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2026-07-21 06:19:57
約在1624年,苦啤酒酒精含量約3%至7%間不等。苦啤酒 啤酒類型 英國啤酒苦啤酒淡啤酒(pale ale)這個名稱開始出現。苦啤酒苦啤酒與淡啤酒被當成同義詞。苦啤酒巴伐利亞釀酒廠,苦啤酒愛爾淡啤酒的苦啤酒一種,用來區別波特啤酒與愛爾輕啤酒。苦啤酒啤酒製造商開始將苦啤酒與淡啤酒分開,苦啤酒 至20世紀,苦啤酒將原有的苦啤酒愛爾淡啤酒,它在定義上較為寬鬆,苦啤酒至1830年代,苦啤酒顏色可能是苦啤酒呈暗色或是金黃色,這個方式開始被用於烘焙麥芽上,苦啤酒但在英國,

苦啤酒(),以低溫釀造技術製作,有許多種啤酒都被歸類在這個分類下, 19世紀,仍有製造商將苦啤酒標示為淡啤酒(pale ale)。它與愛爾淡啤酒是同義詞。人們用苦味來當成它主要的特徵, 歷史 淡啤酒(pale ale)原先是指用焦炭烘焙過麥芽,之後再發酵做成的啤酒。在英國地區,形成拉格淡啤酒。1703年前後,

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过去十多年,云基础设施通过“抽象化”实现扩展,借助标准化服务器、虚拟化资源及软件层,有效弥合了硬件层面的差异。这种模式之所以行之有效,是因为部分工作负载能够容忍一定程度的低效。然而,人工智能(AI) 工作负载无法容忍低效,也因此暴露出了传统架构在供电、散热、算力密度、内存带宽及系统整体性能方面的短板。

本质上,AI 重新定义了“优秀”基础设施的标准。相应地,平台设计的重心也从注重单一的芯片或服务器,转向了打造机架级、可扩展的系统,在功耗和预算有限的前提下,实现高效扩展。而这一转变背后的原因在于,推理与智能体 AI 工作负载持续增长且不间断运行,对高密度、全天候在线的算力需求正快速提升。

Futurum 在《Arm处于 AI 和数据中心变革的中心》报告中,把这一转变称为迈向“系统级协同”。设计的关键不再是堆多少算力,而是平台能不能有效地把加速器、CPU、内存、网络和软件协同起来。

正因如此,业界正加速迈向定制化机架级系统设计:即围绕 AI 负载特性、功耗波动和持续利用率来进行端到端设计的平台。越来越多的架构师开始重新思考计算底层设计,选择基于 Arm 架构来解决现代 AI 平台面临的多重约束。

AI 促使行业重构:转向定制化机架级系统

这一转变的核心原因,并非通用型标准化基础设施无法承载 AI,而是碎片化的系统设计,在 AI 规模化部署时,终将转化为真实可感的成本代价。

AI 工作负载在计算、内存、网络、存储及软件各环节紧密耦合。CPU 拖后腿,昂贵的加速器就会空等;功耗和散热波动,利用率就会下滑;数据管道、调度、编排未能针对平台调优,吞吐量就不可预测。峰值性能依然重要,但稳定性、每瓦性能和系统整体平衡性更关键。

Futurum 指出,超大规模云服务提供商正进行结构性调整,旨在实现算力的指数级增长,同时避免能耗的同步激增。Futurum 引用 Arm 的数据指出,到 2025 年末,出货到头部超大规模云服务提供商的算力中,有近 50% 是基于 Arm 架构。

架构师现在不再只看纸面跑分,而是更关心 AI 平台在实际应用中能否长期可靠地运行智能体 AI 和连续推理工作负载,比如:

长时间高负载下,系统表现如何?

在实际环境中,功耗限制和散热条件如何影响性能曲线?

在机架级系统中,计算层如何确保加速器能持续获得稳定的数据供给,而非仅停留在纸面参数上?

当能效、可扩展性与系统平衡性成为首要原则时,重新审视 CPU 底层架构就成了必然。也正因为此,Arm 凭借领先的架构和完善的生态,正是这场行业变革的核心所在。

在数据中心领域,Arm Neoverse 平台是推动这一转型的核心引擎。亚马逊云科技、Google、微软、NVIDIA 等头部超大规模云服务提供商与 AI 领军企业,都在基于 Arm 架构或采用 Arm 计算平台进行产品研发。Arm 的模式既能支持定制化系统设计,又能保持跨平台、跨生态、跨软件的一致性。对于想要构建高集成度平台、又不愿被单一技术路径绑定的团队而言,这种灵活性至关重要。

智能体 AI 与持续推理,

重塑规模化算力的经济逻辑

随着 AI 与通用计算工作负载的融合,AI 工作负载正在发生变化,基础设施也需随之调整,以支持多样化的工作负载特性。

行业重心正在转向智能体 AI,而智能体 AI 本质上就是一个连续推理系统。智能体并不是简单地给出一个答案, 而是会规划、调用工具、检索数据、验证结果,如此循环往复。由此便形成了连续推理模式:稳定不间断的词元 (token) 生成任务,请求类型趋于多元化,围绕加速器的编排和数据迁移任务变得更繁重。

在智能体 AI 里,CPU 不再是配角, 而是整个 AI 系统的控制中枢。CPU 负责协调控制、调度任务、管理 IO、处理网络与存储服务、执行安全策略,并在模型、上下文及工具链不断演进的过程中,维持整个系统的平衡。

以承载大语言模型 (LLM) 的服务为例,它可能同时处理成百上千的并发请求。就算加速器负责核心计算,CPU 也要承担请求权限控制、分词和预处理、批处理和队列调度、数据迁移编排,以及针对模型权重与 KV 缓存的数据路径协调等。到了智能体工作流,CPU 的工作负担进一步扩展,还要承担工具调用、检索流程、结构化输出验证、多步调度等持续运行的任务。

这一切都表明,CPU的重要性远超许多团队的预期。如果 CPU 跟不上编排节奏,数据迁移、处理流程和加速器都会被“卡住”,面临结构性的闲置风险。

融合型 AI 数据中心的建设,彰显了 Arm 架构的强劲势头

Arm 的发展势头正在加快。在业内领先的集成式 AI 系统中,基于 Neoverse 平台的 CPU 被广泛用于智能体推理密集型系统的编排层,尤其适合追求高能效、可预测扩展能力和大规模部署的应用场景。

独立测试也印证了现代 CPU 基础平台在“AI 相关”工作负载中的价值。Futurum 旗下 Signal65 的独立基准测试对比了基于 Arm Neoverse 平台的 Amazon Graviton4 与同级的 AMDIntelEC2 实例,结果显示:在生成式 AI (Llama-3.1-8B)、数据库 (Redis)、机器学习(XGBoost)、网络 (Nginx) 等测试的各种工作负载中,基于 Neoverse 平台的 Graviton4 在性能和性价比方面大幅领先。

测试结果直接反映了智能体 AI 数据中心的现状:LLM、检索层、缓存、Web/API、传统机器学习等全都处于智能体系统的关键路径上,只有当 CPU 兼具速度与能效时,整体才能更好地扩展。

最新的机架级 AI 系统在架构设计上,均采用定制化加速器层以及基于 Arm 架构的 CPU 层的组合,由后者承担调度编排、数据迁移与智能体推理预处理等关键任务。NVIDIA Grace Hopper、Grace Blackwell 等系列产品,将 NVIDIA GPU与基于 Neoverse 架构的 Grace CPU 深度融合。而其最新机架级平台 Vera Rubin NVL72,更是在系统内集成 72 颗 Rubin GPU 与 36 颗基于 Arm 架构的 Vera CPU,专为交互式、深度推理型智能体 AI 优化,显著降低推理成本。

亚马逊云科技也在走同样的系统级路线:Amazon Trainium3 UltraServer 把 Trainium3 加速器芯片与 Graviton CPU 结合,强化了“融合型”设计理念:将加速器与定制的高性能、高能效 CPU 相匹配,以实现高效扩展。

“提供更优选择”不再是偏好,而是硬性要求

AI 系统迭代太快,固定架构已无法适配其发展节奏,因此为客户提供更优选择已成为风险管理的必要举措。

系统架构师想要的是:

平台能适应不同代的硬件、多样的工作负载配置及各异的部署环境;

软件可移植,以降低系统变更成本。

与此同时,系统架构师希望避免因过度依赖单一厂商,而导致在模型组合变化、业务规模扩张或新需求出现时陷入被动。在智能体时代尤其如此:推理形态不断变化,上下文更长、工具调用更多、多模态输入更频繁、全天候工作负载更普遍,效率和平衡远比峰值跑分重要。

Arm 架构在提升系统性能的同时,保持跨平台一致性。Arm 架构不仅引入了现代 AI 基础设施所需的关键特性,而且拥有强大的软件生态支持。Arm 计算子系统 (CSS) 提供经过验证的基础设施级模块,既加速了芯片开发,又保留了合作伙伴间的差异化与选择权。对于所有基于 Arm 架构的平台,一致性贯穿始终,云工作负载迁移至 Arm 平台也极为便捷。同时,在软件层面,Arm 生态助力团队在不同环境与平台间拥有一致连贯的基础,从而加速开发进程,无需重写所有代码。

智能体 AI 经济重塑 CPU 选择格局,Arm Neoverse 平台成头部厂商首选

系统架构师之所以倾向于 Arm 平台,因为它精准匹配定制AI 系统的核心需求:能效、可扩展性及每瓦性能。能效重要,因为功耗和预算是硬上限;系统平衡和 CPU 性能重要,因为加速器闲置成本极高;一致性重要,因为 AI 基础设施变化快、跨环境部署日益增多。

在融合型智能体 AI 数据中心里,面对持续推理的应用需求,上述优先事项变成了上线即需满足的硬性指标。智能体系统不只需要能生成词元的加速器,更需要以 CPU 为核心的编排能力,在网络、存储、调度、安全层面,持续、高效、大规模地把资源利用起来。

Arm 如今的强劲增长正源于此:Neoverse 正成为智能体时代的 CPU 基础平台,作为计算头节点,是让 AI 系统保持高效、一致并面向未来的核心控制中枢。

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为何AI数据中心的系
焦点2026-07-21
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风卷清云尽,

空天万里霜。

本周玻璃行业有哪些值得关注的资讯呢?请快和小玻一起走进第330期玻璃周刊吧!

国际动态

1、Furnotherm:为Beta Glass进行的破纪录玻璃熔炉重建工程

弗诺瑟姆(Furnotherm)在容器玻璃熔炉建造领域又达成了一个里程碑——该公司受托承担了一项极具挑战性的项目,即为尼日利亚的贝塔玻璃(Beta Glass)重建一座250吨、70平方米的容器玻璃熔炉。这座熔炉由意大利的BDF工业公司(BDF Industries)负责设计和设备供应。该项目要求进行周密规划、全面执行,并在极短的时间内完成交付。

 

 

2、环球玻璃领航者开启可持续玻璃生产新篇章

荷兰环球玻璃集团(Global Glass Group)与中国香港立道创新(HK Leadus Innovation)合资成立的环球玻璃立道(Global Glass Leadus),将开设全球首家循环真空绝热玻璃(VIG)工厂。

这一全球首创的项目将使荷兰成为西北欧的玻璃创新中心,从而在世界地图上占据一席之地。

这标志着Leadus国际扩张战略中的一个重要里程碑,也是建立在信任与合作基础上的合作伙伴关系的深化。

 

 

3、霍恩:为四川天马玻璃公司调试的新型端烧式熔炉已启用

全球顶级技术供应商霍恩玻璃工业公司最近在中国射洪市的新容器玻璃厂为四川天马玻璃有限公司启动了一座日产170吨的端燃式熔炉。

这款新型可持续玻璃熔窑的熔面面积为101平方米,设计有6条生产线,用于生产超级燧石玻璃。

该熔炉配备了最新的低二氧化碳玻璃熔融技术,将实现可靠、节能且高质量的玻璃生产。

4、格伦巴赫收购新哈德逊的资产和知识产权

自9月30日起,位于佐治亚州纽南的格伦泽巴赫公司已收购新哈德森公司的资产和知识产权(IP),后者是退火窑辊设计、制造和维护领域的知名供应商。

60多年来,New Hudson一直是退火窑辊道的领先供应商,在全球250多条浮法玻璃生产线中安装了数千根辊道。该公司在全球玻璃行业中建立了可靠和技术卓越的良好声誉。

 

 

国内新闻

(以下排序不分先后)

1、中国加工玻璃骨干企业工作会在安徽蚌埠召开

2025年10月16日,中国建筑玻璃与工业玻璃协会(以下简称“玻璃协会”)在安徽蚌埠组织召开“中国加工玻璃骨干企业工作会议”。出席会议的协会领导有:玻璃协会会长张佰恒,副会长陆铭红、阮洪良、王有强、孙成海、陈全福,加工玻璃G30企业董事长或总经理,中空玻璃、安全玻璃和镀膜玻璃专业委员会常委成员、特邀代表(设备及配套材料企业负责人)共计107人出席了会议。会议同期召开了“加工玻璃行业领军企业家座谈会议”。会议由玻璃协会秘书长李会主持。

 

 

2、玻璃企业装光伏怕起火,就选“防起火”光伏组件

不久前,全国重要的玻璃产地——河北沙河某玻璃厂屋顶光伏电站突发火灾,明火与浓烟迅速蔓延,虽经厂区消防力量及时处置,火势被控制在局部范围,但这一事件仍为玻璃行业光伏应用敲响警钟。事实上,光伏电站起火并非个例,据不完全统计,今年以来公开报道的光伏电站起火事件已超百起。通过消防部门通报及媒体深度调查梳理发现,常规组件缺陷、直流拉弧现象、施工操作不当,是引发此类事故的三大核心原因。

3、中力玻璃再次入选“中国加工玻璃30强”称号

近日,中国加工玻璃行业最高规格和最高质量的会议,由中国建筑玻璃与工业玻璃协会举办的“第十三届中国加工玻璃行业领军企业家会议”在安徽蚌埠隆重召开,中力玻璃有限公司总经理王国华参加了此次会议,与全国TOP30加工玻璃企业家汇聚一堂,就行业发展状况和未来发展趋势展开深度讨论。

 

 

4、豫科光学年产1000万片防眩光触屏扩产项目启动仪式圆满举行

10月18日上午,豫科光学迎来发展史上里程碑时刻——年产1000万片防眩光触屏扩产项目启动仪式在公司5号车间隆重举行。公司董事长景志杰携核心管理团队出席,与全体员工共同见证这一重要时刻,现场鞭炮齐鸣、烟花绽放,奏响豫科光学向高端智造领域跨越的新序曲。

 

 

5、中玻跨境即将走进土耳其

土耳其玻璃展:连接欧亚的行业超级舞台土耳其玻璃行业的腾飞,离不开高水平的国际展会平台。由TUYAP国际展览公司主办,并通过UFI国际认证的土耳其国际玻璃门窗展,已成功举办14届,今年迎来第15届,再次成为行业焦点。

展会时间:2025年11月15-18日 

展会地点:土耳其伊斯坦布尔TUYAP国际会展中心

 

 

 

 

END

(注:本篇文字部分由记者小玻收集整理,图片来源于网络。如有侵权,请联系我们。)

 

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重庆市委副书记、市长胡衡华涉嫌严重违纪违法,目前正接受中央纪委国家监委纪律审查和监察调查。

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  近年来,桐城牢固树立和践行“两山论”,在筑牢森林生态屏障的同时,大力发展以林下种植、养殖、旅游为主的林下经济,明方向、抓项目、创品牌,持续探索活“绿”创“富”的兴业富民路径。

  明方向,精谋林下经济发展规划。结合本地森林资源现状与区域特色,桐城分区域、分地块、分品种做好林下经济发展规划,重点提升本区域传统种养项目,把林下中药材种植融入全市“锌产业”发展规划,重点推广桐城桔梗、多花黄精等特色品种,打造桐城特色与“富锌”林下经济品牌;培育森林景观利用新业态,唐湾镇蒋潭村在雾聚茶谷林下新置小木屋、太空舱等文旅设施,做大森林旅游、生态康养与乡村旅游产业,推动活“绿”创“富”。

  抓项目,推动林下经济规模发展。桐城提高林企、林农对发展林下经济的认知,先后组织相关林企前往湖北神农架、罗田、英山和安徽亳州、金寨、潜山等地考察林下种植天麻、茯苓等中药材模式;争取中央与省级项目资金近300万元,在青草镇新建林下桔梗种植示范基地600亩,在唐湾镇利用茶园、林缘空闲地种植中药材吴茱萸300亩,二姑尖国有公益林场新建林下黄精种植示范基地300亩;各地结合实施“摇钱树”工程,引入社会资本发展林下种植项目,孔城、金神、嬉子湖等镇已发展白芨、桅子、知母、白术、前胡、白芍、牡丹、射干等中药材种植4000余亩。今年以来,全市累计新增林下中药材种植面积超5000亩。

  创品牌,提升林下经济发展效益。“桐城桔梗”2020年已获批国家地理标志产品商标,桐城在青草镇设立示范种植基地,摸索种植技术,培育种植能手,制定种植规范,加强技术培训推广,提高单产与总产,把“桐桔梗”打造成区域品牌,在桐打造“安徽十大皖药”种植基地;建设多花黄精、白芨、知母、白术等中药材示范种植基地,加速融入富锌产业链,搭建企业、农户与高校、科研院所、技术推广单位之间的合作平台,推广适宜林间种植、养殖的新品种、新技术,增强地方产品优势,提升林下经济发展效益,助力林业增值、林企增效、林农增收。(通讯员 陈爱华)

编辑: 刘晓东" alt="桐城“两山论” 林下经济成百姓“绿色福袋”">
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随着半导体制程向先进节点演进,3D 晶体管架构与多层互连堆叠技术的规模化应用,使得器件缺陷的隐蔽性与检测难度显著提升。传统光学检测技术已难以满足电学相关缺陷的识别需求,而电子束检测的效率瓶颈又制约了量产应用。DirectScan检测通过核心技术创新破解了这一行业痛点,为下一代半导体制造提供了高效、精准的检测解决方案。


本文将从技术原理、核心优势、应用场景及落地实践等方面,对该技术进行系统性解析。


一、先进工艺节点的检测挑战与技术缺口


当前半导体制造技术正经历关键变革:鳍式场效应晶体管逐步被全环绕栅极(GAA)纳米带晶体管替代,中段制程(MOL)因多重图形化技术的应用,堆叠复杂度持续增加。这一变革导致致命缺陷多隐匿于 3D 结构内部,传统光学检测手段难以有效识别。


同时,先进工艺节点的缺陷呈现显著的产品特异性,集中分布于特定工艺 - 版图组合的 “热点区域”,此类缺陷由芯片设计固有的版图特征引发,成为影响良率的核心因素。


行业面临的核心矛盾在于电子束电压衬度检测是识别电学缺陷的关键技术,但传统电子束检测采用光栅扫描模式,效率远低于光学检测,无法匹配大批量生产的需求。DirectScan 技术的出现,为破解这一矛盾提供了可行路径。


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二、DirectScan 核心技术架构:PointScan 的创新逻辑


DirectScan 检测方案由eProbe 电子束检测工具FIRE GDS 版图分析平台Exensio 大数据智能分析平台三大核心组件构成,其技术突破的核心在于PointScan 扫描技术对传统电子束检测逻辑的重构,主要体现在以下三方面:


1

设计感知驱动的靶向检测

传统电子束检测采用无差别光栅扫描,需覆盖包括介质区域在内的全部区域,且无法识别被测目标的图形特征;PointScan 技术具备非接触式电学测试特性,可精准跳转至目标器件的关键位置(如焊盘、接触点),仅对有效检测区域实施电压衬度检测,完全规避介质区域的无效扫描,实现 “按需检测”。

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2

检测效率的量级提升

通过 FIRE 平台的精细化版图分析,可精准筛选出需检测的 “关键区域”,大幅缩减检测范围:

后段制程金属 3 层通孔检测:仅需扫描总可检测面积的 2.5%

中段制程栅极 - 漏极短路检测:仅需扫描总接触点的 1%

栅极残筋检测:可规避 50%-75% 的介质区域,检测面积缩减至传统方案的 10% 以下


基于上述优化,PointScan 技术的检测吞吐量可达传统单束电子束检测设备的 20-100 倍,每小时可完成数十亿个被测器件的扫描。


3

设计感知学习与属性分析能力

DirectScan 与 FIRE 平台的深度整合,可实现跨多层版图的属性提取,包括触点类型(漏极 / 栅极)、晶体管阈值电压、极性、与扩散区隔离槽的距离等关键参数。


eProbe 输出的 KLARF格式数据含专属属性识别码,可与版图特征精准匹配,工程师可直接计算特定属性或属性组合对应的缺陷率,快速定位高风险晶体管类型与版图设计方案,为工艺优化提供数据支撑


三、高难度场景的应用突破


PointScan 技术的低电荷沉积特性,使其在传统电子束检测难以覆盖的场景中实现突破:


背侧供电网络(BSPDN)晶圆检测


键合晶圆形成的绝缘层会阻碍电荷传导,导致传统电子束检测出现电荷累积、电子束偏折与失焦问题;PointScan 技术大幅降低单位面积电荷沉积量,有效缓解上述问题,已完成实际应用验证。


3D DRAM检测


3D DRAM 的结构特性同样易引发电荷累积,此前检测难度较高,DirectScan 技术的应用使该类器件的精准检测成为可能。


DRAM 阵列短路检测


独有的可控 “充电 - 检测” 功能,可在指定位置施加电荷后跳转至目标区域采集电压衬度信号,使特定岛状节点呈现高亮状态,清晰识别与浮空相邻触点的短路问题,该功能为传统光栅扫描技术所不具备。


四、行业落地实践与全流程应用


自 2022 年初起,eProbe 检测系统已在多家先进逻辑芯片制造工厂落地,目前两套设备投入大批量生产,第三套设备处于产能爬坡阶段,应用场景覆盖半导体制造全流程


先进逻辑芯片制造


中段制程:GAA 栅极 - 漏极短路、栅极接触孔开路、栅极外延层 / 硅化物层开路检测

后段制程:M0 层、1X 层、2X 层系统性接触孔开路与金属布线短路检测

背侧供电网络:电源通孔、源极 / 漏极通孔接触孔开路与短路检测

随机逻辑电路漏电情况评估


先进 DRAM 制造(2024-2025 年)


外围电路:栅极 - 栅极残筋短路、栅极 - 漏极短路、字线 - 字线短路与开路检测及缺陷定位

存储阵列:基于可控 “充电 - 检测” 技术的存储节点短路检测


技术总结


在半导体制程向更精密 3D 架构演进的背景下,检测技术的创新成为保障良率的关键。DirectScan 方案通过 PointScan 靶向扫描技术、设计感知分析能力与产品特异性缺陷学习功能的融合,在保留电子束检测高灵敏度的基础上,实现了检测吞吐量的量级提升,同时破解了高难度场景的检测难题


该技术不仅解决了先进工艺节点下缺陷难识别、难检测” 的问题,更推动半导体检测从 “缺陷识别” 向 “工艺优化赋能” 升级,为下一代半导体制造提供了核心技术支撑和全新路径。

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  “汪书记,这么快就弄好了,谢谢你啊,都快下班了,还特意送过来。有了这枚‘爱心二维码’胸牌,我和老伴出去再远也不怕啦!”“不用谢,这是我们应该做的,今后您有什么需要随时告诉我们。”9月25日下午5时许,在贵池区池阳街道古舜社区杏村小区,家住8号楼的李奶奶开心地从汪绍琴手中接过两枚“爱心二维码”胸牌。 

  今年48岁的汪绍琴现任古舜社区党委书记、居委会主任,自1993年走上社区工作岗位以来,一直扎根基层,以“做好社区民生‘微’实事”为目标,深入调查研究、不断探索社区建设新路子、服务民生新途径,每天忙着解民忧、纾民困,社区居民视她为自己的“贴心人”。今年7月,汪绍琴被评为“池州好人”。 

  古舜社区位于主城区中心地段,属于商居结合型社区,辖区有农贸市场、超市、商业步行街和5个开放式小区,流动人口多,管理难度大。汪绍琴自任职以来,立足社区实际,精细化服务,大力提升社区治理水平。 

  她从小处着手,在全市率先设立“邻里议事点”,制定“我为群众办实事”任务清单,积极解决巷道环境整治、晾晒点安装、充电桩设置等重难点问题。 

  她创新工作思路,探索建立“3156”工作法破解社区治理难题,实行楼栋调解、网格调解、社区调解三层网络体系,开展网格化信息采集、资源整合、成效检验等工作;成立“钱姐工作室”,发动党员、社会工作者、群防群治队伍等“进群”搭建参与平台;组建香樟“古舜之家”“五彩阳光驿站”“乐邻祥和小屋”“心援助幸福家”“解忧援助小栈”5支专业联调团队,动员社区工作者、业委会、志愿者、楼栋长等社会力量共同参与,发挥专业团队优势;采取“听、问、调、帮、和、访”6步工作法使调解工作更加多元化、专业化。2022年“3156”工作法被安徽省民政厅授予“全省优秀社区工作法”。 

  近年来,汪绍琴依托“香樟古舜”党建服务品牌,为38户困难家庭提供居家关爱服务;为25名社区老年人精心设计订制专属个人的“爱心二维码”,给老年朋友的安全提供有力保障;联合池州学院大学生志愿者先后共为800余名留守儿童连续8年开展“爱暖童心筑梦启航”志愿服务活动;搭建创业就业平台,推送各类就业信息近千余条,帮助推荐就业岗位45个。 

  多年来,汪绍琴在平凡的工作岗位上始终恪守“奉献不言苦,追求无止境”的人生格言,不仅高质量完成上级交办的各项工作任务,还赢得了群众的广泛赞誉。她先后获得“全国妇联系统劳动模范”“池州市皖美警嫂”“池州市‘十佳’村(社区)党组织书记”等荣誉,并当选安徽省第十一次党代会代表、池州市第五次党代会代表、贵池区第十六届人大代表。 

  “我只是一个平凡的社区干部,取得的成绩属于社区所有工作人员。今后,我将继续用心用情做好服务,努力成为社区居民最信赖的‘贴心人’。”面对众多荣誉和赞美,汪绍琴说。(记者 倪晓春)

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  • 叮当猫
  • 发布时间:2026-03-11 09:22
  • 作者:叮当猫
爆了!阿德巴约半场狂轰43分创历史半场第5高分 上半场历史第二!

3月11日讯 NBA常规赛,热火半场76-62领先奇才。

上半场,热火内线阿德巴约状态炸裂,在首节就狂轰夸张的31分,上半场打了19分钟,投篮24中13,三分球11中5,罚球14中12,砍下43分5篮板2抢断1盖帽的数据,正负值+11。

据统计,阿德巴约半场狂轰43分,也追平了NBA历史(自1996-97赛季有统计以来)半场(任意半场)第5高的得分,也是NBA历史上半场第二高的得分!

NBA历史半场得分Top5:

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爆了!阿德巴约半场狂轰43分创历史半场第5高分 上半场历史第二!
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  本片改编自作家一条岬的同名小说,其处女作《今夜,就算这份爱恋从世界上消失》曾获第26届电击小说大奖。影片描绘了主人公水岛春人(道枝骏佑 饰)与患有“发展性阅读障碍”的女主角远坂绫音(生见爱瑠 饰)之间长达十年的感人爱情故事。音乐制作人龟田诚治与导演三木孝浩也一同登台。

  道枝与生见首次合作,两人坦言都怕生,拍摄初期交流甚少,但逐渐熟络。道枝笑言:“我们不太聊演戏,净说闲话了。要是超过一周不见,那种熟络感就好像会重置一样。”引得现场发笑。

  生见则爆料道枝的趣闻:“他看起来完美,但也有点迷糊的地方,很能活跃片场气氛。而且他到中途都没意识到自己是主演。”道枝慌忙制止,但仍坦承:“我原以为是双主演,拍摄中途发现是单独主演时,(生见)笑得可厉害了。”生见笑着描述:“在后期拍摄时,他问‘我是主演吗?’我觉得他真是位谦逊的主角。”

  生见在片中饰演歌手,有现场表演戏份,为塑造角色进行了约一年半的唱歌和吉他特训。音乐制作人龟田诚治称赞其努力,并惊喜赠送她在电影中使用过的吉他,生见欣喜表示:“好开心,非常感谢,真是令人怀念。”

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道枝骏佑首担电影主演竟不知情 生见爱瑠爆料“拍到一半才发现”
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近日,中国安全产业协会携手全国多家矿山企业走进徐工矿机开展“矿山绿色智能安全发展调研考察交流”活动,徐工机械副总裁孟文、徐工矿山机械事业部总经理任大明陪同参观。

01

零距离:从“大国重器”到“开发利器”

考察团一行深入徐工矿机智能制造基地,近距离观摩了徐工成套露天矿山机械生产流程。车间内,智能化设备高效运转,机器人精准作业,数字化管理系统实时监控生产各环节,严谨的质量管控体系与先进的制造工艺,直观展现了徐工“精益制造”的硬核实力。设备展示区,矿挖、矿车、电铲等系列成套矿山装备整齐列阵,覆盖了“穿孔、采装、运输、排土”工艺流程,满足各类工况作业需求。

02

端到端:无人驾驶集群作业成熟稳定

活动现场,无人驾驶集群作业赢得高度赞赏。随着指令下达,遥控矿挖、无人矿车、装载机多台设备协同联动,精准完成挖掘、转运、装卸等一系列作业。此前在内蒙古伊敏矿,徐工已经和华能集团合作,依托高精度定位、环境智能感知、协同调度算法等核心技术,全面落地全球首批纯绿电、真无人设备应用场景,实现矿卡与多机型智能混编作业,构建了从设备智能到系统协同、从单点应用到全场景覆盖的解决方案。

03
面对面:共话矿山安全与智能化未来

座谈会上,徐工矿山机械事业部总经理任大明围绕矿山安全、绿色智慧、技术创新与开放合作,清晰阐述了徐工的发展路径,充分展现出徐工提供全场景、全周期的解决方案的实力。地质研究和电力建设企业专家分别做了主题分享。徐工机械副总裁孟文在大会总结发言中表示,徐工愿与中国安全产业协会、全国矿山企业携手,共建技术创新联盟、共推行业标准制定、共筑安全发展防线、共拓绿色智慧新局。

此次交流不仅是技术与产品的展示,更是一场关于“安全与效益共生”的深度对话。作为矿山装备“国家队”,全球零碳智慧矿山解决方案的开拓者,徐工矿机将持续以自主创新为笔,在“十五五”的画卷上,与行业伙伴共绘更安全、更绿色、更智慧的矿山新未来。

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齐聚徐工——共探“零碳+智慧”矿山新未来
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6. 传播封建迷信,主要表现为:
    1)找人算命、测字、占卜、解梦、化解厄运、使用迷信方式治病;
    2)求推荐算命看相大师;
    3)针对具体风水等问题进行求助或咨询;
    4)问自己或他人的八字、六爻、星盘、手相、面相、五行缺失,包括通过占卜方法问婚姻、前程、运势,东西宠物丢了能不能找回、取名改名等;


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8.「饭圈」乱象行为,主要表现为:
    1)诱导未成年人应援集资、高额消费、投票打榜
    2)粉丝互撕谩骂、拉踩引战、造谣攻击、人肉搜索、侵犯隐私
    3)鼓动「饭圈」粉丝攀比炫富、奢靡享乐等行为
    4)以号召粉丝、雇用网络水军、「养号」形式刷量控评等行为
    5)通过「蹭热点」、制造话题等形式干扰舆论,影响传播秩序


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