据央视新闻报道，山西省吕梁市离石区人民法院于9月29日对两年🔥前吕梁永聚煤业有限公司（以下简称“永聚煤业”）联建楼重大火灾😴事故涉及的韩文明等10人重大劳动安全事故案和陈瑞强等3人工程💯重大安全事故案公开一审宣判。 法院对永聚煤业负责人韩文😘明、长治市陈熙吊篮开发有限公司（以下简称陈熙公司）负责人陈瑞😘强等13人，分别以重大劳动安全事故罪和工程重大安全事故罪依法😆判处刑罚。 经审理查明，永聚煤业在2013年和2019😊年3次向陈熙公司购置吊篮，由后者在永聚煤业联建楼二层浴室安装😴调试后交付使用。2023年11月16日6时30分许，永聚煤业🥳联建楼二层浴室发生火灾，造成26人死亡、38人受伤，过火面积😢约900平方米，直接经济损失4990.26万元。 该火🤯灾是一起因企业安全主体责任不落实，超限额加装电动吊篮、违规敷🤔设吊篮供电线路，违规在井口浴室存放矿灯、氧气自救器、自喷漆等🚀助燃物品，安全管理混乱，吊篮供电线路短路引燃吊篮内可燃物，初🤩期火灾处置不力等导致的生产安全责任事故。 离石区人民法😡院认为，韩文明等10人作为永聚煤业及其上级单位直接负责的主管👏人员和其他直接责任人员，履职不力，安全生产设施、安全生产条件❤️不符合国家规定，致使发生重大安全事故，其行为已构成重大劳动安🤩全事故罪；陈瑞强等3人作为涉案联建楼浴室吊篮施工单位的直接责😴任人员，违反国家规定，降低工程质量标准，造成重大安全事故，其❤️行为均已构成工程重大安全事故罪。 法院对韩文明等10人😎分别判处四年六个月至一年三个月不等有期徒刑；对陈瑞强等3人分😍别判处三年三个月至二年三个月不等有期徒刑，并处罚金，对其中4😅名符合缓刑条件的被告人依法适用缓刑。韩文明等10人当庭表示认🥳罪服判、不上诉。 据山西省人民政府新闻办公室通报，20❤️23年11月16日上午6时50分左右，上述联建楼职工澡堂起火😁，8时35分许现场明火扑灭，13时45分现场救援结束。救援中👍共疏散转移职工64人。 经初步测算，过火区域内放置更衣👏柜200余组，将室内空间分割成多个隔间；同时，该区域顶部还安😍装放有矿工棉衣裤、靴子等个人物品的吊篮1700余组，因受火灾😁高温炙烤，吊篮、网架以及存放物品散落地面、层层堆积。 😘此前在11月16日晚，山西省安全生产委员会发布通知称，该起火💯灾发生在全省重大事故风险隐患专项排查整治行动的关键时期，发生💯在国务院考核组即将对全省2023年度安全生产和消防工作进行考🥳核巡查的前夕，造成了严重的社会影响。返回搜狐，查看更多

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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)

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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)

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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)

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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