山东证监局与山东省海洋局签署合作备忘录 助力山东海洋经济“走在前、挑大梁”
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9月29日,上证报记者从山东证监局获悉,当日山东证监局与山东🙌省海洋局签署《关于资本市场赋能海洋经济高质量发展合作备忘录》❤️,双方将联手打通金融资源流向蓝色经济的渠道,以资本之力驱动海😍洋产业高质量发展。 上证报中国证券网讯(记者 赵彬彬)🤗9月29日,上证报记者从山东证监局获悉,当日山东证监局与山东😘省海洋局签署《关于资本市场赋能海洋经济高质量发展合作备忘录》🥳(以下简称《合作备忘录》),双方将联手打通金融资源流向蓝色经⭐济的渠道,以资本之力驱动海洋产业高质量发展。 同时,双👏方还指导山东上市公司协会、山东省基金业协会、山东省海洋产业协🚀会共同举办“蓝色会客厅”投融资路演专题活动。 《合作备😀忘录》以“优势互补、合作共赢”为原则,以高质量发展为主题,围🥳绕加大重点领域支持力度、强化政策项目有效对接、综合利用多元化🤗融资渠道、加强资源统筹协调等方面,共同探索资本市场赋能山东海😍洋经济高质量发展的有效路径。《合作备忘录》明确,双方将进一步😊加强沟通协作,共同开展项目调查评估、行业专题研讨、联合走访调🥳研,并指导行业协会积极发挥作用,推进涉海企业、科研机构交流合😂作。 据了解,本次《合作备忘录》的签订,是贯彻落实国家🎉海洋强国战略的重要举措之一,也是服务区域经济转型升级的具体行🤩动,有助于双方立足区域海洋资源禀赋和产业发展需求,通过政策引💯导、信息共享、服务联动等多种方式,推动更多金融资源流向海洋经😍济领域,积极助力山东海洋强省建设。 签约活动后,相关金👍融投资机构专业人员围绕资本市场赋能海洋经济发展主题,介绍了I😜PO、并购重组、私募股权等投融资政策和工具,6家优质涉海企业😍进行了路演展示,20余家涉海上市公司和投资机构代表参加活动。😴 据介绍,下一步,山东证监局、山东省海洋局将持续完善合😂作机制,拓展合作领域,共同探索资本赋能海洋经济的新路径、新模😁式,助力山东海洋经济“走在前、挑大梁”。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
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