为积极响应巴南区绿色发展的号召，推动生活垃圾精准分类与资源高🙌效利用，2025年9月25日，巴南区城市管理局、鱼洞街道化龙😘路社区携手重庆北控耐德城市环境服务有限公司，联合开展了“中秋🌟话团圆 分类共践行”垃圾分类宣传活动。 活动筹备初期，😉工作人员积极行动，利用现代通讯与传统宣传手段，在居民微信群持😂续推送活动信息，组织人员入户走访宣传，在社区公告栏张贴活动通🤗知，多管齐下预热活动。此外，社区还结合中秋节的传统特色，营造😊“团圆学分类”氛围，让居民意识到垃圾分类的重要性，激发居民参😅与热情，为活动开展奠定坚实基础。 活动当天，宣讲人员结🤯合中秋生活场景，以浅显易懂的方式详细讲解了厨余垃圾、有害垃圾😘、可回收物以及其他垃圾的分类标准。他们围绕“中秋家宴后剩菜如🤔何分类”和“月饼礼盒及包装怎样投放”等居民普遍关注的生活案例🙌进行深入解读，使分类知识更加贴近日常生活。在讲解过程中，还为🙌居民发放了《垃圾分类指导手册》，面对面解答了“中秋礼品包装分😅类”和“家庭垃圾分类桶摆放”等实际问题。此外，现场还设置了模😘拟投放角，引导居民通过卡片实际操作，进一步强化分类能力。不少😘居民在现场便掌握了“易腐物沥干后投放”和“有害垃圾单独密封处😡理”等重要技巧。 在此次活动中，社区还策划了互动环节，🤔组织居民开展垃圾分类知识学习交流活动。活动现场气氛热烈，大家👏围绕“老年人在家垃圾分类难点”“社区垃圾分类设施使用方法”等😉话题进行深入讨论。针对居民疑问，社区邀请的专业人员耐心讲解，🙄逐一详尽解答。居民王阿姨表示，平时在家分类没底，今天听讲解、😅试投放后，对正确分类有了清晰认识，今后能更自信准确地做好垃圾🤯分类。 此次活动取得了显著成效，广大居民踊跃参与，不仅🤔熟练掌握了垃圾分类的方法和流程，还进一步加深了对垃圾分类重要😂性的认识，有效提升了垃圾分类意识。此外，活动成功地将环保理念😴深入人心，显著增强了居民的环保责任感和使命感，为构建绿色和谐🎉的生活环境奠定了坚实基础。未来，巴南区城市管理局、化龙路社区😅与重庆北控耐德城市环境服务有限公司将继续合作，持续开展形式多👏样的垃圾分类宣传活动，推动垃圾分类从“活动式参与”转变为居民😁的“日常化习惯”，让绿色环保理念深入社区每一户家庭，为打造巴🤯南区垃圾分类新时尚贡献社区力量。 上游新闻 谭柯 实习⭐生 郭若晗返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😂推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出🙄，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我⭐验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模😎型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐，查看更多