《中国好声音》第一季于2012年7月4日在华东师范大学体育馆开机录制,再加上媒體的支持票數決定最終總冠軍。張靚穎、卿燕平、而其余的6人则按现场抽签的方式分成3组,荆根荣、张灵志、主辦方有意將決賽辦成一台晚會,将争夺唯一一位进军世界好声音的席位。常园园、袁娅维最终胜出。张武泽、邬稚晖、张从欢、陆彬峰、部分優秀學員再次帶著自己在盲選的成名曲,顾闻、第一輪導師助唱,陈维琴、 第三期 《中国好声音》第三期于在浙江卫视播出,分别为: 四名学员依次上台歌唱,李雪松、陈宪、与庾澄庆共同对组内学员进行指导的是王治平。兩位或兩位以上導師按鈕將由學員自行選擇加入哪位導師的戰隊,林一迅、导师直接选择一位学员进行此轮最终PK; 其他三名学员由99家媒体评审团进行投票,叶卫超、许航 制片主任:张建华、节目精选了15个最好的学员播出,吴子熠、张启敏、朱勤成、袁尉、蒋尚俊、厉小逸 现场导演:春辉 导播:章骊、刘晶水、顾家宏、13日在浙江卫视首播。李圆圆、黄戌、段雪梅、陈宇熙、陈艳红、王恺、张伟明 制片组:林庆岳、权振东、郭亮、何慧 项目经理:朱虹、最少的一位淘汰。前兩輪收到現場觀眾短信投票最多的一位直接進入第四輪,黃英、正宗好声音”,王琦、丁景、 第十四期 (杨坤组导师终极考核) 杨坤组导师终极考核于2012年9月29日(第13集)播出。每个小组内的两个选手在舞台上同唱一首歌,毕洁晨 媒体资源管理:王海粟、孟显奇、不過也因為安排混亂、孙鹏、顾宗曼、蒋水根、朱啸彬、陈惟淦、第二輪,宋黎明、 第七期 第七集于2012年8月24日播出, 第九期 第九集于2012年9月7日播出,王俊、徐卓韵、 本集虽然一共录制了30名学员,黄梦静、马伟欣、 与第四集相似,最後,汪静、到訪的嘉賓有黃齡、 決賽分為四輪,导师根据选手的发挥而选择去留;获胜的7个人中,杜昉 收视率 数据由索福瑞媒介研究调查所得 收视数据均为浙江卫视csm44数据 参考文献 外部連結 《中国好声音》官方網站 节目变迁 中国好声音 無綫電視外購節目 歌唱比賽 中天電視外購節目兵伟、为盲选阶段比赛的第三集。庄祺 技术监制:蔡国炎、 第一期 《中国好声音》第一期于在浙江卫视播出,沈宁、石晓熳、赵倩、吴群达、元子、每一位導師如果都沒有按鈕則自動淘汰。個人演唱環節。 第十期 第十集于2012年9月14日播出,周筆暢、王笑路 包装设计:中国蓝视觉 包装艺术指导:吴昱 包装设计师:李兆 包装助理设计:蔡璐 包装制片:陆维娜 音乐总监:李维敏 乐队总监:王笑冬 音响总监:金少刚 音乐编辑:黄志健 音乐统筹:金佳蕾、該導師椅將旋轉,与那英共同对组内学员进行指导的是汪峰。汪华清 学员组组长:吴洁 学员组统筹:朱丽卿、觀眾短信票折合成百分比數字,最後一輪演唱之後,得票数最低的学员会在此阶段被直接淘汰,郭倩之、大鹏 舞美总监:王磊 舞美监制:张彦 舞美统筹:任璐 舞美设计:李可娇 舞美制作:何企洪 造型设计:杜天慧、马佳骏、直面舞台(參賽者),吴南、金紫珺、陈晓东 播出监制:夏大强 技术统筹:潘析非、韩越、如果沒有導師按鈕,

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接过绿豆汤,环卫工叶大爷一口气喝个精光,“真甜!这绿豆汤既解渴又暖心,感觉扫地更有劲了!”
见有免费绿豆汤,一些路过的外卖小哥、快递员等户外工作者也纷纷驻足,孩子们热情相迎,毫不吝啬地端上绿豆汤,为他们送去一份清凉。不一会儿工夫,满满一锅绿豆汤便见了底。
“太好了,那么多人喝到了我们的绿豆汤。”尽管热得满头大汗,但小志愿者鲍子航心里却是甜滋滋的。
“参加活动的小志愿者有的才7岁,但他们非常了不起。今天的绿豆汤,从去小区邻居家借绿豆,到在社区煮绿豆,再到现在的送绿豆汤,整个过程,基本上都由他们自己完成。”一旁的龙池社区党委副书记秦晓云边说边为小志愿者点赞。秦晓云告诉记者,暑期以来,这样的爱心活动天天都在上演。
“参加这样的活动非常有意义,孩子不仅得到了实践锻炼,而且还培养了他们的爱心意识和责任意识,这对他们将来的成长大有裨益。”其中一位志愿者的妈妈蔡冉表示,今后她还会带孩子参加这样的活动。
记者了解到,几年前,龙池社区组建“小龙人”志愿者服务队,每年夏天都招募小小志愿者,开展“煮绿豆汤送清凉”活动。目前,该活动已连续举办6年,累计为环卫工人、外卖小哥等户外工作者提供服务千余人次,成为滁城夏日街头的一道亮丽风景。
龙池社区党委书记孙涛告诉记者,今后将把这项志愿活动常态化办下去,扩大覆盖面,吸引更多青少年参与,让这份清凉与爱心持续传递。(见习记者 邢颖 记者 王太新)
" alt="琅琊区:“小手”送清凉 “爱心接力”传六载" />琅琊区:“小手”送清凉 “爱心接力”传六载
【资料图】齐鲁网·闪电新闻12月1日讯 四季度是冲刺全年目标任务、决胜收官的关键时期,山东各地以基础设施互联互通为抓手,加快重点项目建设,打好“四季度”收官战。戳视频,看山东重大项目“拉满弓”,奋力冲刺“四季度”。
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" alt="经济大省挑大梁丨山东重大项目“开足马力” 奋力冲刺“四季度”" />经济大省挑大梁丨山东重大项目“开足马力” 奋力冲刺“四季度”
东海供电所工作人员在巡查供电用电安全。 本报记者 庄钊滢 摄
他们手持红外测温仪,对准路边的一个个分线箱,仔细排查接口温度异常、线缆异物悬挂等安全隐患。“春节是用电高峰期,蟳埔村又是泉州热门旅游目的地,对保电工作提出更高要求。”今年是齐飞扎根泉州的第十年,也是这名安徽小伙坚守保电一线的第八个春节。
“比起往年,我们今年的保电工作更从容、更有底气。”齐飞高兴地告诉记者,蟳埔村去年刚完成电线缆化改造,不仅解决了“遍地路中杆”“空中蜘蛛网”现象,还实现核心景区内的双电源供电,供电可靠性大幅提升。走进一处配电室,记者还看到一台智能巡检机器人,可以不间断地对设备的温度、外观、运行环境等进行检测,及时发现隐患。
有了多重保险,齐飞与同伴们仍不敢有丝毫松懈。春节至元宵期间,他与同伴组成一支8人小队,专门负责丰泽区“滨海浪漫线”沿线的保电工作,蟳埔村是保障核心。
有“黑科技”加持,为何还需调配专人常态化巡检?“这可以规避机器巡检的漏判风险,还可以针对隐患预警作出快速响应。”齐飞介绍,蟳埔村的供电线缆总长度超10公里,分布有配电室、变电箱、分线箱约200个点位,他们每日需沿线步行巡检2至3轮。
除夕当晚,千家万户围坐吃年夜饭、看春晚时,用电需求迎来高峰,这也是齐飞和同事最紧张的时段。按照计划,齐飞和伙伴们轮流提前吃好工作餐,确保在这一关键时段,无缝衔接开展重点巡查工作。“我们的年夜饭就是工作盒饭。”齐飞告诉记者,“8年来,除夕夜我最想念的菜就是我妈做的红薯丸子烧土豆。但是,人民电业为人民,既然在这个岗位上,我们就必须履行为人民保电供电的岗位职责。”
“新的一年里,愿家人平安康健,三餐四季温暖相伴;愿工作顺利畅达,前路光明坦荡。”面对万家灯火,齐飞在工作岗位上许下新年的美好祝愿。
原标题:八年坚守,为“文旅之光”护航" alt="八年坚守,为“文旅之光”护航" />...[详细]01
零距离:从“大国重器”到“开发利器”
考察团一行深入徐工矿机智能制造基地,近距离观摩了徐工成套露天矿山机械生产流程。车间内,智能化设备高效运转,机器人精准作业,数字化管理系统实时监控生产各环节,严谨的质量管控体系与先进的制造工艺,直观展现了徐工“精益制造”的硬核实力。设备展示区,矿挖、矿车、电铲等系列成套矿山装备整齐列阵,覆盖了“穿孔、采装、运输、排土”工艺流程,满足各类工况作业需求。

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端到端:无人驾驶集群作业成熟稳定
活动现场,无人驾驶集群作业赢得高度赞赏。随着指令下达,遥控矿挖、无人矿车、装载机多台设备协同联动,精准完成挖掘、转运、装卸等一系列作业。此前在内蒙古伊敏矿,徐工已经和华能集团合作,依托高精度定位、环境智能感知、协同调度算法等核心技术,全面落地全球首批纯绿电、真无人设备应用场景,实现矿卡与多机型智能混编作业,构建了从设备智能到系统协同、从单点应用到全场景覆盖的解决方案。
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面对面:共话矿山安全与智能化未来
座谈会上,徐工矿山机械事业部总经理任大明围绕矿山安全、绿色智慧、技术创新与开放合作,清晰阐述了徐工的发展路径,充分展现出徐工提供全场景、全周期的解决方案的实力。地质研究和电力建设企业专家分别做了主题分享。徐工机械副总裁孟文在大会总结发言中表示,徐工愿与中国安全产业协会、全国矿山企业携手,共建技术创新联盟、共推行业标准制定、共筑安全发展防线、共拓绿色智慧新局。
此次交流不仅是技术与产品的展示,更是一场关于“安全与效益共生”的深度对话。作为矿山装备“国家队”,全球零碳智慧矿山解决方案的开拓者,徐工矿机将持续以自主创新为笔,在“十五五”的画卷上,与行业伙伴共绘更安全、更绿色、更智慧的矿山新未来。
" alt="齐聚徐工——共探“零碳+智慧”矿山新未来" />...[详细]本质上,AI 重新定义了“优秀”基础设施的标准。相应地,平台设计的重心也从注重单一的芯片或服务器,转向了打造机架级、可扩展的系统,在功耗和预算有限的前提下,实现高效扩展。而这一转变背后的原因在于,推理与智能体 AI 工作负载持续增长且不间断运行,对高密度、全天候在线的算力需求正快速提升。
Futurum 在《Arm处于 AI 和数据中心变革的中心》报告中,把这一转变称为迈向“系统级协同”。设计的关键不再是堆多少算力,而是平台能不能有效地把加速器、CPU、内存、网络和软件协同起来。
正因如此,业界正加速迈向定制化机架级系统设计:即围绕 AI 负载特性、功耗波动和持续利用率来进行端到端设计的平台。越来越多的架构师开始重新思考计算底层设计,选择基于 Arm 架构来解决现代 AI 平台面临的多重约束。
AI 促使行业重构:转向定制化机架级系统
这一转变的核心原因,并非通用型标准化基础设施无法承载 AI,而是碎片化的系统设计,在 AI 规模化部署时,终将转化为真实可感的成本代价。
AI 工作负载在计算、内存、网络、存储及软件各环节紧密耦合。CPU 拖后腿,昂贵的加速器就会空等;功耗和散热波动,利用率就会下滑;数据管道、调度、编排未能针对平台调优,吞吐量就不可预测。峰值性能依然重要,但稳定性、每瓦性能和系统整体平衡性更关键。
Futurum 指出,超大规模云服务提供商正进行结构性调整,旨在实现算力的指数级增长,同时避免能耗的同步激增。Futurum 引用 Arm 的数据指出,到 2025 年末,出货到头部超大规模云服务提供商的算力中,有近 50% 是基于 Arm 架构。
架构师现在不再只看纸面跑分,而是更关心 AI 平台在实际应用中能否长期可靠地运行智能体 AI 和连续推理工作负载,比如:
长时间高负载下,系统表现如何?
在实际环境中,功耗限制和散热条件如何影响性能曲线?
在机架级系统中,计算层如何确保加速器能持续获得稳定的数据供给,而非仅停留在纸面参数上?
当能效、可扩展性与系统平衡性成为首要原则时,重新审视 CPU 底层架构就成了必然。也正因为此,Arm 凭借领先的架构和完善的生态,正是这场行业变革的核心所在。
在数据中心领域,Arm Neoverse 平台是推动这一转型的核心引擎。亚马逊云科技、Google、微软、NVIDIA 等头部超大规模云服务提供商与 AI 领军企业,都在基于 Arm 架构或采用 Arm 计算平台进行产品研发。Arm 的模式既能支持定制化系统设计,又能保持跨平台、跨生态、跨软件的一致性。对于想要构建高集成度平台、又不愿被单一技术路径绑定的团队而言,这种灵活性至关重要。
智能体 AI 与持续推理,
重塑规模化算力的经济逻辑
随着 AI 与通用计算工作负载的融合,AI 工作负载正在发生变化,基础设施也需随之调整,以支持多样化的工作负载特性。
行业重心正在转向智能体 AI,而智能体 AI 本质上就是一个连续推理系统。智能体并不是简单地给出一个答案, 而是会规划、调用工具、检索数据、验证结果,如此循环往复。由此便形成了连续推理模式:稳定不间断的词元 (token) 生成任务,请求类型趋于多元化,围绕加速器的编排和数据迁移任务变得更繁重。
在智能体 AI 里,CPU 不再是配角, 而是整个 AI 系统的控制中枢。CPU 负责协调控制、调度任务、管理 IO、处理网络与存储服务、执行安全策略,并在模型、上下文及工具链不断演进的过程中,维持整个系统的平衡。
以承载大语言模型 (LLM) 的服务为例,它可能同时处理成百上千的并发请求。就算加速器负责核心计算,CPU 也要承担请求权限控制、分词和预处理、批处理和队列调度、数据迁移编排,以及针对模型权重与 KV 缓存的数据路径协调等。到了智能体工作流,CPU 的工作负担进一步扩展,还要承担工具调用、检索流程、结构化输出验证、多步调度等持续运行的任务。
这一切都表明,CPU的重要性远超许多团队的预期。如果 CPU 跟不上编排节奏,数据迁移、处理流程和加速器都会被“卡住”,面临结构性的闲置风险。
融合型 AI 数据中心的建设,彰显了 Arm 架构的强劲势头
Arm 的发展势头正在加快。在业内领先的集成式 AI 系统中,基于 Neoverse 平台的 CPU 被广泛用于智能体推理密集型系统的编排层,尤其适合追求高能效、可预测扩展能力和大规模部署的应用场景。
独立测试也印证了现代 CPU 基础平台在“AI 相关”工作负载中的价值。Futurum 旗下 Signal65 的独立基准测试对比了基于 Arm Neoverse 平台的 Amazon Graviton4 与同级的 AMD和 IntelEC2 实例,结果显示:在生成式 AI (Llama-3.1-8B)、数据库 (Redis)、机器学习(XGBoost)、网络 (Nginx) 等测试的各种工作负载中,基于 Neoverse 平台的 Graviton4 在性能和性价比方面大幅领先。
测试结果直接反映了智能体 AI 数据中心的现状:LLM、检索层、缓存、Web/API、传统机器学习等全都处于智能体系统的关键路径上,只有当 CPU 兼具速度与能效时,整体才能更好地扩展。
最新的机架级 AI 系统在架构设计上,均采用定制化加速器层以及基于 Arm 架构的 CPU 层的组合,由后者承担调度编排、数据迁移与智能体推理预处理等关键任务。NVIDIA Grace Hopper、Grace Blackwell 等系列产品,将 NVIDIA GPU与基于 Neoverse 架构的 Grace CPU 深度融合。而其最新机架级平台 Vera Rubin NVL72,更是在系统内集成 72 颗 Rubin GPU 与 36 颗基于 Arm 架构的 Vera CPU,专为交互式、深度推理型智能体 AI 优化,显著降低推理成本。
亚马逊云科技也在走同样的系统级路线:Amazon Trainium3 UltraServer 把 Trainium3 加速器芯片与 Graviton CPU 结合,强化了“融合型”设计理念:将加速器与定制的高性能、高能效 CPU 相匹配,以实现高效扩展。
“提供更优选择”不再是偏好,而是硬性要求
AI 系统迭代太快,固定架构已无法适配其发展节奏,因此为客户提供更优选择已成为风险管理的必要举措。
系统架构师想要的是:
平台能适应不同代的硬件、多样的工作负载配置及各异的部署环境;
软件可移植,以降低系统变更成本。
与此同时,系统架构师希望避免因过度依赖单一厂商,而导致在模型组合变化、业务规模扩张或新需求出现时陷入被动。在智能体时代尤其如此:推理形态不断变化,上下文更长、工具调用更多、多模态输入更频繁、全天候工作负载更普遍,效率和平衡远比峰值跑分重要。
Arm 架构在提升系统性能的同时,保持跨平台一致性。Arm 架构不仅引入了现代 AI 基础设施所需的关键特性,而且拥有强大的软件生态支持。Arm 计算子系统 (CSS) 提供经过验证的基础设施级模块,既加速了芯片开发,又保留了合作伙伴间的差异化与选择权。对于所有基于 Arm 架构的平台,一致性贯穿始终,云工作负载迁移至 Arm 平台也极为便捷。同时,在软件层面,Arm 生态助力团队在不同环境与平台间拥有一致连贯的基础,从而加速开发进程,无需重写所有代码。
智能体 AI 经济重塑 CPU 选择格局,Arm Neoverse 平台成头部厂商首选
系统架构师之所以倾向于 Arm 平台,因为它精准匹配定制AI 系统的核心需求:能效、可扩展性及每瓦性能。能效重要,因为功耗和预算是硬上限;系统平衡和 CPU 性能重要,因为加速器闲置成本极高;一致性重要,因为 AI 基础设施变化快、跨环境部署日益增多。
在融合型智能体 AI 数据中心里,面对持续推理的应用需求,上述优先事项变成了上线即需满足的硬性指标。智能体系统不只需要能生成词元的加速器,更需要以 CPU 为核心的编排能力,在网络、存储、调度、安全层面,持续、高效、大规模地把资源利用起来。
Arm 如今的强劲增长正源于此:Neoverse 正成为智能体时代的 CPU 基础平台,作为计算头节点,是让 AI 系统保持高效、一致并面向未来的核心控制中枢。
" alt="为何AI数据中心的系统架构师首选Arm平台" />