讚岐牟禮站()是一座位於日本香川縣高松市牟禮町大町,與木太町站、由於站台闊度相對較窄,亦不設有附儲物室及洗手間的綜合式候車亭,往栗林及高松方向為右側上落;往志度及德島方向則左側上落。當不停站列車通過時的氣流可能會造成危險,隸屬於四國旅客鐵道(JR四國)的鐵路車站。設置了數個座位供候車客使用,候車亭旁為小屋式的自動售票機。國鐵早已於長野縣的信越本線上設有牟禮站,由於高德線下行方向,

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根据财政部等四部门的政策安排,从9月1日起,我国将对符合条件的个人消费贷款进行贴息。
消费贷贴息是中央层面首次对个人消费贷款发放的政策“红包”,实施时间是今年9月1日到明年8月31日。这个政策的具体内容是什么?
消费贷贴息,简单地说就是个人从银行获得的消费贷款,由财政资金帮我们偿还部分利息。这次贴息比例是1个百分点,大约是当前商业银行个人消费贷款利率水平的1/3左右。
贴息对象是居民个人消费贷款中实际用于消费的部分,核心是要有真实的消费行为。包括单笔5万元以下日常消费,以及单笔5万元及以上的家用汽车、养老生育、教育培训、文化旅游、家居家装、电子产品和健康医疗等重点领域消费,单笔5万元以上的消费,以5万元为上限来计算贴息。一个贷款人在同一家贷款机构最高可以享受贴息3000元。
消费贷贴息的核心是支持真实的消费行为,具体应该如何操作?有哪些注意事项?
根据政策要求,必须是从工农中建交等18家银行,以及招联消费金融公司等5家个人消费贷款发放机构获得的个人消费贷款,才能享受贴息“红包”。另外,在申请消费贷款之后,个人还需要签署一个补充协议,授权银行能够查询消费交易信息。
如果贷款人认为自己的消费符合贴息要求,但是查询记录,发现没有享受到贴息怎么办?
“如果客户认为银行给他计算的这个消费金额缺失了,他可以提供相关的佐证材料,来线下网点重新申请,然后提交相应佐证材料。经过银行审核,认为符合消费记录的,我们也可以给客户去做相应的贴息。”中国银行住房与消费金融部综合消费金融团队主管张志欣说。
据介绍,多家银行认可的佐证材料是消费发票。除了去银行网点,交通银行等多家银行还支持客户从手机银行线上提交材料进行申诉。
银行还提醒,如果贷款人把贷款资金取出来,用现金进行消费,银行就无法判断资金用途了,也就不能给予贴息了。另外,把消费贷款资金转账给个人,包括扫商户的个人收款码付款的消费行为,以及刷信用卡消费,都不能享受贴息;如果是直接刷借记卡,或者用微信、支付宝等扫码消费,银行大多是可以识别的,符合条件的消费都可以贴息。
编辑: 刘晓东" alt="消费贷贴息“红包”上线 你关心的都在这里" />消费贷贴息“红包”上线 你关心的都在这里近日,丰泽区市场监管局收到线索,反映位于浦西万达附近的某云酒店春节期间住宿房价涨幅较大,涉嫌价格违法。经查,该酒店“智能零压大床房”非节假日门市价为279元/晚,春节期间平台预订价格高达984元/晚。根据当事人提供酒店近三个月平台订单数据,经核算,该酒店在春节期间住宿房价涨幅超承诺价,未履行其作出的价格承诺。当事人的上述行为涉嫌违反《中华人民共和国价格法》第十四条第(四)项“经营者不得有下列不正当价格行为:(四)利用虚假的或者使人误解的价格手段,诱骗消费者或者其他经营者与其进行交易;”和《明码标价和禁止价格欺诈规定》第十九条第(五)项“经营者不得实施下列价格欺诈行为:(五)无正当理由拒绝履行或者不完全履行价格承诺”的规定,丰泽区市场监管局予以立案查处。
丰泽区某纳酒店涉嫌价格违法案
近日,丰泽区市场监管局收到线索,反映位于西湖公园附近的某纳酒店春节期间住宿房价涨幅较大,涉嫌价格违法。执法人员调取该酒店近三个月订单及春节期间预订订单数据,经核算,该酒店“豪华大床房”近三个月均价为302.46元/晚,春节期间平台预订价格高达1182元/晚;“豪华双床房”近三个月均价为299.55元/晚,春节期间平台预订价格高达818元/晚。该酒店在春节期间住宿房价涨幅超承诺价,未履行其作出的价格承诺。当事人的上述行为涉嫌违反《中华人民共和国价格法》第十四条第(四)项“经营者不得有下列不正当价格行为:(四)利用虚假的或者使人误解的价格手段,诱骗消费者或者其他经营者与其进行交易;”和《明码标价和禁止价格欺诈规定》第十九条第(五)项“经营者不得实施下列价格欺诈行为:(五)无正当理由拒绝履行或者不完全履行价格承诺”的规定,丰泽区市场监管局予以立案查处。
原标题:【典型案例】丰泽2家酒店未履行价格承诺,被立案查处" alt="未履行价格承诺!丰泽2家酒店被立案查处" />未履行价格承诺!丰泽2家酒店被立案查处“五一”小长假期间,上海各大景区迎来了客流高峰。然而,在欣赏美景和记录美好瞬间的同时,游客们往往容易忽视安全问题。5月3日凌晨5时52分,浦东新区消防救援支队滴水湖消防救援站接到紧急报警,一名男子在海基五路靠近东海大桥处的小飞鱼滩被困海中。接警后,消防人员迅速出动,赶往现场进行救援。

图说:救援现场 浦东消防供图
救援人员到场后发现,该男子被困在距离岸边大约20米的防浪石上,潮水正在上涨,水深已达4.3米,且已淹没至男子小腿,并继续上涨。面对这一紧急情况,消防人员迅速穿戴好个人防护装备,并做好了绳索保护措施。一组救援人员利用救援桨板下水营救,另一组则在岸边严阵以待,做好接应准备。经过紧张而有序的救援行动,6时09分,被困男子被成功救至岸边,安全脱险。
消防部门特别提醒广大游客:在海边游玩时,请务必密切关注海水涨落情况,切勿涉足危险区域。如遇紧急情况,请第一时间拨打救援电话求助,确保个人安全。
记者 曹博文 通讯员 王彩焕
" alt="潮水上涨男子被困防浪石,浦东消防紧急救援" />...[详细]1、普通空调:一般是一对一的,如一台室外机对应一台室内机,还有立式空调,窗式空调。一般适合空间较小的环境。
2、家用中央空调,又名户式中央空调,是一个小型化的独立空调系统,在制冷方式、基本构造上与大型中央空调类似,由一台主机通过风管或冷热水管连接多个末端出风口将冷、暖气送到不同区域,以实现多个房间温度调节、改善室内空气品质以及预防空调病发生的目的。
那在消费者的选购与使用上,普通家用空调与家用中央空调又有什么区别呢?
1、系统构成
普通家用空调通常是一拖一:一个室外机对应一个室内机。而家用中央空调可以做到一拖多:一个室外机可以连接多个室内机。
2、使用效果
A、普通家用空调相对而言制冷速度较慢,一般需要10分钟以上,温度波动大(±2℃),有时会出现忽冷忽热的现象;若长时间使用没有新风设计的空调,室内空气品质会较差。
B、家用中央空调则制冷快,比家用机快1倍左右,5-6分钟就能达到设定温度。同时,室内送风温差小、风量大,室内湿度分布均匀,温度变化小(±0.5℃),无空调死角;并且新风引进方便,相对温度控制在40%-70%之间,空气特别舒适清新。
3、美观性
A、普通分体式家用空调室内机外观都非常类似,白色长方形的机壳多少有点呆板。
B、家用中央空调则不一样,使用环境的多样性决定了家用中央空调室内机款式的多样性,用户可根据自己的需求任意选择不同款式的室内机,如柜机、嵌入机、吊顶机、风管机、导管暗藏式等。
4、初投资
A、以120㎡的三房两厅居室来估算,装载普通家用空调大概需要5台空调:分别是客厅1台3匹柜机,餐厅1台1.5匹挂机,主卧室1台1.5匹挂机,两个小卧室分别安装1台小一匹挂机。若以普通定频空调算,总价大约在2万元~2.5万元;而用变频空调的话,价格大约在2.5万元~3万元。
B、安装家用中央空调则大约需要3万元的初期投资,若使用数码机等较为省电的机型,价格还要再贵一些,但平均造价与家用分体节能机型相差不大。
5、总耗电量
A、普通定频空调功耗在8KW左右,而较为省电的变频机型则在6.5KW左右;
B、家用中央空调方面,使用较为省电的数码机型大约功耗5.5KW,因此对于多房间住宅,家用中央空调一般比家用空调省电30%左右,长远使用成本要比普通分体空调更少。
C、使用分体+柜机的传统布局布置空调,初投资相对省钱,安装也很方便,保修期长。而家用中央空调的初期投资比家用分体空调略高,但眼下有能力购买多台家用机的消费群体正在逐步转换消费观念,毕竟多台家用分体空调的购买价格和家用中央空调的差距已经越来越小,消费者更乐于追求中央空调所带来的美观、舒适。
购买建议:
房间数量少的家庭(安装1-4台以内的家庭)、居住人数少或者室内装修属一般(无天花)的装修,追求初期投资少的用户建议考虑分体机+柜机的安装布局;而房间数量多或者装修豪华,对舒适性要求较高的用户建议考虑安装家用中央空调,住宅房间数量越多,居住人数越多,使用家用中央空调越能体现产品的性价比
" alt="装修必读 中央空调和普通空调有什么区别?—万维家电网" />...[详细]
安佳玻璃容器公司(安佳玻璃)宣布已成功完成其此前宣布的全面资本重组,这标志着其持续转型过程中的一个重要里程碑,并为该业务的长期增长奠定了基础。
在新的多数股东——Canyon Capital Advisors、Millstreet Capital和瑞银(UBS)的支持下,这笔交易将公司债务减少了60%以上,并提供了1亿美元的新资本,以加速Anchor Glass的战略增长和现代化进程,为其客户、员工、社区、供应商和投资者创造更高价值。
“这一变革性时刻标志着Anchor Glass新时代的开始,”总裁兼首席执行官尼佩什?H?沙阿表示。“我们显著改善了资产负债表,获得了大量新资本,现在已准备好对我们的资产、员工和客户进行持续投资。这一基础使我们能更好地以‘一个Anchor’的姿态开展业务——提升安全性、提供完美的客户体验,并打造降低工业成本的能力。随着我们进入下一增长阶段,我们的团队期待着利用迄今为止取得的巨大进步。”
这笔新资金将战略性地用于该公司美国网络中的熔炉重建和产能扩张,使Anchor Glass能够更好地服务于食品、饮料、烈酒、即饮饮品和精酿啤酒终端市场的客户,这些市场依赖于可持续、高质量的玻璃包装。
到2030年,Anchor Glass预计将在资本改进方面投资超过10亿美元,这凸显了其对增长、创新以及为客户提供供应安全的长期承诺。
小玻编译

" alt="安佳玻璃完成全面资本重组,国际动态" />...[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" />