国家铁路局:“双节”高峰期将加开夜间高铁
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【环球网科技报道 记者 郑湘琪】2025年中秋、国庆假期共8😢天,旅客出行意愿强烈。9月28日,在国务院新闻办新闻发布会上🥳,国家铁路局副局长吴德金表示,从目前掌握的数据研判来看,预计🤩“双节”期间全国铁路旅客发送人数将超过2.19亿人次,会创历🤔史新高,日均计划开行旅客列车约1.3万列,平均每天发送旅客1😂825万人次。国家铁路局和国铁集团合力共为,组织铁路各单位加🤩强工作部署,全力做到“三个优化”,努力让大家走得了、行得好。🚀 首先是优化运力配置,最大限度增加运力保障。铁路部门将💯统筹高速铁路和普速铁路资源,用好新开通的铁路线路、车站运能,😘动态优化列车开行方案,实时分析铁路12306售票大数据,在客🤩流集中方向采取动车组重联运行、普速列车加挂车厢等方式,及时安😊排加开临时旅客列车。9月29日至10月2日“双节”前半段、1❤️0月7日至10月9日“双节”后半段,是铁路出发和返程的高峰时🥳段,在确保安全前提下,将安排加开夜间高铁,特别是在北京、太原🙌至粤港桂云方向,上海至粤港方向,北京、上海至川贵方向安排加开😜高铁动卧。同时,开好跨境旅客列车和旅游列车、银发专列,激活消😜费潜能,助力假日经济发展。 其次是优化售票组织,努力保😁障旅客出行需求。“双节”期间,旅游探亲与学生流交织叠加,部分🤔区间和时段客流高度集中,10月1日为假期客流最高峰日。假期客🥳流将呈现总量大、首尾时段高度集中和“首尾长途多、中间中短途多🤯”的特点。铁路部门将优化12306系统资源配置,加强网络安全😆防护,保障购票系统平稳运行。动态分析铁路客流情况,科学制定售😂票策略,加强实时监控票额,统筹长短途旅客需求,及时向客流集中😴的车站投放票额,努力提升旅客出行体验。 第三是优化服务😢举措,进一步提升服务品质。全国铁路客运10月1日起全面使用电🤩子发票,铁路部门将继续提供纸质行程信息提示单,并增加线下电子😴发票申请渠道和购票人开具服务,旅客获取电子发票更加便捷。铁路🎉部门将做好铁路畅行码、便捷换乘、互联网订餐等在途服务,加强老😀幼病残孕等重点旅客服务,努力满足旅客多样化出行需求。加强铁路😂与公交、地铁、出租车等协同联动,畅通出行服务“最后一公里”,🥳用心用情让旅客便捷出行、满意出行。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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