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软件特色

【视频】

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澎湃新闻注意到，该案系2017年检察公益诉讼制度正式确立以来，岳阳地区首例开庭审理的行政公益诉讼案件。岳阳楼区检察院在履行公益诉讼检察职责中发现，岳阳某某区居民集中、噪声敏感等重点区域内，部分路段商业经营者长期违规在户外使用音响器材宣传叫卖、招揽顾客，产生的噪声影响市民的正常工作生活。被告岳阳经济技术开发区城管局怠于履行职责，致使噪声扰民问题未能及时制止s13下注，损害了社会公共利益。

岳阳楼区检察院2022年11月3日履行检察建议程序。被告岳阳经济技术开发区城管局收到检察建议后，先后两次向岳阳楼区检察院回复检察建议问题整改情况。岳阳楼区检察院认为岳阳经济技术开发区城管局对发现的噪声污染违法行为未进行登记以便后续监管，也没有依据相关法律法规进行行政处罚。经第三方检测机构检测，涉案路段周边部分商户宣传叫卖声分贝目前仍超过国家规定的社会生活噪声排放源边界噪声排放限值。被告岳阳经济技术开发区城管局未全面履行法定职责，噪声污染问题未得到有效改善，致使国家利益和社会公益持续处于受害状态。故依法提起行政公益诉讼。

君山区人民法院认定，确认被告岳阳经济技术开发区城管局对岳阳经济技术开发区健康路、长山路、旭园路、民兴路、青年东路居民集中、噪声敏感等重点区域内，商业经营者违规使用音响器材噪声扰民问题怠于履行监管职责的行为违法；责令岳阳经济技术开发区城管局在判决生效之日起60日内对上述案涉区域内的社会生活噪声污染问题采取有效监管措施，使噪声污染问题得到有效改善。

湖南高院认为，该案的典型意义是：良好的生态环境是最普惠的民生福祉，人民群众对美好生活的向往就是我们不断奋进的目标。生活在天蓝、水绿、地净的美好家园中的广大人民群众，对生活的安宁有了更高要求。发展经济、保障民生与用法律守护“耳边的安宁”并不矛盾，相反，法治才是民生最大的保障，繁荣背后更需要规范管理。随着经济社会的迅速发展和城镇化进程不断加快，社会生活噪声已经逐渐成为主要的噪声污染源之一，商业经营活动产生的噪声污染尤为突出。该案审理中，人民法院充分发挥司法审判职能s13下注，依法监督行政机关履行监管职责，坚持用最严格的制度最严密的法治保护生态环境，守护人民群众的“耳边安宁”。该案判决后，岳阳经济技术开发区城管局积极履职，从宣传发动、集中整治、长效管理三个层面开展噪声污染系统整治行动，取得良好的社会效果。

【多元】

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6月3日，来自海口市政府新闻发布会的消息称，2024“海口杯”端午龙舟邀请赛将于6月10日端午节假期举办。届时来自海口市、三亚市、儋州市、文昌市、琼海市、定安县、澄迈县等市县以及海口市秀英区、龙华区、琼山区、美兰区和江东新区管理局共12支队伍将在海口市海甸河钟楼附近水域，以22人龙舟500米直道竞速赛的形式破风击浪、一举争先。

根据南国都市报报道，赛事指挥部办公室负责人介绍，时隔20年，海口在端午节适时重启赛龙舟活动，既是为了落实《海南省进一步促进文体旅商展联动扩大消费若干措施》相关精神，也是为了回应广大群众对于传承端午习俗的期盼，同时也是打造“活力之城”的生动实践。海甸河水域宽阔平稳，自然风光优美，极适宜开展龙舟竞渡。比赛中，参赛队伍将在现代化城市天际线的映衬下破浪前行，观众在两岸既能近距离感受龙舟赛的速度与激情，又能享受到海口的宜人气候与美丽景致。

据微信公众号“广州荔湾发布”消息，广州的龙舟文化在花地河上曾有过动人的演绎。花地河位于荔湾芳村，属于珠江航道支流，连接广佛水道，途经的村落更是历史悠久的龙舟村，得天独厚的地理位置也使花地河成为龙舟盛会的天然舞台。但在二十世纪九十年代，花地河由于淤泥堆积导致河床变浅，河道日渐缩窄不能满足龙舟竞渡需求，慢慢地往日一年一度的东漖龙舟景也停止举办。

2000年以来，得益于荔湾区对花地河整治，昔日水道焕发生机，成为有名的水上绿道。随之而来，重启花地游龙，再现东漖龙船景的呼声不绝于耳。对于花地河沿岸民众而言，东漖景代表着他们的美好“乡愁”，花地河的变化，也是荔湾发展的缩影。今日的荔湾，如同花地河一般，日新月异，展现着新的活力。顺应民间呼声，东漖龙船景定于6月15日（农历五月初十）在花地河上复办。据介绍，本次活动由荔湾区人民政府指导、区农业农村局主办，以“龙腾花地 荔湾有景”为主题，将再现当年花地河上彩旗飘舞、锣鼓喧天、龙船汇聚的热闹景象。

文章提到，说起九江的龙舟赛，那还是许多九江人存在于30多年的记忆，现在的“00后”甚至是大部分“90后”都还没亲眼见过。九江龙舟，何时归来？这个话题在这30多年里，特别是每逢端午节的时候，总能成为九江人茶余饭后的热点话题。从去年在八里湖举办的“全民健身 幸福九江”迎端午龙舟赛到今年在南门湖举办的九江银行·2024“庐山杯”长江经济带龙舟邀请赛，可以说既应时令所需，也应民众所盼。举办龙舟赛，既反映了市委、市政府的人民立场，也体现了九江这座城市的包容与开放。

【互动】

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如何“润物无声”地让观众身临其境，沉浸于故事之中，是每一个创作者逃不开的考题。经典电视剧则是以其独特的艺术魅力，通过深刻地描绘人性和情感，将精神价值传递给不同时代的观众，让每一位观众都能在其中找到心灵的共鸣。比如你我依然能从《西游记》中领会峰回路转的人生历练与执着果敢的进取之心，从《三国演义》中感受历史风云的浑厚质感与英雄人物的豪迈气概，从《父母爱情》里体悟相濡以沫的真挚爱情和细水长流的生活态度。

当然，经典并非一成不变，不断创新才能展现新的生命力。20世纪80年代末，农村题材剧《篱笆·女人和狗》以枣花、茂源老汉等个性鲜明的人物建构出一组有血有肉的中国农民群像。进入新世纪，军旅剧《士兵突击》反其道而行。剧中没有所谓的明星卖点和爱情故事的噱头，单凭普通士兵“不抛弃、不放弃”的精神，收获超强人气与如潮好评。

【极速】

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6月3日，昆仑万维宣布开源2千亿稀疏大模型Skywork-MoE，性能强劲，同时推理成本更低。Skywork-MoE基于之前昆仑万维开源的Skywork-13B模型中间checkpoint扩展而来，是首个完整将MoE Upcycling技术应用并落地的开源千亿MoE大模型，也是首个支持用单台4090服务器推理的开源千亿MoE大模型。

昆仑万维基于目前各大主流模型评测榜单评测了Skywork-MoE，在相同的激活参数量20B(推理计算量)下，Skywork-MoE能力在行业前列，接近70B的Dense模型，使得模型的推理成本有近3倍的下降。同时Skywork-MoE的总参数大小比DeepSeekV2的总参数大小要小1/3s13下注，用更小的参数规模做到了相近的能力。

有别于传统的固定系数(固定超参)的aux loss，昆仑万维在MoE训练的不同阶段让模型自适应的选择合适的aux loss超参系数，从而让Drop Token Rate保持在合适的区间内，既能做到expert分发的平衡，又能让expert学习具备差异化，从而提升模型整体的性能和泛化水平。在MoE训练的前期，由于参数学习不到位，导致Drop Token Rate太高(token分布差异太大)，此时需要较大的aux loss帮助token load balance；在MoE训练的后期，昆仑万维希望Expert之间仍保证一定的区分度s13下注，避免 Gating倾向为随机分发Token，因此需要较低的aux loss降低纠偏。

区别于Megatron-LM社区已有的EP(Expert Parallel)和ETP(Expert Tensor Parallel)设计，昆仑万维提出了一种称之为Expert Data Parallel的并行设计方案，这种并行方案可以在Expert数量较小时仍能高效的切分模型，对Expert引入的 all2all通信也可以最大程度的优化和掩盖。相较于EP对GPU数量的限制和ETP在千卡集群上的低效， EDP可以较好的解决大规模分布式训练MoE的并行痛点，同时EDP的设计简单、鲁棒、易扩展，可以较快的实现和验证。

由于first stage的Embedding计算和last stage的Loss计算，以及Pipeline Buffer的存在，流水并行下均匀切分Layer时的各stage计算负载和显存负载均有较明显的不均衡情况。昆仑万维提出了非均匀的流水并行切分和重计算Layer分配方式，使得总体的计算/显存负载更均衡，约有10%左右的端到端训练吞吐提升。

Skywork-MoE是目前能在8x4090服务器上推理的最大的开源MoE模型。8x4090服务器一共有192GB的GPU显存，在FP8量化下(weight占用146GB)，使用昆仑万维首创的非均匀Tensor Parallel并行推理方式，Skywork-MoE可以在合适的batch size 内达到2200 tokens/s的吞吐。

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故事情节让我着迷

我非常喜欢游戏中的多人PVE模式，需要玩家合作共同战斗！

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