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時間:2022-08-15 來源:本站 點擊:258次
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Next round of Russia******

AFP

Head of the Russian delegation Vladimir Medinsky speaks to media after talks between delegations from Ukraine and Russia in Belarus' Gomel region on February 28, 2022.

The next round of Russia-Ukraine peace talks will take place on the Belarusian-Polish border in the coming days, according to Vladimir Medinsky, head of the Russian delegation at the talks held in Belarus, Russia's RIA Novosti news agency reported Monday.

"Most importantly, we agreed to continue the negotiation process, the next meeting will be held in the coming days on the Polish-Belarusian border," Medinsky said after the consultations.

Medinsky also pointed out that each one of the delegations would now head back to their capitals to further discuss all negotiation positions and would meet for the next round of negotiations.

"We have found some issues on which we can predict there would be common positions," said the official.

During the talks, all negotiation positions were discussed in detail, he added.

12月31日15时起西安启动新一轮核酸筛查工作******

  最近,在广大市民的配合下,本市根据核酸检验,立即筛查出了潜在性的感染者。可是,新冠肺炎疫情局势仍然不容乐观繁杂,为了更好地迅速、精确、完全阻隔疫情,市疫情防控总指挥部科学研究决策,自12月31日15时起运行新一轮核酸筛查工作中。现就相关事宜通知如下所示:

  一、筛查范畴。

  新区、碑林区、莲湖区、西安雁塔区、未央区、长安区、鄠邑区、高新园区、西咸新区、灞桥区、国际性港务区、曲江新区范畴内的全体成员。

  二、筛查時间。

  2021年12月31日15时起按时逐渐。

  三、常见问题。

  (一)请广大市民人民群众带上手机上和身份证件等有效身份证,依照住宅小区分配的现场采样,分时间段、井然有序抵达核酸取样点,并依照当场工作员的引导,配合进行核酸筛查。

  (二)检验时,全过程佩戴口罩,与别人维持 1 米以上间距,不沟通交流,不集聚。

  (三)进行核酸取样的群众,可根据“西安市一码通”小程序查看检验結果。

  疫情防控,从我做起。十分感激广大市民好朋友对防疫工作的全力支持配合!为了更好地您和全省广大群众的安全健康,请诸位群众好朋友搞好自我防护,再次适用配合核酸筛查工作中,团结奋进、同心协力,一同构建坚固疫防天然屏障。

  西安疫情防控总指挥部公司办公室。

  2021年12月31日。



来源于:西安发布。

编写:张梦瑶萌。

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亚马逊云科技在中国区域上线机器学习新服务******5月11日,亚马逊云科技宣布通过与光环新网和西云数据的紧密合作在中国区域进一步落地多项人工智能与机器学习的新服务和功能,丰富了其针对不同企业需求而打造的人工智能与机器学习 (AI/ML)工具集。

现如今,越来越多的企业认识到机器学习对于现代企业的重要性,在机器学习/人工智能层面上投入更多资金。根据IDC预测,到2023年AI支出将达到979亿美元,比2019年增长2.5倍。机器学习项目正从试点到生产迅速发展,不断向纵深发展。Gartner预测,到2024年将有75%的公司从试生产过渡到生产。

5月11日,在完全托管的机器学习服务Amazon SageMaker落地中国区域一周年之际,亚马逊云科技宣布通过与光环新网和西云数据的紧密合作在中国区域进一步落地多项人工智能与机器学习的新服务和功能,丰富了其针对不同企业需求而打造的人工智能与机器学习 (AI/ML)工具集。亚马逊云科技针对不同需求的客户在机器学习技术堆栈三个层面提供广泛而深入的机器学习服务,包括顶层-人工智能服务、中间层-机器学习服务以及底层-框架和基础架构。

在人工智能(AI)服务层面,亚马逊云科技在北京区域推出了Amazon Personalize,客户无需具备机器学习专业知识,即可方便、快速地构建个性化推荐系统;在中间层,将Amazon SageMaker在re:Invent 2020上亮相的包括Data Wranger、Feature Store、Pipelines等七项新功能在北京区域和宁夏区域上线,让客户可以更轻松地构建端到端的机器学习管道;在算力层面,亚马逊云科技在北京区域和宁夏区域推出了Amazon EC2 Inf1实例,该实例基于亚马逊云科技自研机器学习推理芯片Amazon Inferentia,与当前成本最低的基于GPU的实例相比,可以提高多达30%的吞吐量,并使每次推断的成本最高降低45%。

亚马逊云科技大中华区云服务产品管理总经理顾凡表示,“Amazon SageMaker落地中国区域一年以来,我们见证了中国各个行业各种类型客户积极应用亚马逊云科技服务进行机器学习创新,我们希望通过将更多服务落地到中国区域,并坚持‘授人以鱼不如授人以渔’,甚至更进一步‘扶上马,送一程’的方式,帮助客户更快应用机器学习技术,把机器学习的能力交到每一位构建者手中,加速人工智能和机器学习的普惠。”

目前,全球数以十万计的客户选择亚马逊云科技运行机器学习工作负载。在中国,亚马逊云科技机器学习服务得到医疗健康、教育、出行、工业智能、游戏、新媒体等各个行业客户的青睐,益体康、晶泰科技、新世纪医疗、LEMONBOX、有道乐读、叽里呱啦、全美在线、首汽约车、德比软件、Momenta、图森未来、行者AI、天和荣、中科创达、华来科技、大宇无限、陕西科技大学、易点天下、淄博热力等一批企业和机构的广泛采用,在各行各业实现了丰富多样的人工智能应用创新。

为进一步加速人工智能/机器学习的普惠,亚马逊云科技构建了强大的合作伙伴网络,通过合作伙伴网络成员构建行业机器学习模型,帮忙更多客户解决行业算法模型构建难题并落地行业解决方案。上海音智达信息技术有限公司是亚马逊云科技合作伙伴网络成员之一,提供围绕人工智能和大数据技术的预测性分析及商务智能解决方案的技术专家服务,帮助客户实现数字化转型。

如今,各种规模、各种类型的企业和机构,都在积极探索人工智能和机器学习技术的应用并希望能尽快发挥实际效应。为满足不同客户的创新需求,亚马逊凭借在人工智能/机器学习领域20多年深厚的技术积累,提供了广泛而深入的、并且不断迭代创新的机器学习服务组合。

亚马逊云科技针对企业应用机器学习提出四点建议:

1、企业要找到一个适合机器学习的场景作为切入点,先突破创新业务,再改造核心业务;

2、避免重复造轮子,充分利用平台能力。让数据科学家、开发人员专注于的自己的应用和业务创新;

3、拒绝闭门造车,数据科学家要业务化;

4、与真正可以赋能的厂商合作, 牢牢把握住企业对数据和算法模型的所有权

·无需具备机器学习专业知识,即可通过Amazon Personalize构建个性化推荐系统

在人工智能服务层面,针对没有机器学习专业知识和能力的客户,亚马逊云科技提供开箱即用的人工智能服务。Amazon Personalize,一项用于构建个性化推荐系统的完全托管型机器学习服务,已在北京区域上线。开发人员无需具备机器学习专业知识,即可通过该服务训练、调整和部署自己定制的机器学习模型,构建个性化推荐系统,可用于产品推荐、个性化营销、个性化搜索和定制化直销等广泛的个性化推荐场景。

·打造包罗万象的AI/ML工具集,七项新功能让Amazon SageMaker更强大

作为亚马逊云科技机器学习服务层面的核心产品,Amazon SageMaker是业界首个面向机器学习开发者的集成开发环境,它消除机器学习过程中的繁重工作,使客户能专注于自身的业务和应用创新,在提高客户工作效率的同时还大幅降低机器学习的总体拥有成本。去年12月在亚马逊云科技全球大会re:Invent 2020上刚刚亮相的七项 Amazon SageMaker新功能,近期已经在北京区域和宁夏区域落地。

1.Amazon SageMaker Data Wranger,简化机器学习的数据准备工作。通过该功能,客户可以将各种数据存储中的数据一键导入。Amazon SageMaker Data Wrangler内置了300多个数据转换器,让客户无需编写任何代码,就可以对机器学习用到的特征进行规范化、转换和组合。

2.Amazon SageMaker Feature Store,一个完全托管且专门构建的特征存储库,用于存储、更新、检索和共享机器学习特征。客户可以在其中存储和访问特征,以便更轻松地在各个团队中对其进行命名、共享和重复使用。

3.Amazon SageMaker Pipelines是业界首个针对机器学习专门构建、易于使用的持续集成和持续交付服务,通过编排和自动化提高机器学习工作的效率。借助该服务,用户可以大规模地创建、自动化和管理端到端机器学习工作流。

4.Amazon SageMaker Clarify让机器学习开发人员可以更好地掌控其训练数据和模型,从而识别和限制偏差并解释做出相关预测的原因。

5.Amazon SageMaker Distributed training libraries为训练大型深度学习模型和数据集提供了易用的方法,与现有分布式训练实现相比,以最高快 40% 的速度完成分布式训练,并且帮助用户减少手动实施数据并行和模型并行策略所需时间。

6. Amazon SageMaker Model Monitor帮助客户时刻保持机器学习模型的准确性,它能够自动检测生产环境中部署的模型,并在检测到不准确的预测时发出警报,从而帮助客户维护高质量的机器学习模型。

7.Amazon SageMaker Debugger,可以通过实时捕获训练指标,自动识别机器学习训练任务中正在出现的复杂问题,例如梯度值变得过大或过小等。它可以实时监控系资源(例如GPU、CPU、网络和内存等)的利用率,帮助用户提高资源利用率,对训练过程中的资源瓶颈进行告警,让开发者及时调度资源,快速采取纠正措施,减少时间和成本浪费。

·基于高性能机器学习推理芯片Amazon Inferentia的Amazon EC2 Inf1实例落地中国区域

在机器学习底层的框架和基础架构层面,亚马逊云科技全面提供基于各家芯片供应商的最新技术选项,提供从小到大多种配置,支持市面上流行的各种机器学习框架和算法。同时,为了不断给客户提供更好性价比的算力,亚马逊云科技自主设计芯片,推出了高性能机器学习推理芯片Amazon Inferentia。基于Amazon Inferentia的Amazon EC2 Inf1实例落地北京区域和宁夏区域,让中国区域客户又多一种云端高性能和更低成本机器学习推理的算力选择。

生产中,机器学习从业者正在构建越来越复杂的模型,运行机器学习模型的推理占据了机器学习应用程序的总体开发和运行基础架构成本的绝大部分,甚至高达90%。亚马逊设计的机器学习芯片Inferentia与成本最低的基于GPU的实例相比,可以提高多达30%的吞吐量,并使每次推断的成本最多降低45%。亚马逊Alexa团队将其高度复杂的“文本转语音”模型迁移到了Inferentia,该模型生成了类似于人的语音。目前,亚马逊Alexa团队在Inf1实例上合成了80%的Alexa语音响应,从而节省了30%的成本。与基于GPU的实例相比,Inferentia的响应延迟降低了25%。更快的Alexa语音响应可提供更好的用户体验,并允许在Alexa语音上进行更多创新。

亚马逊云科技的人工智能与机器学习服务,还受益于亚马逊云科技在计算、存储、数据库和数据分析等方面广博深厚的能力,以及它们优异的安全性、可靠性、可扩展性和成本效率,这些服务无缝集成、有效支撑,赋能更多组织和个人进行数字化转型和创新。

陕西创建秦岭国家公园获批 2022年底前全面完成设立工作******

  近日,秦岭国家公园创建获得国家公园管理局的正式批复,同意陕西创建秦岭国家公园工作,秦岭核心资源将得到完整原真保护。

  秦岭具有典型北亚热带与暖温带过渡特征生态系统和明显垂直带谱,保存了许多古老、珍稀、特有野生动植物物种,具有突出的国家代表性。创建秦岭国家公园,是贯彻落实习近平总书记重要指示批示精神的具体举措,对维护我国南北分界线自然生态系统平衡、保护中央水塔、筑牢我国地理中央生态安全屏障具有重要意义。

  据了解,10月22日,陕西省林业局党组书记、局长党双忍主持召开专题会议,听取《秦岭国家公园创建方案》(以下简称《创建方案》)有关工作汇报,研究部署落实措施。党双忍强调,要按照《创建方案》要求和岗位职责,严格把握时限,将《创建方案》内容逐项逐条落实到位,确保2022年底前,全面完成秦岭国家公园设立工作。

  按照创建要求,陕西将抓紧推进以下重点工作:

  科学确定边界范围和分区。衔接《陕西省秦岭生态环境保护条例》,对接国土“三调”以及生态保护红线划定工作,结合自然保护地整合优化成果,科学确定秦岭国家公园边界范围和管控分区,提出差别化管控措施。对各类自然保护地提出具体整合优化方案。

  有序调处矛盾冲突。核实永久基本农田、人工商品林、矿业权、小水电、景区景点等矛盾冲突情况,按照生态优先原则,提出主要矛盾调处方案。摸清松材线虫病疫木疫情底数,制定处置方案,强化疫情防控工作。

  提出管理机构设置方案。根据中央编委关于国家公园管理机构设置的相关文件精神,整合涉及的自然保护地相关机构和人员编制,研究提出《秦岭国家公园管理机构设置方案》。

  加强生态保护修复。严格保护天然林,加大低质低效林改造,巩固退耕还林成果。推进破坏山体矿山废弃地修复治理。逐步改造大熊猫等重点保护物种栖息地中人工纯林。建设生态廊道,加强重要物种栖息地连通性。

  推动社区转型发展。推动社区居民生产生活方式转型,探索建立社区共建共管协调机制。设置公益岗位,加强管护人员培训。

  加强宣传凝聚社会共识。传播国家公园理念,拓宽宣传推广渠道,引导社会舆论,形成群众主动保护、社会广泛参与的良好氛围。遵循国家相关法律法规,结合《陕西省秦岭生态环境保护条例》,研究制定秦岭国家公园管理建设相关地方性法规。

  据了解,下一步,国家公园管理局将会同陕西建立局省联席会议协调推进机制,积极协调有关部门,在相关政策、资金项目和技术支撑等方面给予倾斜支持,推进秦岭国家公园创建工作。根据陕西创建工作完成情况,国家公园管理局将组织开展评估验收,并会同陕西编制《秦岭国家公园设立方案》,按程序报批。

  设立秦岭国家公园具有九大生态、文化、经济、社会功能

  10月25日,陕西省森林文化协会官方微信公众号刊发了一篇作者为陕西省林业局党组书记、局长党双忍的文章,其中提到设立秦岭国家公园具有九大生态、文化、经济、社会功能。

  1.中央水塔。秦岭是“我国的中央水塔”。秦岭国家公园是“中央水塔”的塔心、塔尖,是渭河、汉江、嘉陵江干支流水源区。森林是绿色水库,秦岭林区每公顷年涵水800-1000立方米,秦岭国家公园年涵水超过15亿立方米。

  2.中央空调。秦岭是中国中央山脉,“一己之力”阻挡暖湿气流北上,也阻击寒流南下,调节着中国南方与北方气候。最具有气候调节功能的秦岭主脊,也是秦岭国家公园的主脊。

  3.绿色碳库。秦岭是中国中央碳库,秦岭国家公园森林面积151.13万公顷,森林覆盖率91.04%。据推算,秦岭国家公园年固碳198.27万吨,年释氧438.13万吨。秦岭国家公园碳储总量1.5亿吨以上。

  4.物种宝库。秦岭国家公园主峰——秦岭主峰太白山拔仙台海拔3771.2米,与渭河平原、汉江盆地有3300多米垂直高差,形成动植物垂直分布特征。秦岭种子植物3839种,国家一二级保护植物22种。脊椎动物717种,国家一二级保护动物125种。秦岭四宝——大熊猫、朱鹮、金丝猴、羚牛是秦岭生物多样性代表。

  5.科学秘境。秦岭是极为复杂的自然综合体,隐藏着无数自然密码。扬子板块与华北板块在秦岭碰撞,古北界与东洋界动物在这里交融,华北、华中、横断山与青藏高原植物区系在这里荟萃,对地理学、地质学、生态学、生物学、气象学等,皆具无可替代的实践观察、科学探测和学术研究价值。

  6.观光胜地。秦岭旅游资源丰富,地文景观、水域风光、生物景观、天气与气候景观、遗址遗迹、建筑与设施、旅游产品和人文活动共8个主类28亚类104基本类型2180多个旅游资源单体。秦岭国家公园汇聚华山、太白山、终南山、冰晶顶、摩天岭、紫柏山等旅游资源,立于险绝处,一目及千里,无处不风光。

  7.文脉腑脏。秦岭和合南北,连接东西,以秦岭为中心多元文化碰撞融合,激荡发展。秦岭是生态根脉,也是文化根脉。秦岭国家公园是秦岭生态高地,也是秦岭文化纽带。中华文明是秦岭文明。秦岭国家公园保护生态,也保护文化,保护中华民族世代传承的生态与文化根脉。

  8.精神殿堂。秦岭是中华民族的祖脉和中华文化的象征,蕴藏着中华民族生生不息的精神密码。秦岭国家公园永久珍藏秦岭主峰、主脉,永葆芸芸众生、万千生灵栖息的家园,也是中华民族精神永驻的殿堂。

  9.有机民生。秦岭国家公园以保护为目标,核心区禁止开发性、有环境负面影响的生产建设活动,一般控制区可进行正常的生产生活。来自秦岭国家公园认证的标志产品,包括粮食、蔬菜、果品、畜产品、中药材、林特产,自当合乎“有机”水准。华商报记者 任婷


来源:华商网-华商报

编辑:黎博恩

缠成一坨的耳机线,这机器人两下就能解开

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