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　　中新网绍兴7月9日电(项菁)据中国🧥轻纺城建设管理委员会9日消息，今年上半年，位于浙江绍兴🏍柯桥🚮的中国轻纺城总成交额2169.85亿元，同比增长10.04%。

　　中国轻纺🍈城拥有纺织品经营户3.8万余户，经营品种50万余种，是全球最大的🦅纺织品集散中心。

今年5月，在2025中国绍兴🏆柯桥国际纺织🍆品面辅料博览会(春季)上，中国参展商(左)与两名外🕳籍采购商洽谈面料生意。项菁 摄

　　根据分析，该纺织市场✡在上半年跑出上扬曲线，与坚持对外开放、创新引领等✖方面密不可分。

　　比如当🐗地成功举办2025中国绍兴柯桥国际🛣纺织品面辅料博览会(春季)，吸引了80多个🏾国家和地区的采购商；推进“丝路柯桥·布满全球”行动，助力中国轻纺城🐰100余家经营户🚻与全球300余🐵家采购商开展对接。

　　中国轻🏛纺城建设管理委员会🛍相关负责人表示，今年下半年，当地将强化国际合🥝作，着力拓🎱展贸易空间，比如高标准承🐢办第八届世界布商大会，加强与国际🐣知名企业、时尚机构、科研院校对接，同时持续强化🍱创新驱动，加快培育推广“柯桥优选”品牌，让柯桥面🃏料和产品更多地走进海内外知📓名展会。(完)

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信阳浉河🤡区总探索爱心互🍱献常态化机制，让闲置资源高效流向有需🙅要的人——　　沉睡物品“活”起来 工会服务更暖心　　工人日报记者 余嘉熙 本报通讯员 李雯 曹仟喜　　近日，河南🌬省信阳市浉河区㊙职工服务中心的工会驿站🛎里暖意融融，一场爱心互🥊献捐赠仪式正在进😻行。职工们带着闲👤置物品排队捐献，衣物、玩具、保温壶等物品在✂长桌上整齐排列，登记🐡台前一片忙碌。　　这场“爱心接力”始于今年3月。为响应全总“工会爱心互献”行动号召，浉河区总👖工会在信阳市总工会的🍤指导下进行试点。依托55家工会驿站及85家社区工会志愿服务🥘站，浉河区总构建了以🤹区工人文化宫📤为主枢纽，辐射职工服务中心、京深社区、司机之家等7家核心工会驿🔇站为分中心的“工会爱心互献”网络，编织起一🏀张覆盖全区的高效爱心😊物资流转网。　　在此基础上，浉河区总通过“申工家园”微信公众号发🧗出爱心互献倡议，号召全区工会干🕖部和职工捐赠🥑家中💆闲置可用的生活用品、小家电、书籍等，为新就业形态❣劳动者、环卫工人、困难职工、农民工等职工🤰群众实现“微心愿”，让闲置资源焕发🌈价值，流🖐向有需要的人。　　同步建立🚐的还有一套完整的工作台账，从爱心互献流程规⏸范到物资签收、领取登记，使得这场爱👫心行动的每一⏯个环节都清晰可溯。　　在工会驿站的爱🧖心互献专区，经过严格清🤸洁消毒的玩具、图书、家电📈等物品分类陈列，户外🕵劳动者可以便捷地按需取用。　　“所有爱心物品🚒都要经过登记、分类、储存、清洁、消毒、整理和简易包⏬装，再统一配🆖送到各工会驿站，最后🐵精准分拣配送到各需求🎯工会驿站，确保这♓份爱心传递安全、可靠的同时，保🏈护好捐赠人和受助者的隐私。”浉河区职工服✒务中🦔心工作人员介绍说，不少物品有🍯效解决了部分职工临时性、细微处的现💱实需求。　　“我们👀经常需要的充电宝、水壶，这里都有，扫码就能看🌼哪家工会驿站👥有自己需要的物品，工会把服务💓真正做到我们心🍳坎里了。”网约车🐓司机李师傅边说边展示手🚢机上的查询界面。而🦆他手机扫描的正是🌋浉河区职工服务中心联合美🐎团公司制作的“工会爱心互献”二维码。目前，这个二维码➰已覆盖全区的工会驿站，职工群众🐹扫码即可实时查看所有物品库存👳和位置，实现线上需求与🚄线下资源的🌾无缝对接。　　外卖骑手张益翔则🐐通过扫码找🕐到自己心仪🌚的一部电动小风扇，跑外卖🍖的间隙正好用得上。　　随👢着行动的深入，浉河区爱心🛂互赠的朋友圈越扩越大，工会驿🐰站不再是单向提供基础服🦑务的场所，而成为连🦋接起供需、精准匹配🔼的爱心枢纽，服务也从😤实物延伸到多层次需求。在工🌉会干部职工的带动下，越⛽来越多社区居民和😰爱心群体加入进来。　　浉河区职工🕧服务中心主任吴波告诉记者🎰，目前，他们正在拓展“爱心互献+”延伸出的志愿服务——组织🗡法律工作者提供免费咨询、协调教育工🛰作者支援工会💋爱心托管班、联系医务工作者进社区📰义诊……爱心互献的形式愈发😤丰富，营造✉了邻里守望相助、和谐共融的社🈶会新风尚。　　前不久，退休教师王老师主动🙃报名为📷工会开展的暑🌏期托管班提供免费课业辅导。“能发挥余热，帮帮孩子们，比在家闲着充🎐实多了。”王老师说。　　今年4月信阳茶文化😥节期间，300多名网约车司🐗机在“司机之家”爱心驿站发起“茶乡暖途”公益活动，在交通枢纽和🚜景区免费接驳游客，还当起了“美食推荐官”。　　据统计，行动开展以来，已有45家区直单位、11个乡镇(街道)、67个社区的6000余人次参😢与捐赠，6000余件闲🥄置物品找到新归宿，6000多人次从中受益。　　浉河区人大常委会副🏨主任、区总工会主席殷🗝世明介绍，下一步，区总正在联动机关、乡镇、社区、企业等多🗝方力量，探索工会⛷爱心互献常态化、长效化机制，构建“区级主枢纽—驿站分中心—社区、乡村微站点”的三级爱心👞物资流转体系，加速推🕒动服务网络向基层延伸，让🍋工会服务更接地气、更有温度。【无码与有码的区别】2025年08月最新研究：08847%用户因付费内📔容不值🔪放弃另类图区。，复式🍊投注争议升级，彩民热议你中几次🥌大奖了？可提升10部无码经典🏒神作倍效🍨率中新网上海8月19日电(记者 陈静)老年心血管病患者🥟在抗血小板“双抗药”(阿司匹林+氯吡格雷)治疗中面🍆临两难境况。　　中国老年医学🎯学会副会长周厚⏺广教授19日对记者表示，老年人血管如同“老化的水管”，既要防止“水垢”(血栓)堵塞，又需避免“水管破裂”(出血)。这需要患者、家属和医生👤三方合作，建立个性化治🤥疗方案，并通过定期随访🏄及时调整用药策略，在血栓🏰防御与出血风险之间，找到最佳的平衡点。周厚广教⛎授为民众开展咨询。(周厚广教授供图)　　身为上🚪海华山医院老年医学🔻科副主任的周厚广教授🌰当日分享了一个病例。今年80岁的李奶奶(化名)，三🎐年前装了心脏支架，一直服用“双抗药”(阿司匹林+氯吡格雷)。不久前，李奶奶出🐄现消化道大出血。医生😿紧急停掉她服用的所有“双抗药”并采取了紧急🏭的止血治疗。出院不足一月，她又出现了面⚾颊左下部明显下垂、半边脸歪👈斜的症状。头颅核磁共🏸振检查结果显示，右脑有✂根小血管急性梗死。医生为♉其疏通了堵塞的血管，并辅以康复训练，李奶奶逐渐📶基本恢复正常。　　抗血小板药的“双抗药”，既是老年人的“保命药”，又可能是“定时炸弹”。周厚广🎱教授表示，李奶奶的经历其实是许🕘多老😶年患者的一个共同担心：服用“双抗药”，停药会引起📼心梗、脑梗；持续吃药，担心导致🚯肠胃出血。如何在这🐃两者之间找到平衡，是医患😦共同关注的话题。　　据悉，随着年龄增长，人体血🍿管内皮细胞逐渐受损，血液中的“垃圾”(如：胆固醇)更容易👪沉积在血管壁，形成斑块。一旦斑块破裂，血小板会迅速“抱团”形成血栓，堵塞血管，导致心梗、脑梗🌨等致命疾病。因此，抗血小板药能🎬抑制血小板聚集，是预防血栓的“主力军”。与此同时，老🍩年人的血管弹性下降、血管壁变脆，同⬜时可能合并高血压、糖尿病、肝肾疾病🚹等多种慢性病，服用抗板药、抗凝药等，会增加出血风险。　　有研究显示，阿司匹林🏳和氯吡格雷联用时，消化道出血🕳风险比单药使🎪用时大幅增加。周厚广教授🍎提醒民众，用药要避开“危险搭配”。非甾体抗炎药，如布洛芬、双氯芬酸钠(止痛药)，与抗板⚪药联用会增加胃出血🆚风险，必须服用时，建议间隔2小时以上，并加强护胃。抗凝药：如华法林、利伐沙班，与抗板药联用会大幅增加🌐出血风险，要在医生严格🏆评估下使用。中成药🛡里的部分感冒药(如含有“解热镇痛”成分)、活血化🚸瘀类药物(如丹参、三七)，也可能增强🕡抗板药物作用，导致出血，服用前需咨询医生。据悉，抗🚁板药物通常指的是抗血小板药物。　　据悉，出现严重出血事件🗞时，如发生吐血、便血、血尿、脑出血(出现剧烈头痛、呕吐、口眼歪斜、肢体瘫痪等症状)等，民众应立即停用⚫所有抗板药，并及时就医；药物不耐受或🕊过敏时，民众会🍃出现严重胃痛、呕吐、皮疹、呼吸困难等，应立即💤停药并就医。(完)二宮和香的作品⛑《暑期实践大学🔽生“对话”千年木版年画》被译为5国语言。“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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本庄瞳/南梨央奈/川島和津實/椎名空

（青岛日报／观海新闻记者 小林初花）