临汾新闻网：根据记者澤口⏱多惠获取到的最🚫新动态，成人🌅综合网网址将于2025年08月26日在临汾新闻网举行🔨隆重的开幕仪💋式。防止🏡跟错计划的背后真相

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视频：国家外汇局：全球资本配置境内股市意愿增强来源：中国新闻网

　　中新网7月22日电 国新办7月22日下午3时举行♍新闻发布会，介绍2025年上半年外汇收👋支数据情况。

　　会上，国❇家外汇管理局国😸际收支司司长贾宁表示，2025年以来，外资配置人民币🎒资产总体较为稳定。外资🔜投资人民币债券规模上升，目前外资持有境内🈂人民币债券存量🍿超过6000亿美元，处于历史较高水平。近期外资🔗投资境内股票总体向好，上半年外资🤩净增持🧞境内股票和基金101亿美元，扭转了过去🛴两年总体净♊减持态势。尤其是五六月份，净增持规模增加至188亿美元，显示全球📜资本配置境内🙏股市的意愿增强。

　　未来外资👈配置人民币资产仍具🐲有较稳定和可持💾续增长空间。目前境外投资者持〰有境内债券、股票的市值占😙比约为3%-4%左右，受多重积极因素🧑支撑，预💉计外资仍会逐步增🏞配人民币资产。

　　首先，经济基本面📣稳健为外🚳资投资中国创造了稳定宏观环境。随着扩内需政策效🔬果显现，经济稳📞中向好态势有望进一步巩固。近期，多家国际投行🍻表示看🧑好中国发展机遇，将中国资产评级🤞由中性上调至🌨超配。

　　其次，金融市场高质🍾量发展🍃为外资投资中国创造了良📢好政策环境。我国坚持高水平🦔对外开放，不断完善金融🖥市场互联互通机制，拓展投资渠道、优化投资环境，外资🏮参与中国金融市场的便利性🤔明显提升。同时，我国已🌀建成比较齐全和有深度🙆的金融市场体系，债券、股🅾票市场的市值均😕位居全球第二，金融产品丰富、流动性强，为外资配置人民币资🤘产提供了多样化选择。

　　第三，全球资🍉产多元化配置需求为外资🔠投资中国创造了良好🙌发展机遇。近年来，国际金融市🌖场波动加大，投资者普遍认为🆔，需要在全球开展更加📳多样化、分🍅散化的资产配置。人民🎁币币值稳定，人民📼币资产在全球范围内具📎有比较独立的收益表现，已成为全球投🛃资者🍯分散风险的重要资产和🎫增厚收益的重要配置标的。近期国际货🧛币金融😜机构官方论坛对全球75家央行调👌研结果显示，30%的央行表示将增🎨配人民币资产。

　　总体看，随着我国金融🚰改革开放持续推进，境内金融市场将🦐进一步融入国🔑际金融体系，人民币资产将更✡具吸引力。

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8月19日，2025年第十一届“中国·怀安杯”全国业❣余围棋公开赛在河北🤯省张家口市怀安县开赛，170余名业余围棋🎄选手将在为期4天的比赛中展开👦角逐。据悉，怀安县🏡有着深厚的围棋文化🕴底蕴，是全国“围棋之乡”之一，曾🔚多次举办大型围棋赛事。图为参赛选手正在🐢进行比赛。肖光明 摄 图🤜为参赛选手正在进行比赛。肖光明 摄🕊图为参赛选手正在进行比赛。肖光明 摄图为参👞赛选手正在进行比赛。肖光明 摄图为参🌘赛选手正在进行比赛。李洋 摄图为参🚮赛选手正在进行比赛。李洋 摄【欧美📃成人风格对比】制造能力于20250826发布的《www.日本色图》再度引起轰动，影片曝光成人综🎷合网网址聚集区存在的非🏙法直播活动，由長澤玲奈暗访⏰三周完成拍摄，仅开放会员访问。1986年2月的一天，研制了“东方红一号”测控系📅统的中国科学院学🥁部委员陈芳允晚上回到家。他刚刚开🧘完一天关于中国高科技💫发展的讨论会，但进展并不理想。他走到写字台🏓前，一连写了好几个“刻不容缓”。　　坐不住的🈹他又来到同住🏡中关村中科院宿舍楼的“中国光学之父”王📜大珩的家交流。二人很👪快达成共识：要加快🔖中国高科技发展的进程。之后，他们又✒找到核物理学家王淦昌、航天技💍术及自动控制专家杨嘉墀，四人💘联名给中央写信，提出跟👏踪世界战略性高技术发展的⤴建议。当年3月，信送达后两天，邓小平回复。这就是“863计划”的开端。　　过去三十年，作为国家战略性、先导性的研究🐉计划，“863计划”实现了面向21世纪，中国在一🌤些高科技领域提前布局，在国际前沿占🤣据一席之👓地的目的。1986年，九三学社社员😑王淦昌(右一)、陈芳允(左一)与另外两位👾科学家一起上书中共中🧑央，提出“关于跟踪😏世界战略性高🤗技术发展”的建议，引发了“863计划”的出台。　　应对“星球大战计划”　　“863计划”的提出，和当🗃时国际政治形势，国内⛵外科技发展的态势密切相关。1983年，为改变和😻苏联军备竞赛中的守势，美国发起了🍈被称为“星球大战”的战略防御计划，这当中，囊括了大量尖端👌新兴科技。外界普遍认为，除了军事目的，美🍔国还意在通过该计划的实施，带动高新技术🔝和国民经济的全面振兴，进而在高科🥢技领域独占鳌头，抢占21世纪👜科技的战略制高点。作为应对之策，苏联和东欧集团旋✂即制定了“科技进步综🌷合纲领”，日本提出了“今后十年♐科学技术振兴基本政策”，西欧17国联合签订了“尤里卡计划”，韩国推出了“国家🤦长远发展构想”……全球范围内，一场全新的科✳技革命正在展开。　　改革开🔛放初期的中国该何🐥去何从？人口众多、底子薄、基础差，社会生产💺力水平不高，是当时中国面🌌临的现实。国内科技📱界多次讨论，形成的意见是两种🗂：一种认为，我们也应该搞高科技，理由是在科学🐯技术飞速发展的今天，谁能把握住高👷科技领域发展的方向，谁就有可能在国🕎际竞争中占据优势；另一种意见则🏒截然相反，认为目前中国🦏财力有限，可以先搞些短期见🌘效的项目，等有了经济实力，再钻研高科技。而且，国外有了🥧成果后，我们还可😉以加以利用。　　两种意见🐾僵持不下。1986年初，国防科工委召开国防科技计💵划会议，讨论了国防💞科技的发展和🈳亟待解决的问题，陈芳允出席。但他觉得，会上🍬对高科技发展的讨论依旧很🆘不理想，一些预研工作和🎡长远设想远远⏫不够。他来到王大珩💡的家，二人🍰决定联名写信给党中央，促成高科技👟发展纳入国家大政方针。一个月后，由王大珩负责起草的《关于跟踪世界战🏝略性高技🌺术发展的建议》初稿完成。　　建议书中提到：高科技问🚴题事关国际上的国力竞😨争，中国不🚒能置之不理。首先要争取一个“有”字，有与没有，大不一样，真正的高技术是花🤷钱买不来的。鉴于中国经🕔济情况，发展高技术，必须“突出重点、有限目标”，要积🦒极跟踪国际先进水平，在所涉及领域的🌩国际俱乐部里占有❕一席之地。要培养人才，为下一🛢个世纪的发展做好准备，要有紧迫感。　　王大珩将初稿🍻拿给陈芳允修改。陈🤦芳允又有了新想法：高技术🚯的特点之一是学科间的交🌞叉渗透，所以，建议🚃书应由多学科🍯领域专家共同提出。　　他找📘到同样毕业于清华💢物理系的师兄王淦昌。早在上🚯世纪五六十年代，王😲淦昌就首次发现了反👅西格玛负超子，为反粒子的存在🎩提供了有力证据。1961年起，为了“两弹”等核武器的😳研制，王淦昌隐姓埋👓名长达17年之久，直到1978年，才出🎳现在全国科学大🐍会的主席台上。对于陈芳允、王大珩的建议，王淦昌表⌛示赞同。之后，陈芳允又想到空🎚间技术也是♋高科技的重要组成部分，他找到了杨嘉墀。四位科学家逐字📎逐句对🎶建议书推敲修改后，郑重签🏢上了自己的名字。　　建议书写好后，该送给谁，如何😭才能让高层尽快看到？四人💎商量的结果是直接呈递给邓🏃小平。他们没有按🔐照正式渠道逐级呈报，而是🐃走了生平难得的一个“后门”：请🚏邓小平的女婿、当时在中国科💩学院技术科学部〽工作的张宏，将信直接交给邓小平。　　意想不到的100亿元经费　　1986年3月3日，信送出，两天后，邓小平作出批示：“这个建议十分🍑重要，请找专家和有关负责同🤗志提出意见，以凭决策。此事宜速作决断，不可拖延。”　　在邓小平指🔃示下，3月8日，国务院便召🗃集有关方面📣的负责人，对建议信进行了🐡充分的讨论。会议最后决定，由国家科委和🌮国防科🏠工委牵头组织讨论中国高技🤡术发展计划的具体事😿宜。　　高科技需要🛴高投入，“差钱”依然💧是摆在国家和科技工作🦉者面前的一大难题。3月11日，原国🕗务委员张劲夫和四位科学家⬆谈话时，终于提到了经费这个最🔁关键的敏感词。四人谁都没先作答。　　沉默许久，王淦昌才艰🚾难地说了一句：“能省就省吧。我看，一🍺年能给两个亿就行。”四人都明白，用两亿元去🕙发展高科技，实在杯水车薪，但一想🥞到当时国内的经济条件，再多也难于启齿。　　而他们怎么也没🔵想到，后来邓小平和中📀央批的专款是100个亿，中🏋国当年全国财政总支出才约2000亿元。　　为把经费风险🥂降低到最低限度，从1986年3月到8月，国务院先🛏后召开7次会议，组织124位专家分成12个小组，进行🌍了反复的探讨与论证。最后，通过了《国家高技术研究发展计🐑划纲要》(下简称《纲要》)。《纲要》又以最快的🌒速度送到邓小平手里。邓小平批示：我建议，可以这样定下来⛰，立即组织实施。　　1986年10月，中共中央政治局召🎴开专门扩大会议，批准了《纲要》，这是当时中国唯一💉一个由中央政治局召开🗨扩大会议通过的科🕕技计划。　　1986年11月18日，一个面向21世纪、长达15年的中国战略性高科🚸技发展计划正式🔱公之于世，因为四位科学家上🐑书的时间🤜和邓小平指示的🖋时间都是1986年3月，故称“863计划”。　　这一计划从世界⬛高科技发展趋势📎和中国需求出发，突出重点，选📷择了对中国日后发展有重大影💠响的生物、航天、信息、激光、自动化、能源、材料等7个领域的15个🥙项目开始高科技攀登。1996年，又出于战略考量，增加了海洋技术领域。在计划执行时，邓小平提出了“军民结合，以民为主”的指导思想。　　2000年后，国务院决定在“十五”期间及之🕯后继续组织实施“863”计划，“十一五”开始，“863计划”体量进一步增大，但也更突出“集中力量办🚄大事”“有所为、有所不为”的原则，一些重大战😍略高技术项🏻目如微电子设计与制造🎧技术、计〽算机基础软件、移动通信、超高速网络技🎶术等研发投🚦入大大加强。　　在管理模式上，“863计划”还将专家年龄🚦限制在60岁以下，这使得很多年轻人被推到🔚科技前沿锻炼，由🌄此培养出一大批科技骨干。　　过去三十年，“863计划”的实施📎让中国科研课题冲破了“实验室循环”的怪圈，大量科研成果产业化📳，并且以较低的👸价格走入寻常百姓家，如移动上网、电视芯片等。而以高性能🥚计算机、高速信息网络、深海机器人、新一代核反🤟应堆、超级杂交水稻等为🎚代表的自👴主创新成果也已经在😔世界占有一席之地。　　2016年，为解决原有科技🎪计划体系的重复、分散、封闭、低效等问题，国家重点💗研发计划启动，计划整合🌀了原有的“863计划”、“973计划”等，这意味着“863计划”退出历史舞台，但对科学家们来⚫说，对高科✡技的不断求索与钻🧖研仍在继续。　　(本文刊登于2019年出版的《中国新闻周刊》增刊《与共和国同行——各民主🔘党派与中国共产党风雨同舟、团结合作70年纪念专刊》　　(“统战新语”微信公众号)《山东🌹省公安厅出入境管理总队🦐原总队长张青青被“双开”》入选十💻大争议影片之一。“秒杀”大厂开发岗面试的AI　　当前，人工🕣智能正以汹涌之势，席卷所有行业。一些行业首当其冲，相关岗位👪正在加速萎缩。那么，作为孕育AI的“母体”，计🚃算机行业能独善其身吗？一个自📼然冒出的疑问是——在AI开发上“卷生卷死”的程序员们，会不会也在🔟担心，终有🦄一天会被自己创造的AI取代？　　早在2021年，OpenAI就推出了AI辅助编程工具Codex，它的诞生比👇公众熟知的ChatGPT(2022年发布)还要早。Codex基于GPT-3模型，并在😱此基础上加入了🛥海量程序代码数据进行训练🖍，因此在🍍编写代码方面更具优势。　　Codex能帮开👣发者处理很多写代码的工作。比如，它能读懂你🈹已经写好的部分代码，并💥自动把剩下的内容补全；也💚能根据一句简单的提示🎬写出完整的功能代码。举个例子，如果你输✍入一行说明——“给定一个数组，计算滑动窗📱口内的平均值”，Codex就🤔能马上写出实现这个功😑能的代码。　　最初，AI写代码只是开发⤵者手边的“小帮手”，主要用来代劳那🌼些枯燥、重复的代码片段。可😮随着模型能力的快速提升，再加上ChatGPT的爆火，越来越多的公🚫司看到了新的机会——AI不再只是辅助，而是有可能开🏜辟出一个全新的市场——AI软件开发。　　此后，大量AI软件开发创业🎪公司如雨后春笋般涌现，例如当前知名的ClaudeCode、Cursor、Devin、Windsurf等。国内几家头部大模⏱型🥞企业也不甘落后，字节跳动、阿里巴巴、腾讯等🦍亦相继推出了类似产品。　　相比四年前的Codex，如今的AI编程工具已取得🗺令人瞩目的进步。OpenAI最新的o3模型在编程竞赛🌴网站Codeforces上斩获2727分，超过99.8%的人类选手；Anthropic的Claude4则能自主运行长🚕达7小时，完成上🥕千个步骤，不断尝试直🏫至达成目标。　　这些突👢破带来了全新的编程方式——开发者无需逐行写代码，只需🌶用自然语言描述需求，AI便能自动🎒生成并根据反馈反复修改。人类与AI的合😞作因此变得更像“对话”而非“指令”。这种全🎚新的编程方式有个颇🛠具浪漫色彩的名字——“氛围编程”(vibe coding)，这一变化💒似乎意味着编程正🤕从少数人的专业技🥇能，逐渐走向人人🀄可用的创造工具。　　颇具戏剧性的📮是，AI的能力如今🍆已经延伸到专业🏸软件开发的招聘面试中。　　一般情况下，专业软件开发的招🛺聘面💖试都会包含代码考查，要🌵求应试者在限定🤮时间内写出既正🚆确又高效的程序。而哥伦比亚大🤜学的一名学生则开🙁发了一款“AI面试助手”：它能在视👃频面试时自动读取题目⏭，并调用AI编程工具实时🐱生成符合要求的♐代码。据他透露，这套工具已经🔢帮助他顺利通过TikTok、Meta和🤟亚马逊等公司的面试，并拿到录用通知。他还将自己在亚马👔逊面试中AI“出手”的全🐩过程录制下来并上传网络，引💓发了广泛讨论。　　这一切🏤突飞猛进的进展发生📱在短短几年内，速度🍟之快出乎人们的意料。但我们🙈是否就能断言——AI真的能全面接管🍷人类的编程工✔作？　　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🏧)

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佐野栞/Kittina Clairette/村田文子/Alexandra Silk

（青岛日报／观海新闻记者 澤口多惠）