知识 王源回应歌迷:不惜成本打造专属舞台
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用料: 肠粉专用粉100克、水300克、生菜一小棵、91黑料网在线观看 猪肉50克、鸡蛋一个、香葱适量。
1、生菜洗净后切成丝。
2、猪肉剁成肉泥。
3、鸡蛋打散混合均匀。
4、取一个干净的盆子,倒入100克的肠粉专用粉。
5、肠粉专用粉和水按照1:3的比例加入300克水混合均匀。
6、蒸肠粉用的容器底部刷一层油。
7、把肠粉面糊倒入容器里,尽量的倒满。
8、撒上肉沫,青菜和葱花。
9、鸡蛋味的可以加上适量的蛋液。
10、把肠粉半成品放入烧开水的锅里大火蒸。
11、蒸到肠粉糊变白,猪肉变白即可出锅。
12、用刮板从一侧铲好肠粉卷起来即可。
家长设计研学路线 带孩子走进世界遗产点 东南网8月4日讯(本网记者 施远圻)看开元寺、访德化窑址、走洛阳桥……“泉州:宋元中国的世界海洋商贸中心”被列入《世界遗产名录》后,22处遗产点吸引不少市民游客前来打卡。这个暑期,泉州市第二中心小学28个班级的家长们带孩子走进遗产点,开展研学活动。
“今年是泉州申遗成功一周年,我们希望孩子能利用好暑假这段时间,走入遗产点,了解遗产点的价值,让他们热爱遗产点,从而养成保护遗产点的意识。”学校校长李菁介绍道,学校号召各班家委会在保证安全的前提下,结合各班学生特点,自行设计研学线路,到遗产点开展研学活动。
孩子们在德化参观屈斗宫窑址。学校供图
学生:带着问题去研学,开心又充实
“开心”“充实”是不少学生参加完研学活动的第一感受。虽然各个班级学生所参加的研学路线不同,但是相同的是他们都带着问题出去。
“你能说出德化陶瓷产生的历史吗?”“你能描述德化陶瓷生产的过程吗?”……这是该校四年2班的《研学任务清单》,共设置有六个问题,让学生们在瓷都德化参加研学活动期间,认真听导游的介绍,并在回家后完成清单上的问答。
带着问题去研学,让郑宇轩同学了解到不少关于德化陶瓷的新知识。“以前跟爸爸妈妈出去玩经常走马观花,不会去记住一些知识及故事。这次研学,跟平常出去玩一样非常有趣,但有了任务清单,我会更认真听讲解,从而更深刻了解到德化陶瓷的知识,感觉是一次比较充实的旅行。”郑宇轩说道。
同班同学王怡萱在她的日记详细地记录研学活动的每一个行程,屈斗宫古窑址、祖龙宫以及顺美陶瓷文化馆等地方对于她而言都充满了吸引力,尤其陶瓷的发展史让她听得很入迷,边看边听讲让她印象很深刻。她也理解老师常说的“读万卷书不如行千里路”这句话,很期待下一次研学活动的开展。
孩子们在非遗馆体验金苍绣。学校供图
家长:希望能继续策划活动,带孩子走完22个遗产点
值得一提的是,此次研学活动中为学生们设置的问题,都是家委会的家长们精心准备的。 “对于我们家长而言,从路线的安排到问题的设置都是一次全新的尝试,收获也非常多,参与到其中,也了解不少遗产点知识。”该校一年级3班家委会成员吕忍告诉记者。
一年级3班家长设置的研学路线以蟳埔村为起点,先后参观真武庙、海交馆、开元寺、非遗展馆,除了让孩子了解遗产点知识,还带孩子们实地体验泉州非遗文化。考虑到孩子年龄较小,他们的研学问题采用的是互动式问答,由领队在车上向孩子提问,孩子答对后还可以获得小奖品。
对于一年级的孩子而言,一天参观5个点的行程是较满的,研学活动前不少家长还担心这样的行程,孩子会觉得累、吃不消。到了活动当天,家长们发现这样的担心是多余的,在活动结束后,不少孩子还感觉意犹未尽。“我们希望接下去的五年时间里,还能继续策划相应的研学活动,带着孩子走遍22个遗产点,让他们在玩中学、学中玩,度过愉快的小学生活。”一年级3班家委会成员张晶晶与纪彩灵都表示道。
据了解,开学后学校各个班级将在班会课组织学生对此次研学活动的收获进行分享,此外学校也将设立展台、展板,将学生研学作品进行集中展示。
孩子认真做好研学笔记。学校供图
从端侧智能到智能体 PC ,Arm正在重塑下一代个人计算 AI正在推动计算架构进入新周期。凭借覆盖云端、边缘与终端的统一架构优势,Arm正从传统IP供应商转型为AI计算平台提供者。在AI PC和Agent PC兴起背景下,Arm试图以高能效计算、统一生态和端侧AI能力,重塑下一代个人计算市场。
【PChome 2026年6月5日消息 】AI正在推动计算架构进入新周期。凭借覆盖云端、边缘与终端的统一架构优势,Arm正从传统IP供应商转型为AI计算平台提供者。在AI PC和智能体 (Agent) PC 兴起背景下,Arm试图以高能效计算、统一生态和端侧AI能力,重塑下一代个人计算市场。
过去三十年,Arm几乎定义了移动计算时代。从智能手机到平板电脑,再到物联网设备,低功耗、高能效始终是Arm最鲜明的标签。而在生成式AI浪潮席卷全球后,Arm正在推动自身完成一次更大的转型——从一家IP授权公司,进化为覆盖云 AI、物理 AI、边缘 AI的AI计算平台提供商。
在近日举行的Arm 边缘AI媒体交流会上,Arm释放出一个清晰信号:AI正在重新定义计算,而边缘AI与智能体 PC将成为未来数年的核心增长引擎。
AI正在重构计算范式
过去十年,计算能力主要集中于云端。但随着大模型规模持续增长,以及AI 智能体开始进入实际应用,行业正在面临新的挑战:如何在更低功耗、更高隐私保护和更低延迟的条件下,实现智能能力的大规模部署。
Arm认为,当下,AI 正在重塑各行各业,尤其是在重新定义计算本身。当前 AI 正沿着一条非常显著的演进轨道发展——无论是模型规模的持续扩展,还是 AI 应用需求的不断增长,都在推动这一进程。这也开始带动智能体 AI 的兴起,这一趋势在很大程度上是以 CPU 为核心驱动的,同时也正在催生一系列新一代应用场景。
过去AI计算更多依赖GPU或专用NPU,随着异构计算的发展,CPU、GPU以及AI加速器都需要具备运行AI工作负载的能力。Arm始终秉持异构计算的产品研发思路。在 Lumex 发布时,Arm即指出,CPU 必须拥有优异的 AI 运算实力,为此Arm在 CPU 内部集成矩阵运算引擎等模块,补齐矩阵处理相关性能。Arm推出的SME2(第二代可伸缩矩阵扩展)技术可助力 CPU实现全场景 AI 加速。搭载SME2的Arm C1 CPU集群为实际场景中的 AI 驱动型任务带来了显著的 AI 性能提升,包括:
* AI性能提升最高5倍;
* 语音工作负载延迟降低4.7倍;
* 音频生成速度提升2.8倍。
在Gemma 4模型测试中,SME2可实现预填充阶段平均5.5倍加速,解码阶段最高1.6倍提升。
与此同时,Arm还通过KleidiAI软件栈将这些能力开放给开发者,目前已集成至PyTorch ExecuTorch、Google LiteRT、MNN和ONNX Runtime等主流框架,开发者只要面向启用 SME2 的 Arm 架构安卓设备进行开发,就能自动获得开箱即用的性能优化。
这意味着AI能力正在从旗舰设备向数十亿终端普及。Arm预计,到2030年,SME与SME2技术将为全球设备新增超过100亿TOPS计算能力,覆盖超过30亿台终端。
AI PC进入Arm时刻
相比智能手机市场,Arm当前最值得关注的变化来自PC产业。过去很长时间里,PC市场一直由x86架构主导。但AI的出现正在改变竞争规则。
Arm边缘AI事业部执行副总裁 Chris Bergey
Arm认为,未来PC市场将同时存在两类产品:
一类是“传统计算市场”,持续向轻薄化、高续航演进,同时拥有 AI 助手功能;
另一类则是面向智能体的专用硬件平台。
在Arm看来,未来的智能体时代的 PC需要具备全天候运行能力,能够同时处理多个智能体任务,运行大型模型,并在本地完成推理与决策。
这恰恰是Arm架构的优势所在。
首先是能效。
Arm长期积累的高性能密度设计,使其能够在有限功耗下集成更多CPU核心,并实现更长续航时间。
其次是异构计算能力。
Arm强调CPU与GPU深度协同,借助统一内存(Unified Memory)让CPU和GPU共享全部DRAM资源,实现算力与带宽的动态调配,从而更高效运行大语言模型。
再次是生态成熟度。
过去两三年间,Windows on Arm生态快速完善。微软持续推进原生Arm应用开发,原生应用数量显著增长,企业客户也开始加速部署Arm平台。 从平台覆盖来看,Arm 的计算架构能够支持多个主流操作系统,包括 ChromeOS、Windows、iOS 和 Linux,这为跨平台 AI 应用提供了重要基础。
近期,在Microsoft Build 开发者大会上,Arm与微软联合发布了 Windows on Arm项目,旨在引导开发者获取相关学习资源,并为构建原生 Windows on Arm 应用提供支持,将进一步简化开发者开发 Arm 原生应用的流程。
从Windows on Arm到智能体PC
对于Arm而言,AI PC并非终点。真正的目标是面向智能体时代构筑计算基石。目前Arm已开始针对个人计算市场开发专属CSS(Compute Subsystem)产品——CSS for PC,第二代CSS for PC方案已交付合作伙伴。
值得关注的是,近期发布的RTX Spark平台正是基于Arm CSS for PC打造的产品,该平台集成了20个Arm核心,被视为智能体AI计算平台的重要尝试之一。 从某种意义上说,AI正在将PC从生产力工具演变为持续在线的智能体平台,而Arm希望成为这一变革背后的底层架构。
结语
AI时代正在重新定义计算产业。
从智能手机到AI PC,从云计算到边缘推理,Arm正在利用统一架构、能效优势和庞大的软件生态,打造覆盖云边端的AI计算平台。如果说过去的Arm定义了移动互联网时代,那么未来几年,Arm真正要争夺的,将是智能体时代的计算入口。而随着Windows on Arm生态成熟、边缘AI普及以及智能体 PC兴起,这场由AI驱动的架构变革,或许才刚刚开始。
本文目录 内容导读 正文内容 读者反馈 相关标签 分享 评论区 配图:28岁员工年会饮酒后次日死亡,这种情况能算工伤吗?
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责任编辑:本站编辑 · 更新时间:2026-10-17 05:07:22 · 来源:本站整理
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