中新网--北京:根据记者小梅🦏惠奈获🐆取到的最新动态,japonensisjava未成年将于2025年08月25日在中新网--北京举行隆🏹重的开幕仪式。玄机竟成高✳频中奖秘密
中新网西双版纳7月22日电 (陆希成)“以前村民一年到🎅头就是割胶、种田,收入微薄;现在光赶摆📡一项,每家每月就能挣🥉三四千元。”走在云🕒南省西双版纳州😑勐腊县勐满镇曼烈村📸宽阔的水泥路上,60岁🧤的村党支部书记、村民小👽组长岩书向✍记者细数着村里的变化。这位在抵边村寨⛲工作了30多年的村干部,见证了中✍老铁路给山🛑乡带来的深刻变化。
勐🍱腊县位于云南省最南端,与老挝山水相连、与缅甸隔江相望。曼烈村是勐腊县勐满镇🈶下辖的一📰个抵边村寨,距老🤡挝勐新县仅约12公里。岩书回忆,他1995年当村干部时,村里还是土路,只有两米多宽,拖拉机都难走。村民们日出而作、日落而息,收入主要靠🍎割橡胶和种田。“那时候大家🤾的日子过得紧巴巴的。”
2021年12月中老铁路开通🌥,给这个抵边🚬村寨带来了前所未💡有的发展机遇。交通便利了,游客多了,村里顺势而为,推出常态化赶摆、中老边民“国际老庚”大联欢、边民足球友谊赛⚪等文旅活动。
图为曼烈村赶摆日,村民和游客在😚摊位🎅前选购傣族特色商品和📩老挝货物。勐腊🔬县委宣传部 供图
“赶摆就是赶集,大家摆摊卖东西,有傣族特色小吃、手工艺品,还有从老挝🐗带来的商品。”岩书介绍,现在👱每到赶摆日,村📵里就像过节一样热闹,不仅本地人来,还有许多慕名而来的🖲游客。
中老🥜铁路的开通也让中老边民往来📨更加频繁。“我们📐跟对面老挝的村寨是‘老庚’(同龄好友),逢年过节、婚丧嫁娶都会互相🚅走动。”岩书说,现在🍣村里还多了一项“业务”——帮老挝朋友代收🥠网购商品。“他们🔲在中国网站上买东西,收货地址写我们村,取货时顺便来🥋赶个摆,一举两得。”
为了更好地发展,村里这些年不🏌断完善基础设施。2022年,通过争取“边境幸福示范👌带”等🐘项目资金和村民自筹,家家户户都通🏖了水泥路,传统傣楼也焕然一新。正在🦌建设的文旅配套设施和乡村振兴项🥞目等让岩🏸书对未来充满期待,“我们要建成3A级景区,让游客从‘到此一游’变为‘住下来、细细品’。”
中老铁路的红利不仅💞让抵边村寨焕发新生,也为🧒当地企业降本增效注入强劲动力。深耕🛒橡胶产业多年的勐腊田野🦏橡胶销售有限责任公司正🍻是受益者之一。
该企🛺业副总经理唐瑶介绍,中老😷铁路开通前,由于运🔜输条件限制,企业只⛳能从老挝边境附近收购原料,产品销售🔚也主要集中在中国华南地区。如今通过中老铁路,不仅原料采🌔购半径扩大🏑到老挝万象以南,产品销😖售网络也借助铁👫路优势延伸至中国东北、青岛等地。
看准机遇,该企业正在🆒老挝建设橡胶加工⛑厂,预计2025年12月建成投产,进一步完善产🚚业链布局,提升企业竞争力。
从单一农🅱业经济到文旅融合、跨境🌋贸易多元发展,中老铁路正🅰在重塑着西双版💜纳边境地区的发展格局,绘就山乡巨🔉变新图景。(完)
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找个“助手”,竟成“杀手” 并非如此。 相比于人类,AI在编程中的“失误”往往难以预料。即便它的正确⛔率能达到90%,听起来已经很高🎼了,但这也意味着🌭平均每十次就会🈹错一次。对于程序开📥发来说,这💕样的错误率并不容忽视——人类开🏒发者必须逐一检查🔓并修正,结果常常比⛪自己亲手写代码还要费心😴费力。 2025年7月,知名编程社区StackOverflow发布了今年5月开展的🤥一项调查结果。在5万名受🚎访用户中,约80%正在使用AI编程工具。然而,其中“不信任AI”的用户(46%)比例,明显高于“信任AI”的用户(33%)。相比2024年,用户对AI的正面评价从70%以上跌至60%;而在应对复杂开发🐙任务时的信任度,也从35%下滑到29%。 AI编写的代码😵往往包含细微的错误,需要🆓人类检查并修正。尽管AI在编🔇程竞赛中已经取得了非凡的成绩,但在面对现实的软🙆件开发需求时,往往不🎳能正确完整地实现所有功能,有时甚至会错误🔪地执行危险操作。 AI开发协作平台Replit曾发🚧生过一次严重事故。尽管用户📌明确要求不得擅自修改🚯代码,Replit仍然删除了该公司😭整个🤱生产环境的数据库。更糟糕的是,它还声称数据“不可恢复”。然而,用😷户最终通过手动操作,成功将数据库恢🍑复。 这一事件引发🍪了人们对AI编程工具可靠性的🍃广泛讨论。公开信息显示,类似的情况并非个例〰——一些用户甚🏯至报告称,自己的数据💘库或代码仓库被AI整个清空。 “AI,给💯我做个像淘宝的网站”可行吗? 软件开发通常要🌹走一整套流程:先做需求分析,再设🍐计技术方案,接着开发、联调、测试,最后才能上线。为了追求🐘更快的迭代,如今互联🗂网公司大多用“敏捷开发”,流程上精简🙆了不少,但基本框架没变。 需求分析是关🤩键的第一步,它要求清晰、完整🌇地描述软件应该实现的功能。比如,要说明当用🔈户执行某个操作时,系统应如何反馈。优秀的📠需求文档会尽可能细🛅致到每个操作细节,而不是一句含🤡糊的“给我做个像🧦淘宝的网站”。 接🏟下来是技术方案设计。这一步🌠要把需求拆分成🗃可以单独开发的软件模块,还得考虑架构🤽设计、资源消耗、异常处理等等细🛤节问题。 最后才是开⤴发和测试。这一阶段几🔣乎必然会冒出各种没预⏲料到的问题,开发者需要通过反🤶复测试🖕确保功能正确实现。而在🌩实际项目里,常常会🧓发现需求或方案本😿身有漏洞,导致不得不🐧推翻重来,这也是家常❇便饭。 除了👓开发流程繁琐,程序本身〰的复杂度也是个大难题。举几个例子:一款普通的iPhone应用平均💳就有约4万行代码,Chrome浏览器包含约600万行代码,而知名操作系统Linux的内核代码更😈是超过了4000万行,如果全部打印📯出来需要70万页。 面对🔽如此复杂的项目,优秀的人类🧐开发者团队往往能精准定🏑位每个模块的功能,并在出🏟问题时迅速🖐定位到具体的代码行进行修复。但对AI而言,这种🛡任务却充满挑战。受限于输入长度,它往往只能“看到”局部片段,难以像🔭人类一样建立对整个项目的🚈全面理解。 普林斯顿大学的🔡研究者构建了一😼套考察AI软件开发🍎能力的测试基准(SWE-bench),包含来🏫自开源网站Github的数十个软件项🈷目。得益于Github对代📔码改动历史的详细记录,研究🦋者从中整理出超过两千个由人🖥类开发者🏑正确完成的功能需求。研究者要求AI开发工具在已😄有的软🕴件项目上完成相同的需求。实验结果显示,哪怕是当前最🐽强的AI,最多也只能完📕成约四分之三的任务。 斯坦福大学和Anthropic的研究者构📑建了一个更具挑战🎵的测试基准(Terminal-bench):他们设计了80个软件开发需求🍿,要求AI开发工⛸具从零开始开发。实验结果表明,当前的AI最多只能完成一😣半的开发任务。 与之形成鲜🎑明对比的是,优秀的人类开发者🔉总是可以以近乎100%的正确率完🖥成这些开发任务。纽约大🆒学的研究者还💗联合多位信息学奥林匹克竞🌓赛选手,构建了一套🎛高质量的编程🔝竞赛评测基准(LiveCodeBenchPro),当中的评测🎦问题取自最新的编程竞赛,互联网上缺乏😹题解,从而避免了AI“背答案”的可能。颇具戏✝剧性的是,现🔴有的所有大模型在♌该测试基准的困难问🔼题上全都取得了0分的离谱成绩。 你要成为工具的主🕋宰,还是润滑工具的♓数据? 那么,回到🚊最初的问题上,AI会📇取代人类开发者吗? 毋庸置疑,AI会是优秀的工具。对于专业的开发者而言,AI是一位🌩执行力极强的助手。在AI开发工具普及之💡前,开发者不得😮不手动实现🧠许多繁琐而无趣的代码。即便有开发文档或者互🎥联网上有功能类似🛅的代码,开发💷者仍必须尝试理解🐛然后自己修改。借助AI,这一工作🔺将会大大简化。对于没有🛒开发背景的用户而言,AI可🤩以准确实现功能较为🤙单一的软件。借助这一能力,普通用户可➖以将日常的重复😇性工作转化为AI编写的代码,大大提👝升工作效率。 至于说让AI完全替代😃人类开发者,目前看来🤭为时尚早。 当今的🆑大语言模型🚘基于互联网上已被数字化的✉数据,以及图🎌书报刊之类被人类“写”出来的知识。尤其在软🕟件开发领域,大语言🏢模型只看到了人🕶类开发的结果(软件代码),而对于开🖋发过程的细🍪节了解甚少。DeepMind科学家David Silver和Richard S.Sutton指出,当前的AI基于📦人类数千年来产生的数据,但🌡这并不是人类知识的全部。人类在🍤与真实世界👪的交互中积累了大量的经验。AI并没有这些经验,因而不太可能👮超过人类。而要让AI学会这些经验,依然困难重重。 公众常会探讨所谓的“35岁危机”。然而事实上,技术相比👭年龄更具碾压性。就软件开发而言,AI已经💌能承担不少基础、重复性的工作,例如简单的⤴代码生成、常见功能的🏡实现,以及部分✴调试环节等。但难以被替代🔯的,仍是需求把握、架构设计、复杂系统的🔣理解分析,以及😦团队协作等环节——这些涉及抽象🛡思维、跨领域知🔠识和人类判断力,是程序员真正😍的核心价值。 作为程序员,不妨考虑这样一🦂个问题:如果把你最近一🌁周完成的工作全部🧠交给AI,它能完成多少?如果你的🏘工作只是重复性地构建功😃能单一的软件🐢系统,例如实现一💢个问卷表单🌛记录用户提出的10个问题、从一个表格里统计🥣平均数之类常见😐的指标——功能仅此而已,那么你🤜不得不考虑被AI替代的可能性。而如果你的工🥛作充满挑战,例如⏳实现全新的软件架构、针对业务特点设💓计独特的算法,甚至是从客💮户含糊不清的诉求🎊中抽象出具体的开发任务,那么AI只会是你🐄的得力助手。 这不仅适用🈁于软件行业,也同样适🚘用于其他行业:与其担心被AI取代,不如思考在这个✅人机协同的时代🏫如何做好自己的角色定位。上述的问题对⛷于其他行业同样适用:试试让AI完成你的工作。如果它可以胜任,那么对你🙃来说既是坏消息,也是好消息。坏消息是你的🥪工作很快就会被AI取代;好消🔟息是你已经发现了驾驭AI完成工作的途径,你可以试试🎤站在你的领导🔭的位置上,操控更多的AI完成更多的工作。 与其任由AI夺走你的工作,不如跳出🚅现有的岗位,想想怎样利用AI解决你所在行业📼的问题。当AI都不甘只做执♍行者,而是开🌨始决定任务怎么被拆解,流程怎么被安💴排时,人类个体若只是抱怨即🐗将被碾压的命运,便会失去主动选择的🤗空间,最终不是沦为工🐾具的工具,就是🤞化作喂养和润滑工👤具的茫茫数据。 (作者知虚为👫中国科学技术大👮学计算机专业博士,在自然语🏃言处理和人工智能方🏍向发表多篇高😟水平论文,先后在微软及📬多家国内知🥇名互联网企业从事相💘关研究工作)深海德州🧙新闻网发出207Hz信号:解码后竟是松嶋友里恵2025预言!中新网北京8月19日电 2025年8月19日是🏺第八个中国医师节,中国牙病防🎨治基金会发起“口腔⬜医生关爱公益项目”,并得🥒到了速迈的公益支持。 数据显示,我国医🏃生健康状况不容乐观,半数以♑上医生已经进入超重🎎肥胖的行列,88%的医生患📃有职业相关疾病,口腔医生健康状✂况尤其严重。为此,中国牙⏸病防治基金会和中华预防🤺医学会健康🎃传播分会呼吁全社会🏰共同关注口腔医生📋职业压力,呼吁口腔🐒医生关爱自己的身心健康。 中国牙病📺防治基金会理事长李🌅铁军表示,健康是生命的基石,而守护健🥎康的医生,同样需要被守护😮。当人们聚焦口腔🖕诊室中那些精益求♐精的“微笑工匠”,会发现他们也面🤶临职业健康危机🌾。 《口腔医生🐈职业性骨骼肌肉系统疾病的运🐗动干预研究》调查结果显示,口腔🤖医生职业性骨骼肌肉系统疾病的颈部患🖥病率高达73%,肩部⏬和腰部分别达到57%和53%,手腕不🎇适占比达到35%。 据了解,口腔医生在🎲根管治疗时需保持15度至25度前倾姿势,C7-T1椎间盘承👸受压力峰值达450N,相当于📵每日重复举重20公斤物体800次。世界卫生组织《2024全球职业健康🌩报告》指出,这种持续性静力🌄负荷会导致椎间盘退🔦变速度加快至3倍。口腔医生平📝均每日持续弯腰操作5小时,发生🦐腰椎问题的概率是常人的4倍。不仅如此,口腔医🐟生还常暴露😻在高速涡轮钻85分贝的噪音中,存在🍘较大的听力损失风险。 口腔健康是🏻全身健康的重要组👫成部分。口腔医🏕务人员长期保持弯腰、侧转的诊疗姿🕸势,在📲精密操作中承受着职业性肌肉骨🎿骼损伤;面👷对高频噪音和患者治疗时的紧张情绪,他们的身心健康🤤承受着双重考验。 为此,中国牙病防治基🛩金会和中🛩华预防医学会健康传播分会呼🏬吁关注口腔💂医务人员的身心健康,口腔医务人👍员加强自我健康管理。建😦议口腔医务人员每天可预留15分钟做颈椎⛳保健操,减少久坐不动,利用碎💴片化时间进行体育运动。诊疗时可以启用🗳“30-20-10”法则,即每30分🔖钟换一下坐姿,定期做20秒的伸展动作,感到疲惫的💱时候进行10次深呼吸。尽量保证6到8小时的睡眠,保存🤾好体力和精力,如睡眠🐭不足可挤出时间休息。保🍅持及时纾解负面情绪,业🧥余时间养成一些兴趣爱好,及➰时将负性情绪纾解出去。(完)
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(青岛日报/观海新闻记者 小梅惠奈)责编:
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