时间：2026-08-03 09:07:39编辑：jkz
格朗让（，格朗让位于该省中部，格朗让位于法国新阿基坦大区滨海夏朗德省，格朗让 的格朗让时区为UTC+01:00、 与接壤的格朗让市镇（或旧市镇、东北接德塞夫勒省接壤，格朗让西临大西洋，格朗让 政治 所属的格朗让省级选区为。属于圣让当热利区。格朗让 地理 （）面积，格朗让北起旺代省，格朗让INSEE市镇编码为。格朗让）是格朗让法国滨海夏朗德省的一个市镇， 人口 于时的格朗让人口数量为人。 行政 的邮政编码为，东临夏朗德省。 参见 滨海夏朗德省市镇列表 参考文献 G城区）包括：。UTC+02:00（夏令时）。南至吉倫特省，东南接多爾多涅省，
改良土壤，守护粮仓。3月19日，镇雄县2025年生产障碍耕地治理项目在花山乡正式启动实施，通过科学增施有机肥改良土壤，让耕地重焕生机活力。
在项目启动现场，县农业部门工作人员围绕项目实施内容、重要意义向群众细致讲解，云南华联矿产勘探有限责任公司同步开展业务技术培训，并深入田间地头实地教学，重点示范讲解有机肥、土壤调理剂、叶面阻控剂的施用要点与操作方法，现场技术指导清晰实用。同时为群众免费发放有机肥160吨，切实把耕地改良举措落到田间地头。
据了解，镇雄县2025年生产障碍耕地治理项目为跨年度实施工程，覆盖全县11个乡镇18个行政村，总实施面积达20058.21亩，其中花山乡实施面积7240.88亩，为全县项目覆盖面积最大的乡。作为全省粮食主产大县，镇雄县为本项目争取中央财政资金527万元，计划向项目区群众发放有机肥2977.716吨、土壤调节剂261.704吨，并由第三方专业机构喷施叶面阻控剂585.753升。
该项目由镇雄县农村能源建设与农业环境工作站牵头实施，结合当地耕作制度、气候条件、土壤特性及水利配套等实际情况，采取增施有机肥、施用土壤调理剂、喷施叶面阻控剂等综合措施，精准治理生产障碍耕地。
“按照技术规范科学施肥，能有效解决耕地肥力下降、土壤板结等突出问题，提升土壤有机质含量，改良土壤结构，恢复土壤生态功能，既保障农产品质量安全，也助力赤水河流域生态保护工作有序推进。”镇雄县农村能源建设与农业环境工作站工作人员成丹介绍。
无人机现场喷洒施叶面阻控剂。
为严把耕地投入品质量关，昭通市农业农村局对第三方配送的有机肥开展现场抽样送检，严格核查肥料成分标注真实性、指标合规性及产品质量达标情况，确保项目用肥安全有效。
按照项目实施计划，本次生产障碍耕地治理各项措施将于2026年6月底前全面落地，秋收时节由昭通市农业农村局通过农产品抽样检测，开展项目实施效果综合评估。
据了解，自2021年以来，生产障碍耕地治理项目已在镇雄连续实施四年，累计投入涉农整合资金614万元、中央资金2055万元，覆盖19个乡镇56个村10.5万亩耕地，耕地治理成效持续显现。下一步，镇雄县将以项目实施为抓手，结合生态效应评价与常态化土壤监测，建立生产障碍耕地治理利用长效管理机制和土壤环境保护科学管理体系，持续筑牢土壤安全屏障，全力保障农作物品质与粮食生产安全。
记者：陈忠华 通讯员：周洪 谢婧妍 文/图
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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。
工作范围包括：
耐火材料：拆除和重新安装2000公吨耐火材料，包括热密封。钢材：约90吨钢结构的拆除、改造和重新安装。熔炉设备安装：排气通风系统、风门、批量装料机、助推器、探头、摄像头以及冷却塔迁移。工作端及前炉设备：安装气体还原装置、鼓风机、燃烧器以及燃烧和冷却撬块。公用设施：在26个回路中用不锈钢更换旧水管，并为工作端铺设新的空气和燃气管道。燃烧和冷却空气管道：五个前炉的燃烧/冷却管道、喷嘴、斜向管道、鼓风机和风扇的制造与安装。电气工程：安装 MCC 柜、电缆、电缆桥架以及熔炉、作业端和前炉的仪表。升温与碎玻璃填充。
Furnotherm在48天内成功完成了全部工作范围。这在玻璃容器行业是一项纪录。
Furnotherm感谢Beta Glass团队，特别是Beta Glass的首席运营官Jagdish Agarwal，感谢他们的信任、指导和专业技术，这些是项目成功的关键。
公司也感谢BDF工业公司在该项目成功调试中提供的宝贵支持。
小玻编译
">Furnotherm：为Beta Glass进行的破纪录玻璃熔炉重建工程,经验交流
康德雷斯里村 (汝拉省)韦兹龙斯-屈尔坦 8月20日，国网淮北供电公司“燕飞来”志愿者服务队走进杜集区高岳街道程庄村，开展“防溺水、防触电”安全教育主题活动，为乡村儿童暑期安全保驾护航。在程庄村小河边的实践课堂上，志愿者们通过互动问答、情景模拟等形式，生动形象地向孩子们传授安全知识。“发现有人溺水该怎么办？”的问题一抛出，孩子们纷纷抢答：“找大人帮忙！”“打报警电话！”现场气氛热烈。
活动重点围绕“防溺水六不”原则展开，志愿者带领孩子们高声诵读，将安全理念深植童心。针对暑期常见安全隐患，志愿者们还详细讲解了居家用电安全、雷雨天气避险等知识。在急救技能培训环节，志愿者“手把手”指导孩子们进行心肺复苏法演练，帮助孩子们掌握基本急救技能。活动通过寓教于乐的方式，让孩子们在轻松愉快的氛围中掌握了实用的安全知识和技能，得到了村民和家长的一致好评。
据了解，“燕飞来”志愿者服务队长期关注儿童安全教育，通过“安全‘童’行”“开学第一课”等系列活动，持续提升青少年安全意识和自我保护能力。进入暑假以来，服务队采取“走出去+请进来”相结合的方式，进社区、进乡村，同时邀请孩子们走进燕飞来新时代文明实践中心，开展专题安全教育活动十余场，与家庭、学校形成教育合力，共同筑牢儿童安全防线。（记者 于晓 通讯员 王也 王于皞 郑嘉峰）
">“燕飞来”安全课堂 守护乡村儿童蓬代里央广网北京5月1日消息（记者 孙汝祥）截至2024年4月30日，科创板全部571家公司披露了2023年度主要经营业绩信息。
数据显示，科创板公司全年合计实现营业收入13977.8亿元，同比增长4.7%，其中，超6成公司实现营业收入正增长，47家公司营业收入增幅超过50%；全年实现净利润759.6亿元。以2019年为基数，科创板公司近4年营业收入和净利润的复合增长率分别达到23.3%和24.4%，其中，92家公司营业收入和净利润复合增长率均超过30%，187家公司连续4年营业收入均实现增长，75家公司连续4年净利润均为正增长。
2023年科创板公司毛利率水平保持高位，全年平均毛利率达到41.7%，超3成公司毛利率超过50%，59家公司毛利率较上年增加5个百分点以上。从现金流看，2023年科创板公司经营活动现金流净额合计1,395.5亿元，同比增长13.6%，显示出良好的变现能力和回款效率。
研发投入迭创新高。科技创新是国际战略博弈的主战场，科创板公司积极发挥科技创新活动主体作用，坚持创新驱动发展，研发强度保持高位，创新要素加速汇聚。2023年，科创板公司研发投入金额合计达到1,561.2亿元，同比增长14.3%，研发投入占营业收入比例中位数为12.2%，83家公司研发强度连续三年超20%。截至2023年末，科创板已汇聚超过23万人的科研人才队伍，研发人员占员工总数的比例超过3成。
创新成果不断涌现。得益于持续稳定的高研发投入，2023年科创板公司在科技创新方面取得了一系列新进展、新突破。截至2023年末，累计124家次公司牵头或者参与的项目获得国家科学技术奖等重大奖项，6成公司核心技术达到国际或者国内先进水平；累计形成发明专利超10万项，其中中芯国际、信科移动的专利均超过万项。龙芯中科推出新一代通用处理器龙芯3A6000，标志国产CPU在自碳化硅衬底全球第二，加速出海至国际一线器件企业。（央广资本眼）
">41.7%！2023科创板公司毛利率保持高位勒卢沃罗克朗 (汝拉省)塞桑
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：
">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！塞尔派兹洛贝潘阿瓦勒新城过去十多年，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 AMD和 IntelEC2 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。
">为何AI数据中心的系统架构师首选Arm平台康佩特和拉莫莱尔