9月25日，家住重庆潼南区太安镇三幢村的周路长第一次通过“渝🥳快办”APP在线报送身边的风险隐患，他也成为“渝快办—地灾管😆控”数字化应用上线后，首个通过线上渠道反映地灾隐患问题的群众😍。 周路长向上游新闻记者介绍道，“每逢暴雨天气，就有雨🔥水冲到他家房屋后侧，担忧会有安全威胁。”得知可以在线反映问题😁后，抱着试一试的心态，他立即进行了在线填报。从定位地点，到上💯传照片，再到填写信息，全程不到5分钟，比打电话还快！ 👍当天，重庆市规划和自然资源局在接报该村民报灾信息后，立即调度🤩潼南区规划和自然资源局赴现场核实处置。潼南区规划和自然资源局😜接到现场核处任务后，立即与报灾人取得电话联系，并互加微信，获❤️取具体位置，随后就近派出负责该片区的驻守地质工程师赴现场调查😡。 经现场核实，该群众反映情况系其屋后村道排水沟堵塞，😊致雨水蔓延至房屋后缘，房前屋后周边不存在地灾隐患。驻守地质工🚀程师将调查情况与该群众做好详细解答，并与村社就处置措施进行具😜体沟通。整个过程，报灾人周路长对此次迅速反应和耐心解答表示感❤️谢。 防灾减灾是一项系统工程，是全社会共同的责任，需要😘人人参与、个个尽责。为了调动起广大群众一起防灾的广泛力量，重💯庆市规划和自然资源局联合市大数据局探索开发基于渝快办APP的⭐“地灾管控”应用功能，基于该功能，群众发现安全隐患，可在线上😆报，后台将及时研判调度，确保线上反映问题，线下得到核实处置，🤩推动尽可能将发现隐患、防范隐患做得更扎实。 上面的案例🌟印证了通过应用一键报灾、实时跟踪的便民设计理念，也是全市地灾🤯应用便民价值的首次探索。报灾人无论在山区发现山体裂缝，还是察🤔觉城区地面沉降，只需打开“渝快办—地灾管控”轻轻一点，就能成😂为守护家园的“安全哨兵”。 这款应用的高效响应，源于重👍庆在地灾防治领域的数字化积淀，依托全市危岩地灾风险管控应用的😎不断完善，后台打通了市规划和自然资源局、三级治理中心等多部门😂数据通道，能自动精准定位隐患坐标，让滑坡、崩塌等地质灾害“一🤯图直达”，实现群众上报信息“秒级流转”，相关责任单位可立即启🙌动响应核查，并形成“发现—上报—处置—反馈”的可视化高效闭环👍管理。重庆市规划和自然资源局分管负责人向记者介绍到，该数字化😢应用秉承“行业内外一体化”设计理念，将地灾防治工作与全民参与😀有机结合，正成为全民防灾的重要纽带，真正打通地灾防范“最后一🤗公里”。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