六分钟了解（决胜麻将app）外挂透视辅助器好牌（透视）辅助技巧（透视外挂）详细教程（哔哩哔哩）
截至12月20日16时，甘肃积石山地震致134人遇难。地震导致青海民和县中川乡金田村和草滩村发生局地“砂涌”，大量房屋被淤泥包围、冲毁，目前仍有13人失联。随着甘肃省救援基本结束，工作重点转为伤员救治和受灾群众生活安置，天寒地冻，灾区的安置情况如何？关注甘肃积石山县6.2级地震救援与安置工作↓↓
青海民和县：“砂涌”救援后续
受积石山6.2级地震影响，青海省海东市民和县发生罕见地质灾害，地震引发“砂涌”造成砂土液化，大量泥土涌入两个村庄，冲毁部分房屋，造成人员伤亡失踪。12月20日，两个村庄的救援工作，进展如何？
总台记者 葛修远：从青海海东市获悉，截至20日下午，地震已致海东市21人遇难，目前仍有13人失联。值得注意的是，失联人数正在逐渐减少，而遇难者人数则在不断上升。据了解，经过两天紧张救援，救援人员陆续发现了7名遇难者遗体。在这次地震中，由于砂涌地质灾害的影响，沿河两岸的居民受到了很大冲击，很多失联人员被困在两岸的民房内。地震发生后，由于部分人员无法取得联系，救援人员与当地群众紧密合作，在家属的指引下，通过人工搜索、搜救犬和生命探测仪等手段，大致确定了失联人员的方位。目前，救援力量主要集中在5个点位进行不间断搜索和救援。
青海“砂涌”救援现场：最难解决的问题是什么？
总台记者 葛修远：“砂涌”出现后，呈现出一种非常黏稠、含水量高且质地紧密的土质结构。我们刚抵达灾区就发现，它像泥水一样松软，是比较稠密的泥状。由于许多搜救点被大量淤泥包围，人员只能通过架设木板或铺设油毡来减轻压强，勉强到达救援现场。然而，大型机械根本无法进入，因为据观察，淤泥平均厚度约为2至3米。因此救援人员采取人力先行方式，首先由人力进行搜索和清淤救援。在大型机械无法到达的地方，许多大型机械的首要任务是清除通往救援点道路上的淤泥。在草滩村的救援点，可以看到许多救援机械正在连夜不停地施工。主要任务是清除通往救援点道路上的淤泥，以便大型机械能尽快抵达救援点附近，清除救援点周围的淤泥，从而方便救援人员迅速对救援点内部进行清理和搜索。同时，由于距离较远，许多机械采用接力方式将淤泥输送到远处。
青海“砂涌”救援现场：600多名救援人员不间断搜索，也需人力挖掘！
总台记者 葛修远：据了解，目前有600多名青海消防总队的救援人员集中在5个救援点上，同时配备了许多机械设备和操作驾驶员。由于“砂涌”状态不稳定，白天太阳升起温度升高时，它会融化，变得非常稀软。经常出现挖掘机挖掘后不久，周边的“砂涌”就迅速回填的情况，因此挖掘难度非常大。同样，夜间含水量高，温度降至0℃以下时，“砂涌”会结冻，对挖掘也会产生一定影响。由于挖掘机无法及时抵达一些救援现场附近，只能依靠人力进行挖掘。消防救援人员采取倒班制度，每2小时休息一班，不间断地进行搜索和救援。这两天天气寒冷，每天夜晚最低气温都低于-12℃。每位救援人员都准备了大衣和保暖措施。此外，由于室外寒冷，也会提供热水壶，时刻为大家提供热水，以保持体力和体温。
金融监管总局发布《关于银行业保险业做好金融“五篇大文章”的指导意见》：聚焦卡点堵点提升科技金融质效。在风险可控的前提下，加大信用贷款投放力度。有效满足制造业中长期融资需求。加强与外部投资机构合作，规范开展“贷款+外部直投”等业务。聚焦痛点难点加强普惠金融服务。根据涉农经营主体融资需求特点，探索丰富增信方式，优化涉农金融产品和服务模式。聚焦效能和安全促进数字金融发展。鼓励科技领先金融机构向中小金融机构输出风控工具和技术服务。大力发展移动互联网终端业务，拓展线上渠道，加强线上线下业务协同。坚守风险底线。银行保险机构要严格按照风险可控、商业可持续原则开展业务，避免一哄而上、过度授信。加强对相关产品业务的合规性审查，防止以监管套利为目的的“伪创新”“乱创新”。
11月21日，在中国新闻技术工作者联合会2024年学术年会上，由新华社技术局、媒体融合生产技术与系统国家重点实验室、上海算法创新研究院等科研单位、科技企业联合编制的《新闻行业大规模预训练模型》系列团体标准正式发布。
《新闻行业大规模预训练模型》系列标准由5部分组成，从语言模型实用性要求、评测要求、安全性要求、研发数据要求和多模态要求等角度出发，为新闻行业大规模预训练模型构建出一个全面而系统的框架。
《语言模型实用性要求》明确了预训练语言模型在完成新闻任务时的使用场景要求、效果要求以及产品化要求，为模型的实际应用提供了具体指导。
《语言模型评测要求》规定了新闻行业预训练语言模型的评测指标和评测方法，并给出了具体的评测示例，以确保评测过程的科学性和规范性。
《语言模型安全性要求》详细规定了各环节所涉及的安全性要求，确保新闻领域预训练模型应用，能够遵守相关法律法规。
《研发数据要求》对用于训练、微调和评估预训练模型的所有数据提出了技术要求，确保了在预训练模型研发过程中，数据的质量和规范性，从而确保模型的可靠性，提升模型性能。
《多模态要求》规定了预训练模型在处理多模态数据时的技术标准，进一步拓展了预训练模型应用范围，使其在多模态新闻内容生成和处理方面也能高效、可靠地发挥作用。
《新闻行业大规模预训练模型》系列团体标准的发布,规范了预训练模型在新闻场景的使用，为新闻行业研发和应用生成式人工智能技术提供了坚实基础和有力保障，将有效推动新闻行业智能化进程，助力培育媒体新质生产力。
媒体融合生产技术与系统国家重点实验室持续加强生成式人工智能在媒体领域的应用基础研究，推出了“新华妙笔”、“新华智元”等一批基于生成式人工智能的创新应用示范产品，同时也以学科交叉联盟方式不断深化与国内高校、科研机构、科技企业的科研合作，探索“产学研用一体化”新模式。