中秋国庆“双节”临近，连日来，西咸新区公安局聚焦社会治安稳定😘，开展节前安全大检查行动，通过强化巡查宣防、组织平安演练等举😀措，全面排查整治安全隐患，确保辖区群众度过平安祥和的假期。 😜 9月25日，斗门派出所组织民辅警对辖区旅馆开展突击安全👍检查。检查中，民辅警重点核查旅客实名登记制度执行情况，通过翻💯阅住宿登记台账、比对身份信息与系统录入数据，排查“无证入住”😅“一证多人住”等违规行为，同时检查旅馆信息系统联网及数据上传🤯情况。针对灭火器、疏散通道、安全出口、应急照明等关键环节，民🚀辅警逐项排查风险隐患，向旅馆负责人强调规范经营与安全管理的重🎉要性，督促加强人员培训，切实提升安全管理意识，确保安全防范万😀无一失。 与此同时，西咸公安提前部署、科学布警，创新构🤩建“预防+服务”双轮驱动模式，以“重点排查、精准布防、立体宣🤗教”三位一体打造平安矩阵，通过强化治安巡逻、隐患排查、宣传引👍导，持续拧紧“安全阀”、织密“防护网”。9月24日22时许，🤩窑店派出所民警在夜间巡逻时，发现一辆未拔车钥匙的电动车。在周👏边询问无果后，民警将电动车妥善保管至派出所，并在现场留下联系🚀方式。最终，车主刘女士前往派出所认领车辆，对民警的及时帮助由🤯衷致谢，感慨“有你们真好！” 为筑牢校园安全防线，9月😉24日，永乐派出所民警联合辖区泾华学校安全保卫部开展最小平安😊单元演练。演练前，民警向学校工作人员及安保人员详细讲解应急处😴置知识，演示钢叉、盾牌等防护器械的使用方法，强调“把握预先处😡置黄金时间”的重要性。演练模拟持械“歹徒”闯入校园场景，安保🎉人员发现后迅速启动应急预案，同步开展预先处置、报警求助、师生⭐疏散工作，直到民警紧急增援抵达。此次演练提升了安保人员突发事😂件处置能力，受到师生和家长好评。 平安是喜迎双节最幸福💯的底色。“双节”期间，西咸新区公安局将始终紧绷安全之弦，以常😁态化巡查宣防及时发现、消除安全隐患，持续为人民群众营造安全稳👍定、和谐美好的节日环境。 西安报业全媒体首席记者 吕聪🌟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