无锡发现长江下游最早的史前古城
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记者25日从江苏省文物考古研究院了解到,无锡斗山遗址考古发掘🙄中发现马家浜文化时期的古城遗址,距今已有6000年。这是长江😊下游已知最早的史前城址,也是中国最早的史前城址之一。 😍斗山遗址考古总领队、江苏省文物考古研究院副院长周润垦告诉记者💯,此次考古最重大的发现是遗址的三条壕沟和内外两道墙,其中内墙👍及其外侧壕沟闭合完整,大致呈圆角方形,外墙及其外壕主要在遗址😍北半部,其南半部分暂未发现,推测已被现代水系和村庄占压或破坏🚀。壕沟和墙体内出土的陶片属于马家浜文化,碳测年表明遗址年代不🎉晚于距今6000年。 根据发掘和勘探情况,考古人员认为😉斗山遗址存在马家浜文化时期城址,城址可能存在内外两重城,其中🙄内城面积约7.5万平方米,外城面积推测约12.5万平方米。 🙌 9月7日在无锡召开的斗山遗址考古现场专家论证会上,陈星❤️灿、栾丰实、袁广阔等16位专家实地考察并听取考古工作汇报,最🙄终形成专家意见,认为斗山遗址考古“揭示了马家浜和崧泽文化时期👍的城墙、高等级墓葬等重要遗迹”,其中马家浜文化时期城址“是目😜前长江下游发现的最早的史前城址,也是中国最早的史前城址之一,😴对中华文明探源研究具有极其重要的学术意义和价值”。 据🙄了解,此前长江下游地区发现的最早史前城址是良渚古城遗址,距今😀约5000年。目前长江流域与斗山遗址年代相仿的史前古城遗址还❤️有长江中游的湖南澧县城头山遗址。 斗山遗址于2023年😊在无锡市新锡快速路工程的考古前置调查中被发现,总面积约25万😍平方米,以马家浜文化和崧泽文化时期堆积为主体。 202😎4年7月,江苏省文物考古研究院联合中国社科院考古研究所、国家😍文物局考古研究中心、上海博物馆、南京大学和无锡市文物考古研究😎所等组成联合考古队,对工程拟占压区域约1.8万平方米开展发掘😊,目前已清理出马家浜文化与崧泽文化时期的墓葬194座、房址1❤️3座、红烧土堆积12处等众多遗迹,出土陶器、石器、玉器、瓷器🤩、铜器等文物近1800件。 作为“江苏地域文明探源工程😁”中“太湖北部文明化进程研究”课题的重要组成部分,斗山遗址考👏古将为深入阐释该区域在中国史前文明化进程中的地位和价值作出积😂极探索。 接下来,联合考古队将按照大遗址考古的要求制定🤯中长期规划,持续开展考古调查、勘探与发掘,系统全面地揭示斗山😆遗址的内涵和价值。 通讯员 靳扬扬 记者 于锋 王宏伟😜 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)
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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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