九丰能源9月30日晚间发布的机构调研纪要显示，公司基于贯彻公😘司“上游为我所有，中游为我所长，下游为我所用”的原则，在中游😡、下游已构筑并积累一定优势的同时，坚定向上游获取资源尤其是一😎手资源的策略，从而持续构建“权益气+长约气+现货气”的完整资🙄源池。 上证报中国证券网讯 九丰能源9月30日晚间发布😡的机构调研纪要显示，公司基于贯彻公司“上游为我所有，中游为我👍所长，下游为我所用”的原则，在中游、下游已构筑并积累一定优势🥳的同时，坚定向上游获取资源尤其是一手资源的策略，从而持续构建😆“权益气+长约气+现货气”的完整资源池。 在天然气业务😡方面，公司经过多年的上下游一体化布局，逐步形成以中游核心资产😂链条（如船舶、接收站等）为中轴，资源端（以海气长约、现货、自🎉产LNG 为主要构成的“海气+陆气”双资源池）、客户端（交通😉燃料、工业终端、燃气电厂、城市燃气等）两头有机成长的“哑铃型😁”业务发展模式。基于上述模式，公司构建了具有较强竞争优势的顺🤯价能力。 目前，公司在中游核心资产环节已基本完成布局，🌟未来增长主要依靠资源端与客户端的有机增长。 因此，在上😎游资源端，获取成本领先、供应稳定的权益气资源，持续构建“权益💯气+长约气+现货气”的完整上游资源池，成为公司战略发展与业务🤔布局的现实需要。在上游资源端，公司经过长时间审慎考察与拓展，😎将煤制气方向作为获取权益气资源的重要通道，也是公司战略发展与👍布局的需要，有助于公司持续构建“权益气+长约气+现货气”的完🌟整上游资源池。煤制气行业良好发展前景为本项目投资奠定了坚实的🥳产业基础。 据介绍，“新疆庆华二期工程项目”年产40 😅亿方煤制天然气系统工程，主要包括 A、B 两个煤制气工程系列😢，A 系列年产 20 亿方天然气，采用固定床气化工艺；B 系😆列年产 20 亿方天然气，采用气流床气化工艺。两大系列将采用🙌“同步建设、并行推进”的实施策略。(黄浦江）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