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時間:2022-08-17 來源:本站 點擊:258次
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宝鸡市目前共有封控区104个 管控区48个******

  根据宝鸡市疫情发展态势变化,经部分县区申请,宝鸡市市级专家组分析研判,市应对新冠肺炎疫情工作领导小组(指挥部)决定,对部分县区封控区、管控区进行如下调整:

  一、金台区

  1.新增中山西路街道长青路96号楼3单元、长青路62号楼2单元,中山东路街道瓦场街社区群众路14号楼3单元等3个封控区;解除群众路街道金河尚居A区23号楼、卧龙寺街道朝阳华城小区59号楼1单元2个封控区。

  2.新增中山西路街道长青路96号楼、长青路62号楼(独栋楼),中山东路街道瓦场街社区群众路14号楼(独栋楼)等3个管控区;解除群众路街道金河尚居小区1个管控区。

  二、渭滨区

  1.解除华夏盛世佳园小区7号楼2单元、峪泉北路城建新村2号楼2单元、宝光路太白家园高层小区15号楼、铁五处小区2号楼、铁五处小区4号楼、铁五处医院、八方山铅锌矿业公司家属院3号楼2单元、清姜街道西二路轩苑尚城三期26号楼2单元、尚品阳光小区、新建路东36号院9号楼西单元、盛华园小区16号楼3单元、盛华园小区18号楼7单元、龙山雅居一区11号楼1单元、石鼓镇石咀头村2组、天上人间11号楼1单元、宝氮1区18号楼1单元、火炬路“令氏家外家”、火炬路陕开幼儿园、火炬路日暮分蛋糕店、华润万家超市(火炬路店)、英达路大浴堂、英达路飞燕舞蹈、英达路老码头火锅店、鲜尚轩英达路旗舰店、创业路御品轩面包店等25个封控区。

  2.解除华夏盛世佳园小区7号楼、峪泉北路城建新村2号楼、八方山铅锌矿业公司家属院3号楼、新建路东36号院9号楼、盛华园小区16号楼、盛华园小区18号楼、龙山雅居一区11号楼、天上人间11号楼、石咀头村等9个管控区。

  三、高新区

  1.解除天玺台小区5号楼1单元、海河湾小区13号楼2单元、世纪景园小区3号楼1单元、阳光上东小区12号楼2单元、山水文苑小区2号楼1单元、永泰名苑小区3号楼3单元、尚浦锦园小区4号楼1单元、八鱼镇八鱼村八组、十一组、八鱼镇姬家殿村六组等10个封控区。

  2.解除海河湾小区、世纪景园小区、阳光上东小区、山水文苑小区、永泰名苑小区、尚浦锦园小区、八鱼镇八鱼村、八鱼镇姬家殿村等8个管控区。

  四、陇县

  1.将原封控区陇县城关镇尚德路24号家属楼调整为陇县城关镇尚德路24号家属楼1号楼;

  2.新增陇县城关镇尚德路24号家属楼1个管控区。

  (截至目前,全市共有封控区104个,管控区48个。)

  宝鸡市应对新冠肺炎疫情工作

  领导小组(指挥部)办公室

  2022年3月25日



来源:二三里资讯

编辑:二三里

China's Ning claims first World Cup 1,000m gold in Calgary******

CALGARY, Dec. 13 (Xinhua) -- Ning Zhongyan of China clocked a personal best time of one minute and 6.656 seconds to win his first speed skating World Cup 1,000 meters gold here on Sunday.。

Following his triumph in the men's 1,500m in Stavanger, Norway in November, Ning collected his second title of this season as he edged Jordan Stolz of the United States by 0.31 seconds.。

Stolz finished with the silver with 1:06.968 while the bronze medal went to Viktor Mushtakov from Russia in 1:06.988.。

China narrowly missed a second medal on the final day of this World Cup as Guo Dan placed fourth in the women's mass start final, where Francesca Lollobrigida of Italy, Canadian Ivanie Blondin and Elizaveta Golubeva from Russia took the gold, silver and bronze respectively.。

In the men's second 500m race, Viktor Mushtakov of Russia crossed the line first in 33.903 seconds. Yuma Murakami of Japan finished second in 33.991 ahead of bronze medal winner Laurent Dubreuil from Canada.。

Brittany Bowe of the United States beat a strong challenge from Japanese duo Nana Takagi and Ayano Sato for the victory in the women's 1,500 in 1:52.054. Takagi finished 0.009 seconds behind to take the silver and Sato took home the bronze in 1:52.193.。

In the men's team pursuit, the United States captured their second gold of the day while Norway and Canada were second and third. Enditem。

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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。

陕西省发布高考美术类播音编导类技术专业全国统考防疫规定 须给予48小时核酸证实******

  新闻通稿(新闻记者张彦刚)2022年我国美术类专业课全国统考、播音主持编导专业类技术专业专业课全国统考将于2021年12月12日举办。为确保众多考生的人身安全和身心健康,依据陕西解决新式新冠病毒感柒肺部感染肺炎疫情工作中领导组公司办公室《有关做好2022年陕西普通高等院校招收艺术类专业专业科目全国统考疫情防控工作中的意见建议》,11月19日陕西省教育考试院就2022年我国艺术类专业专业科目全国统考疫情防控规定提醒考生。

  省文化教育考试院提示艺考生,由于当今肺炎疫情不容乐观,为避免停留外省耽搁考试,在省外的考生,应不晚于临考14天回到陕西,期内留意做好安全防护。

  考生须从临考14日(2021年11月28日)逐渐,做好每天体温测量、纪录并开展身体状况检测,属实填报《2022年陕西艺术类专业专业科目全国统考考生身体状况登记表》。发现异常状况的,要立即汇报院校或县(区)招生办公室,并立即开展诊治和清查。

  考生须最少于2021年11月28日前领取“陕西省身心健康码”“西安市一码通”和“通讯互联网大数据行程安排卡”。参与考试时需给予48个小时内抗体检测呈阴性证实。抗体检测結果为阳性者或在防护医治过程中的新冠肺炎诊断病案和没有症状的病毒感染者及其近14日内有外省1例及之上当地新冠病毒感染者所属县及中风险地域所属县旅居生活史的考生不可参与考试。

  针对临考14日内有中风险地域及1例之上当地病案所属设区市(没有所属中高危及1例之上当地病案所属县)旅居生活史的考生,应积极向所在地疫情防控总指挥部和考试点汇报,给予考试前48钟头抗体检测呈阴性证实,并相互配合有关部门开展综合性判断和解决。

  港口入关进陕考生,需防护观查满21 7天,持“陕西省身心健康码”或“西安市一码通”绿码和24钟头内抗体检测呈阴性证实、消除集中化医学隔离证实、消除家居防护证实,即可参与考试。全部考生临考交通出行要做好自我防护,不进出人员密集场地。

  考生应带上自己手机上并最少于考试逐渐前1钟头抵达考试点,进到考试点时检查48个小时内抗体检测呈阴性证实(纸版版、PDF均可)、“陕西省身心健康码”或“西安市一码通”和“通讯互联网大数据行程安排卡”,主动接纳体温检测并提供《2022年陕西艺术类专业专业科目全国统考考生身体状况登记表》(在第一场考试进到考试场后交到监考老师),进到考试点排长队时要维持1米左右间距。

  考生进到考试场前须将手机没电交监考老师统一存放,考试期内仍带上或用手机上等违禁品的,一律依照考试舞弊解决,涉刑的转交司法部门解决。在考试前解除隔离或新冠肺炎痊愈康复不满意14日和临考14日内有发烫、干咳、流鼻涕、咽喉痛等病症的考生,应积极向考试点汇报,并相互配合有关部门开展综合性判断和解决。

  考生须备用一次性医用外科口罩或医疗外科口罩,在考试全过程中须全过程合理佩戴口罩,身份认证时需取出防护口罩积极相互配合。考试全过程中发觉有发烫、干咳、流鼻涕、咽喉痛等病症的考生,应该马上告之考试工作员,并相互配合有关部门开展综合性判断和解决。

  考试完毕后,考生要按监考老师的命令井然有序退场,不可拥堵,维持安全性间隔。凡虚报或虚报旅居生活史、触碰史、身体状况等疫情防控关键信息内容,不配合工作员开展疫防检验、了解、清查、送诊等导致严重危害的,依照疫情防控有关相关法律法规追责。考试期内除考生和工作员外,父母、辅导教师以及他不相干员工不可进到考试点。



来源于:三秦都市报。

编写:田媛。

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