没人住的房子,为什么会“老”得特别快?
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不知道你有没有见过农村那些空置的老房子,如果长时间没有人住,🚀房子会坏得特别快,有的老屋甚至不出几年就有可能房倒屋塌。 😴 这好像和我们的惯常思维有点矛盾,为什么有人住的房子寿命更🚀长,没人住的房子反而先坏掉呢?是不是所有的房屋都这样呢? 🔥 房屋不维护,确实老得快 我猜你最容易想到的是人对房🤩屋的日常维护。没错,很多农村的老房子都是用土、木、石等自然材🥳料建造的,屋顶的瓦片也常常是小青瓦之类小块的、固定不太牢靠的🎉材料。这样的建造体系要想经久耐用,日常的维护维修是至关重要的🤩。 比如四川省阿坝州阿坝县的藏族夯土民居,屋顶晒台使用👍黄泥铺面,每年都需要进行修补,以确保屋顶的防水和平整。土的墙🤯体外表有细泥制作的抹面保护层,大约每隔十年就要整体修复一次,😘修复的时候村里的乡里乡亲都会过来帮忙,这也成为了乡村聚落中重🤗要的公共活动和联络感情的纽带。 在云南昆明的大摆衣村,🚀传统建筑大多是土坯房或夯土房。以前的村民们会用泥或者石灰抹面😢来保护土墙,再加上维护得当的小青瓦屋顶遮风避雨,土房子用上 ⭐100 年妥妥的没有问题。但墙体抹面每隔几年就需要维护翻新,😍屋顶的小青瓦如果被风雨或者小动物损坏,一定要及时修补。否则一🤔旦雨水长时间沿着土墙持续冲刷,墙体受到严重的损伤,可能会危及😅房屋的安全。 在寒冷地区,大量积雪也许会成为“压垮骆驼🤯的最后一根稻草”。虽然大部分的建筑都会根据当地的气象数据进行🤯结构设计,确保建筑物能够承受积雪的重量。但如果建筑本身无人居😜住且年久失修,再加上气候变化导致的极端天气不断加剧,空置的房🤔屋被积雪压坏甚至压塌的风险就会大大增加。 除此之外,现👍在很多老房子也通水通电了,建筑内部的水管、电路等系统设备也需😘要日常的维护。如果长时间没有使用和检修,可能会损坏,甚至引发🎉火灾之类的安全事故,使房屋毁于一旦,这一点无论是老房子还是现🎉代建筑都是如此。 传统社会中,人们用心地组织工匠,修缮😀房屋,把它当成一种生活方式,甚至一种仪式。这个过程不仅是对居🔥住空间的营造,更是关乎归属感、尊严、荣耀的精神建构。而现代社😉会和城市化的冲击改变了传统的生活方式和人的价值观,以往那些充😁满仪式感的建筑修缮工作如今在追求效率的现代人眼里变得麻烦,花👏费高,吃力不讨好。逐渐空心化的村落中,房屋也随着人们的离去而😉快速老去。 日积月累,生物的力量 生物可以适应环😍境,也可以改变环境,对建筑也是如此,很多建筑的老化是生物引起🚀的。 如果建筑采用竹、木、动物皮毛等有机材料建造,那么😘防霉防腐是重要的一环。很多传统木构建筑中都有火塘或者炉灶。人🥳们在室内生火取暖,熏烤食物产生的烟气会持续熏烤建筑内部构件,🚀保持干燥的同时形成一层黑黑的保护层,避免构件发霉、虫蛀。如果🤩长时间没人居住使用,自然也就没有了这种“烟火气”,建筑构件会😊更快地腐朽。 此外,白蚁的危害已经众所周知,如果不人为🤩检查和及时干预,后果不堪设想。而在北美地区,萌萌的浣熊已经泛😘滥成灾。它们入侵住宅,破坏墙壁、天花板和屋顶,拆家能力比“二🤔哈”还要强上数倍。人们需要时常检查住宅周围的环境,修剪树枝,😍密封垃圾,防止浣熊入侵。如果已经无法自己处理,只能花钱请专业🙄的公司驱离。(这里顺便说一下,对绝大多数人来说浣熊并不是合适😎的宠物。) 展开全文 植物的种子,也很容易随风掉🙌落到屋顶或墙体的缝隙,生根发芽。如果没有人类的清理维护,大气🤯中的灰尘、鸟类的粪便、垃圾都会成为基质,为植物提供生长条件。🤯久而久之,植物的根系会破坏屋顶和墙体,造成建筑的损坏。 🌟 有些植物虽然没有直接长在建筑上,但如果距离建筑物太近,植物😉的根、枝、叶都有可能影响建筑。植物的地上部分掉落的枝叶如果长🤗时间积累在屋顶,可能造成过大的负重。植物的根系产生的一些化学🥳物甚至会损害和分化建筑基础。 比如十九世纪被引进欧洲的😎日本虎杖,是一种能开出一串串乳白色小花的园艺植物,但因为合适👏的土壤、气候和没有天敌的环境,被英国环境署列为了入侵物种,甚😍至得到了“房屋杀手”的别称。 因为虎杖的根系非常强大,🌟可以穿透柏油、混凝土、空心砖等材料。任何一点缝隙都能成为它的🤗生长空间,一旦钻入,就会在生长的同时将裂缝撑大,不及时处理的🤩话很容易造成房屋漏水、管线破坏,甚至影响结构安全。日本虎杖泛😍滥的地区,房价也会下跌,人们需要耗费大量人力物力,通过物理、😊化学、生物的方法进行去除。 钢筋混凝土 就可以高😊枕无忧吗? 农村的老房子就像人一样,难免会有磕磕碰碰,😢小病小灾,需要细心照顾。有人照顾的房子用得久,没人照顾的房子😢坏得快,比较容易理解。而城市里的现代建筑早已更新换代,使用工💯业化材料了,那么城市建筑没人住的话还会坏得快吗? 的确😡,工业化材料的稳定性和耐久性都有了大幅度提升,不需要像农村老😁房子那样经常维护翻新了,但如果长时间没人居住,依然会有不少的😜问题。 说到这儿笔者想起了前几年,父母搬到了我所在的城🔥市,老家的商品房空着一直没人住。有一次妈妈回去办事,回到家一😅看,厨房的吊柜已经摇摇欲坠,台面也裂开了大口子。这又是什么原😁因呢? 其实除了对房屋进行检修维护,人的居住还有一个重👏要的作用——让房屋内的温度和湿度维持在一个比较舒适的范围内。😜 虽然房子本身不会“感觉”到舒适或不舒适,但如果长时间🔥没人住,室内环境会随着外界气候的变化而大幅度波动。夏天闷热潮🚀湿,冬天寒冷干燥,反复的干湿循环,热胀冷缩,会导致室内的家具🔥、装修材料、电器设备、管道产生发霉、开裂、变形、脱落等问题。😆 这还不算完呢!美国著名的科学作家和记者艾伦·韦斯曼(😘Alan Weisman)写过一本书叫《没有我们的世界》(T👏he World Without Us),讨论如果人类突然消🤔失,世界会变成什么样子。他认为如果没有了人类,水和火会慢慢摧🤯毁一座现代化的城市。 暴雨会堵塞管道,洪水会流入地铁、🚀地下停车场等低洼地区,腐蚀城市的根基。柏油马路和混凝土会因为👏反复的结冰和解冻而开裂。随着水分的渗入,混凝土里的钢筋将会生🚀锈膨胀,最终撑破混凝土,让建筑破碎坍塌。煤气等易燃物可能泄漏👏引起火灾,没有消防措施的情况下,大火可能蔓延到成片的街区。 😡 没想到在我们的心目中牢不可破的“水泥森林”在没有人的使🚀用维护以后竟是如此脆弱,而塑料垃圾这样看似微不足道的小东西却😆能在人类消失后继续存留数十万年。更为危险的是那些储存原油、有🚀毒化学品、放射性物质的容器,如果失去人的维护,可能产生破损和🚀泄漏,对生态环境造成大量的污染甚至灾难。 千百年来,人😎类和建筑早就形成了一种相互依存的关系。在传统社会中,不管是建😢造房子还是修葺房子,都是人类生产生活中非常重要的组成部分。人😢们通过分工统筹,协力互助,在对居所的营建和维护活动中传承了技🤗艺和智慧,也维系了凝聚力和归属感。而到了现在,追求发展的同时⭐咱们也要想一想,如何照顾这些人为建造,让千百万人得以容身的庞😘然大物,做一个负责任的使用者。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)
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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)
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中国大模型,首登Nature封面。 9月17日,在最新😍一期的国际权威期刊Nature(自然)中,DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成,梁文锋担任通讯作者,首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面,也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究,标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道:“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审,这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来,技术发布、性能榜单层出不穷,但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破,但其核心技术多以技术报告形式发布,未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀,历经半年,8位外部专家参与了同行评审,DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表,完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能,更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询,这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此,Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价,在其社论中评价道:“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审,这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一,他强调:“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范,我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解,DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动,全文64页,🙌不仅首次披露了R1的训练成本,而且透露了更多模型训练的技术细🎉节,包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应,😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程,并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中,在训练成本方面,R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU,分别训练了198个小时和8💯0个小时,以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算,R1的😂总训练成本为29.4万美元(约合人民币209万元)。不到30👏万美元的训练成本,与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比,可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑,DeepSeek介绍,其使用的数据全部来自互联网,虽😂然可能包含GPT-4生成的结果,但并非有意而为之,更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”,简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果,作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时,O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据,但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来,D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范,但过去数月,外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注,相关传言一直不断。不过,R2🙄的发布时间一再推迟,外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是,今年8月21日,D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1,称其为“迈🎉向Agent(智能体)时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩,V3.1主要包含三大变化:一是采用混合推理架构,一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式;二是具有更高的思考效率,能在更短🤩时间内给出答案;三是具有更强的智能体能力,通过后训练优化,新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3,V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于,DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度,而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片,助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出,DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性,通过降低算力精度,使国产ASIC芯片能在成熟💯制程(12-28nm)上接近先进制程英伟达GPU的算力精度,🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度,让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式,“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式,未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势,通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升,国产算力芯片将迎来变革。 责编:😉万健祎 校对:王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容,未经书面授权,任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理,微信ID:SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐,查看更多
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