秋收在即 操作农机时一定要严格按照操作规定执行 以防意外发生 秋收时节农机安全生产提示 01 注意作业前的机具安全检修维护 （一）对拖拉机、联合收割机等农业机械要进行安全检查检修，排查农机具的安全隐患，保证其以良好的状态投入作业。 （二）联合收割机的传动链和传输皮带等的防护装置应完整可靠，操纵台的扶梯护栏、扶手、踏板等应安装牢固。 （三）灭火器具要可靠、有效，并放在易于取放的位置。联合收割机和从事田间收获、脱粒等作业的拖拉机排气管要安装火星熄灭装置，并及时清除积炭。 （四）作业机具应有充足的照明设备，确保作业安全并能及时发现、排除故障。 02 注意转移中的行驶安全 （一）建议参加农机合作社、跨区作业队、作业协会等相关组织，有组织地外出跨区作业，保障出行安全，及时解决途中出现的突发事件。 （二）转移途中要遵守道路交通安全法规，服从交警指挥，自觉维护交通秩序。不超速行驶、酒后驾驶和疲劳驾驶，不违法载人，并要注意保持安全行驶距离。 （三）行经堤坝、便桥、涵洞时，应先确认其载重能力、路面宽度及空间宽度和高度是否能通过。 03 注意作业现场安全 （一）作业前，要仔细勘察田间作业现场，清除障碍，在电线杆、杂物、井盖等障碍、危险处设置明显标志。禁止与作业无关人员进入作业现场。 （二）严格按拖拉机、联合收割机等农业机械安全操作规程操作，注意地头转弯或倒车时的安全。地头转弯或地边作业时，应避免割台触及田埂、水渠、树木或其他障碍物。倒车时，应察明联合收割机后方情况，确认安全后方可倒车。 （三）根据地势特点、干湿情况等选择收割速度。如发生收割台、脱粒、分离、秸秆切碎装置等缠草，或切割器、滚筒等作业部件发生堵塞时，应在停机熄火后清理。禁止将手伸入出粮口或排草口排除堵塞。卸粮时，不得用手、脚或铁器等工具伸入粮仓推送或清理粮食。接粮人员不得在收割进行中上、下接粮台。 来源：国家应急科普宣传返回搜狐，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