海角社区.COMHJ返乡防汛 保海角社区.COMHJ卫江洲
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7月3日，江西九江市，开往柴桑区江洲镇的轮渡上等待上岸的人。他们之中许多人返乡是为了参加抗洪抢险。7月2日晚，江洲镇人民政府发布《致江洲在外乡亲的一封信》，号召全镇父老海角社区.COMHJ乡亲和在外奋斗的乡亲们，立即集结、迅速行动，投入抗洪抢险的第一线。第二天，线上线下就有许多人响应号召。中青报・中青网记者赵迪/摄 “乡亲们，当您看到这封信时，家乡再次需要您。”7月2日晚，江西省九江市柴桑区江洲镇防汛抗旱指挥部再发“家书”，号召在外父老乡亲回乡抗洪。这是继2020年发布《致江洲在外乡亲的一封信》后，江洲镇再次发布倡议。目前，已有不少江洲在外的村民返乡参与防汛抗洪。 江洲镇四面江水环绕，常住人口4000多人，其中多是上了年纪的人。这里有34.56千米的圩堤，防汛压力大。 6月18日以来，九江市已连续降水15天，累计降雨量是往年同期的两倍多。截至7月3日12时，长江（九江站）水位21.75米，超警戒1.75米，目前九江市江河水位仍在上涨。 今年《致江洲在外乡亲的一封信》中提到，受上游来水、强降雨等多重因素影响，江洲镇江河湖水位快速上涨，防汛形势异常严峻，区防汛应急响应已从四级接连提升到一级。镇里调用了全镇人力、物力、财力用于防汛，千余名区直党员干部和镇村全体党员干部24小时吃住在堤坝上，防汛人手严重短缺，人员调配十分紧张，号召在外乡亲立即集结，保卫江洲。 看到倡议书后，江洲镇柳洲村村民李忠元连夜从福建泉州开了9个多小时车赶回村里，没顾上休息，就穿上雨靴，巡堤查险。李忠元在泉州开了一家电梯工程公司，2020年江洲发生洪灾时，李忠元也是这样被家乡的一封倡议书召回。 柳洲村党支部书记涂祁龙告诉中青报・中青网记者，前一晚，地里的水稻、棉花、玉米被一米多深的水浸淹，一些村道也受到不同程度的损毁。倡议书发布后仅一晚，就有20多位乡亲从上海、福建、江西景德镇等地返乡防汛。 “对于回乡抗洪这件事，乡亲们都很上心。”李忠元说。1998年，九江发生特大洪灾时，他的家曾被洪水淹没。“我们用行动保卫自己的家园。”李忠元说。 今天下午，记者在江洲渡口看到，参与防汛工作的村民开着小车、骑着摩托车赶回镇里，他们大都来自九江及周边地区。 半个多月的持续性降雨，镇里水涨得“凶猛”，记者搭乘渡船来到镇里，一路上看到，江水没过树冠，水面上漂浮着从上游冲下来的大量生活垃圾。 23岁的钟泽宇刚工作半年多，现在已在坝上待了7天。长江（九江站）水位19米时，镇里召开防汛动员大会，第二天他被派来官场村巡堤，开始几天，哪个哨所缺人，钟泽宇就去哪里，每天工作到夜里1点多。他要对一段300多米的堤坝进行巡查，定时上报险情和受灾情况，内容细致到“哪个鱼塘的鱼跑了”。 深夜巡查时，钟泽宇会带上木棍和手电筒，要是有蛇从草丛里出来，可以用来驱赶。这几天，他和哨所值班同事挨家挨户上门查看村里老人的情况，动员外出村民回乡防汛。 几天前，江洲镇制订了度汛方案，按照四级防汛体系，钟泽宇和哨所值班同事正有序开展工作，根据水位情况，每个防汛哨所都配备了相应物资。 6月27日以来，看着明显上涨的水位，00后村干部王宇有些焦虑，直到最近两天，水位涨速放缓，他才稍稍安心。 据江洲镇镇长汪子峰介绍，这几年，江洲镇花大力气治“洪病”“涝病”。一方面，加固了引水面的土坝，加高了坝身；另一方面，对堤基、堤身进行防渗处理，沿堤新建了排灌站，用于排内涝。“人员不足，部分人员长时间巡堤查险过于疲劳，是目前防汛的难点，所以我们呼吁在外乡亲返乡防汛。” 本报九江7月3日电 中青报・中青网记者陈卓琼来源：中国青年报koa12jJid0DL9adK+CJ1DK2K393LKASDad
编辑:关仁
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一般情况下，启事字数不多，行文简洁。但对于新婚夫妇而言，这是一份独特的、“复古”的浪漫，还可以订购多份报纸收藏或送给亲友，留作纪念。
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风向偏北
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作为学界顶尖研究者，邱锡鹏还有一个更让人关注的身份——复旦大学MOSS系统负责人。今年2月，邱锡鹏团队发布MOSS，成为国内首个发布的类ChatGPT模型。复旦大学MOSS系统亮相WAIC2023，将是该大模型首次现身大型展会。邱锡鹏告诉记者，过去5个月来，MOSS系统日夜成长，不断迭代优化，比如：4月20日，第三轮迭代版本MOSS003大模型上线，成为国内首个插件增强的开源对话语言模型。“相比2月‘出生’时，如今的MOSS系统性能提升不少，主要表现在逻辑能力、无害性、有用性等方向。”邱锡鹏总结道，大模型靠大量语料来训练，一些能力已超越大部分成年人。“围绕大模型，我们做的不仅仅是模型本身，还有很多挑战要解决。”邱锡鹏举例说，其中一个就是普惠化，即将大模型巨大算力成本降下来，“过去优化一个百亿参数量级的大模型，需要数个A100芯片做硬件支撑，一台机器就要100多万元，并非普通研究机构承担得起。”5个月来，这也是邱锡鹏的主要研究方向之一。就在上个月，他带领团队发布了低内存优化技术（LOMO），可将大模型训练内存使用量降低到之前的10.8%，新方法能够在一台消费级显卡的机器上，对650亿参数大模型进行全参数微调，大大降低了使用门槛。