上海新闻网：根据记者水澤乃🌖乃获取到🏕的最新动态，看片软件百度云分享将于2025年08月27日在上海🛬新闻网举行隆重的开幕仪式🐿。智能的平台实现

　　中新网成都7月9日电(王利文)7月9日，由🈺中国科学院水利部成都山地📂灾害与环境研究所⏮牵头研发的“山🚅洪泥石流灾害精细化预报🥒预警系统微信小⭐程序(下称小程序)”正式面向公众上线，为公众及相关人员提🧔供实时预警信息。

　　该小程序特点突出，方🐦便易用是其一。经轻量化处理，用户无需注册，微信搜索“灾害预报系统”即可一键访问，随时获取预警和👙灾情信息。在覆盖范围上，小程序实✏现了全域覆盖。研发团🏻队按流域特征将四川划分为14000多个小流域，覆盖全省所有山🤭洪泥石流沟，预警生成综🌕合考量各小流域降雨、地质等多因素，给出🤑合理预警阈值。功能方面，小程序🏔可滚动生成未来24小时、12小时、2小时及临⛄灾预警列表和风险图，并通过短信、微信、广播等多种方🆘式传达给基层减灾人员。它集成了气象、自然资源、水利等多部🍥门降水数据，提升山区降雨监😊测精准性，借助成🚮都超算中心和高效算法，实现🙅山洪泥石流演进高效推演。此外，巡查人员或村😔民发现险🐼情可一键发送给责任人，降雨🥌后能通过汛期上传模块上♐传图片和信息。

　　据悉，今年汛期以来，该🐇小程序在绵阳等地示范验证，经多轮降雨检验，运行良好，成功预警多🍇起山洪泥石流，验证了其在防灾🍆减灾中的😠重要作用。

　　中国🧘科学院水利部成都⬅山地灾害与环境🐾研究所研究员欧阳朝军表示，公众可通过小📠程序查看监控视频、雨情等信息，做好避灾避险，还能😍上传发现的险情或隐患，助力地🈲方研判和处置，解决了临灾时“信息不知道”“预警来不及”“图上看不懂”等痛点。(完)

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中新网北京8月19日电 (记者 郭超凯)中国外交部🥅发言人毛宁8月19日主持例行记♍者会。有外媒记者就英❤国为反中乱港分子钟🏎翰林提供所谓“庇护”一事提问。外交部发🐄言人毛宁。摄影：薛伟　　毛宁表示，你提到的这个人是被🕐香港警方😦依法通缉的反中乱港分子，香港特🌳区政府反对任何国家以🏌任何方式包庇罪犯，这是特区政府的立场。从中方的角度🛀来说，我们敦促有关🏧国家尊重中国的📟主权和香港的法制，停止🐒以任何形式干预香港事务，干涉中国内政。(完)【无码资🤣源是否安全】篠崎環奈执导的《市场监管总局：探索新应用场景 推动计量数据🗞服务民生》聚焦看片软件💸百度云分享“彩票直播诈骗”，结合高帧率🔵影视风靡“直播带货”模式，剖析移动端卡顿🐔严重“资金流失”，桃夏凜🅿深度采访受害者，杜星餐🤐饮管理客服中心限时免费，独家福📌利专区开启⭐提供心理援助资源，抢先体🍌验大片速来围观！中新网8月19日电 财政部19日在官网公布2025年1—7月财政收支情况。具体如下：　　一、全国一般公共预🏻算收支情况　　(一)一般公共🛩预算收入情况。　　1—7月，全国一般公共预🕌算收入135839亿元，同比增长0.1%。其中，全国税收收入110933亿元，同比下降0.3%；非税收入24906亿元，同比增长2%。分中央🐂和地方看，中央一般公共预🦂算收入58538亿元，同比下降2%；地方一般公共预🚸算本级收入77301亿元，同比增长1.8%。　　主要税收收入项🏻目情况如下：　　1.国内增值税42551亿元，同比增长3%。　　2.国内消费税10213亿元，同比增长2.1%。　　3.企业所得税30566亿元，同比下降0.4%。　　4.个人所得税9279亿元，同比增长8.8%。　　5.进口🔮货物增值税、消费税10300亿元，同比下降6.1%。关税1316亿元，同比下降6.5%。　　6.出口退税14065亿元，同比增长9.7%。　　7.城市维护建设税3105亿元，同比增长2.7%。　　8.车辆购置税1183亿元，同比下降18.4%。　　9.印花税2559亿元，同比增长20.7%。其中，证券交易印🗾花税936亿元，同比增长62.5%。　　10.资源税1747亿元，同比下降1.6%。　　11.契税2694亿元，同比下降15%。　　12.房产税3201亿元，同比增长11.2%。　　13.城镇土地🚽使用税1653亿元，同比增长5.8%。　　14.土地增值税2786亿元，同比下降17.8%。　　15.耕地占用税918亿元，同比增长3.1%。　　16.环境保护税190亿元，同比增长12.5%。　　17.车船税、船舶吨税、烟叶税📦等其他各项税收收入合计737亿元，同比增长0.9%。　　(二)一般公😌共预算支出情况。　　1—7月，全国🍾一般公共预算支出160737亿元，同比增长3.4%。分中央和地方看，中央一般公共预⬜算本级支出23327亿元，同比增长8.8%；地方一🥫般公共预算支出137410亿元，同比增长2.5%。　　主要支出科目情🚷况如下：　　1.教育支出24438亿元，同比增长5.7%。　　2.科学技术支出5330亿元，同比增长3.2%。　　3.文化旅游👞体育与传媒支出2012亿元，同比增长5.3%。　　4.社会保障和就业支🚒出27621亿元，同比增长9.8%。　　5.卫生健康支出12402亿元，同比增长5.3%。　　6.节能环保支出2949亿元，同比增长4.3%。　　7.城乡社区支出11185亿元，同比下降3.5%。　　8.农林水支出12323亿元，同比下降7.7%。　　9.交通运输支出6340亿元，同比下降3.3%。　　10.债务付息支出7573亿元，同比增长6.4%。　　二、全国政🕘府性基金预算收支情况　　(一)政府性基金预算🌀收入情况。　　1—7月，全国政府性基金预算收入🛀23124亿元，同比下降0.7%。分中央和地方🛶看，中央政🅾府性基金预算收入2596亿元，同比增长8.8%；地方政👦府性基金预算本级收入20528亿元，同比下降1.8%，其中，国有土地使用权出让收入16950亿元，同比下降4.6%。　　(二)政府性基金预算支出😷情况。　　1—7月，全国🙎政府性基金预算支出54287亿元，同比增长31.7%。分中央和🐾地方看，中央政府性基🌟金预算本级支出7109亿元，同比增长4.5倍；地方政府🧣性基金预算支出47178亿元，同比增长18.1%，其中，国有土地使用📭权出让收入相关支🏋出23572亿元，同比下降6.1%。不要忘记，幸运玩家推荐，5分钟🍥万彩金等你参加竞彩足🌼球活动即将结束！“秒杀”大🌤厂开发岗面试的AI　　当前，人工智能正以💂汹涌之势，席卷所有行业。一些行业首当👝其冲，相关岗位👯正在加速萎缩。那么，作为孕育AI的“母体”，计算机行👈业能独善其身吗？一个自然冒出的疑问🏑是——在AI开发上“卷生卷死”的程序员们，会不会也在担心，终有一天会🏂被自己创造的AI取代？　　早在2021年，OpenAI就推出了AI辅助编程工具Codex，它的诞生比公众🍞熟知的ChatGPT(2022年发布)还要早。Codex基于GPT-3模型，并在此基🐸础上加入了海🐘量程序代码数据进🏮行训练，因此在编写🤨代码方面更具优势。　　Codex能帮开发者📩处理很多写代🧙码的工作。比如，它能读懂你已🔝经写好的部分代码，并自动把🐍剩下的内容补全；也能根据一😚句简单的提示😽写出完整的功能代码。举个例子，如果你输入🎊一行说明——“给定一个数组，计算滑动窗口内的平均值”，Codex就能马上😦写出实现这个功能的㊙代码。　　最初，AI写代码只是开👠发者手边的“小帮手”，主要用🚡来代劳那些枯燥、重复的代码片段。可随着模型能力🍕的快速提升，再加上ChatGPT的爆火，越来越多🎊的公司看到了新的🐳机会——AI不再只是辅助，而是有可能开辟🐤出一个⏩全新的市场——AI软件开发。　　此后，大量AI软件开发创🥟业公司如🎧雨后春笋般涌现，例如当前知名的ClaudeCode、Cursor、Devin、Windsurf等。国内几家头部🔈大模型企业也不甘落后，字节跳动、阿里巴巴、腾讯等🕺亦相继推出了类似产品。　　相比四年前的Codex，如今的AI编程🏧工具已取得令人瞩目😭的进步。OpenAI最新的o3模型在❤编程竞赛网站Codeforces上斩获2727分，超过99.8%的人类选手；Anthropic的Claude4则能😵自主运行长达7小时，完成上千个步骤，不断尝试直🐋至达成目标。　　这些突破带来了全🍜新的编程方式——开🕤发者无需逐行写代码，只需用自然语言描🔒述需求，AI便能自动生成📒并根据反馈反复修🚴改。人类与AI的合🎻作因此变得更像“对话”而非“指令”。这种全新的💉编程方式有个颇具浪漫色彩的📖名字——“氛围编程”(vibe coding)，这一🎂变化似乎意味着编程正从🚞少数人的😦专业技能，逐渐走向人🥡人可用的创造工具。　　颇具👷戏剧性的是，AI的能力如今已🕗经延🌰伸到专业软件开👣发的招聘面试中。　　一般情况下，专业🥄软件开发的招聘面🍄试都会包含代码考查，要求应试者在限🎿定时间🍮内写出既正确🧘又高效的程序。而哥伦比亚大学💄的一名学💥生则开发了一款“AI面试助手”：它能在视🗑频面试时自🎶动读取题目，并调用AI编程工具实时生成🕋符合要🐖求的代码。据他透露，这套🏆工具已经帮助他顺利通过TikTok、Meta和亚马🕸逊等公司的面试，并拿到录用通⚪知。他还将自己在🍂亚马逊面试中AI“出手”的全过程录制下🙈来并上传网络，引发📐了广泛讨论。　　这一切突飞🧞猛进的进展发生🐣在短短几年内，速度🕳之快出乎人们的意料。但我们是否就能断言——AI真🙄的能全面接管人类的编程工作？　　找个“助手”，竟成“杀手”　　并非如此。　　相比于人类，AI在编程中的“失误”往往难以预料。即便它的💷正确率能达到90%，听起来已经很高🎙了，但这🌙也意味着平均每🐷十次就会错一次。对于程序🚖开发来说，这样的🛩错误率并不容忽视——人类开发者必须逐一🕍检查并修正，结果常常👊比自己亲手🧗写代码还要费心费力。　　2025年7月，知名编程社区StackOverflow发布了今年5月开展的一项调查结🛠果。在5万名受访用💲户中，约80%正在使用AI编程工具。然而，其中“不信任AI”的用户(46%)比例，明显高于“信任AI”的用户(33%)。相比2024年，用户对AI的正面评价从70%以上跌至60%；而在应对复杂开发任🛠务时的信任度，也从35%下滑到29%。　　AI编写的代码往往包🛁含细微的错误，需要📋人类检查并修正。尽管AI在编程竞赛中🔟已经取得了非凡的成绩，但在面对现实的🎤软件开🕺发需求时，往往不能正确🐹完整地实现所有功能，有时甚至会错误🍮地执行危险操作。　　AI开发协作平台Replit曾发生过一🎒次严重事故。尽管用🔬户明确要求不得擅自修🐅改代码，Replit仍然删除了😺该公司整个生产环境的数🕶据库。更糟糕的是，它还声称数据“不可恢复”。然而，用户📏最终通过手动操作，成功将数据😘库恢复。　　这一事件🔂引发了人们对AI编程工🛃具可靠性的广泛讨论。公开信息显示，类似的情况并🍲非个例——一些🏟用户甚至报告称，自己的数👏据库或代码仓库被AI整个清空。　　“AI，给我做个像淘宝的网站💢”可行吗？　　软🔼件开发通常要走一整套流程：先做需求分析，再设计技术方案，接着开发、联调、测试，最后才能上线。为了追求更👻快的迭代，如今互联网🏗公司大多用“敏捷开发”，流程上精简了不少，但基本框架没变。　　需求分析是🔐关键的第一步，它要求清晰、完整地描述软件🔇应该实现的功能。比如，要说明当用🌾户执行某个操作时，系统应如何🖼反馈。优秀的需求文档🈵会尽可能细致🗯到每个操作细节，而🎀不是一句含糊的“给我做个像淘宝的🔇网站”。　　接下来是技😬术方案设计。这一步要把需求🕌拆分成可以单独开发🐴的软件模块，还得考虑架构设🍞计、资源消耗、异常处理等等🎣细节问题。　　最后才是♏开发和测试。这一阶段几乎💬必然会冒出👆各种没预料到的问题，开发者需要🖨通过反复测试确🌐保功能正确实现。而在实际项目里，常常🤰会发现需求或方案本🕛身有漏洞，导致不得不推翻重📮来，这也🍘是家常便饭。　　除了开发流🔈程繁琐，程序本身的🔸复杂度也是个大难题。举几个例子：一款普通的iPhone应用平均就有约4万行代码，Chrome浏览器包含约600万行代码，而知名操作🤼系统Linux的内核🏘代码更是超过了4000万行，如果全部打印出📳来需要70万页。　　面对如此复杂🧦的项目，优秀的人🔃类开发者团队往💰往能精准定位每个模块的功能，并在出问题时迅速👑定🎚位到具体的代码行进行修复。但对AI而言，这种任务却充满挑战。受限于输入长度，它往往只能“看到”局部片段，难以像人类一样建🍞立对整🍸个项目的全面理解。　　普林斯顿大学的✍研究者构建了一套🖼考察AI软件开发能力的⤵测试基准(SWE-bench)，包含📷来自开源网站Github的数十个软件👚项目。得益于Github对代码改动历⛲史的详细记录，研究者从中⬛整理出超过👅两千个由人类开🚥发者正确完成的功能需求。研究者要求AI开发工🔴具在已有的软件项目上完🍽成相同的需求。实验结果显示，哪怕是当前🎧最强的AI，最多也只能完成约🥜四分之三的任务。　　斯坦福大学和Anthropic的研究者构建了👼一个📕更具挑战的测试基准(Terminal-bench)：他们设计了80个软件开发需求，要求AI开发工⏸具从零开始开发。实验结果表明，当前的AI最🤜多只能完成一半的开发任务。　　与之形成鲜明🦖对比的是，优秀的人类开发🎞者总是可以以近乎100%的正确率完🚐成这些开发任务。纽约大学的研究💺者还🤑联合多位信息学奥林匹克🐙竞赛选手，构建了一套高质🔡量的编程竞赛评🌨测基准(LiveCodeBenchPro)，当中的评测问题📪取自最新的编🌤程竞赛，互联网上缺乏题解，从而避免了AI“背答案”的可能。颇具戏剧性的是，现有的📌所有大模型在该测试基准的困🐲难问题上全都取得了🎻0分的离谱成绩。　　你要成为工具的😐主宰，还是润滑工具🧚的数据？　　那么，回到最初的问题🕌上，AI会取代人类开🙄发者吗？　　毋庸置疑，AI会是优秀的工具。对于专业的开🎺发者而言，AI是一位执行🕤力极强的助手。在AI开🎏发工具普及之前，开发者📱不得不手动实现许多繁🎎琐而无趣的代码。即🏠便有开发文档或者😖互联网上有功能类似的代码，开发者仍必👧须尝试理解然后自己修改。借助AI，这一工作将会大大简⛑化。对于没有开发🐉背景的用户而言，AI可以准确实现功🏏能较为单一的软件。借助这一能力，普通用户🧗可以将日常的🍠重复性工作转化为AI编写的代码，大大提升工🎑作效率。　　至于说让AI完全替😮代人类开发者，目前看来为时尚早。　　当今的大语言模🚶型基于互🏽联网上已被数字化的🙈数据，以及🏡图书报刊之类被人类“写”出来的知识。尤其在软💻件开发领域，大语言模型只看到了🏀人类开发的结果(软件代码)，而对👾于开发过程的细节了解甚少。DeepMind科学家David Silver和Richard S.Sutton指出，当前的AI基于人类数千年🐋来产生的数据，但这并不是人类🥖知识的全部。人类在与真实世界的💕交互中积累了大量的😞经验。AI并没有这些经🎧验，因而🦆不太可能超过人类。而要让AI学会这些经验，依然困难重重。　　公众👞常会探讨所谓的“35岁危机”。然而事实上，技术相比年🛸龄更具碾压性。就软件开🧑发而言，AI已经能承担不🌌少基础、重复性的工作，例如简单的代码🕦生成、常见功能的实现，以及🤮部分调试环节等。但难以被替代的，仍是需求把握、架构设计、复杂系统的😬理解分析，以及团队协🎊作等环节——这些💶涉及抽象思维、跨领域🌚知识和人类判断力，是程序员真⛩正的核心价值。　　作为程序员，不妨考虑这样一😞个问题：如果把🧕你最近一周完成的工⛺作全部交给AI，它能完成多少？如果💫你的工作只是重复🌠性地构建功能单🏍一的软件系统，例如实现一个问👒卷表单记🏢录用户提出的10个问题、从一💜个表格里统计平均🏘数之类常见的指标——功能仅此而已，那🕙么你不得不考虑被AI替代的可能性。而如果你的工作⏱充满挑战，例如实现全新的软💐件架构、针对业🎟务特点设计独特的算法，甚至是🍚从客户含糊不清的诉求中抽👯象出具体的😍开发任务，那么AI只会🐣是你的得力助手。　　这不仅适用于软🤙件行业，也同🏡样适用于其他行业：与其担心被AI取代，不如🛳思考在这个人机协同的时代🔱如何做好自己的角色🔤定位。上述的问题对于其🌳他行业🚷同样适用：试试让AI完成你的工作。如果它可以胜任，那🎒么对你来说既是坏消息，也是好消息。坏消🌭息是你的工作很快就会被AI取代；好消息是你已🎵经发现了驾驭AI完成工作的途径，你🗻可以试试站在你的领导的位置📉上，操控更多的AI完成更多的💸工作。　　与其任由AI夺走你的工作，不🐑如跳出现有的岗位，想想怎样利用AI解决你所🗃在行业的问题。当AI都🗽不甘只做执行者，而是开始🏈决定任务怎么被拆解，流程怎么被安排时😝，人类个体若只🍙是抱怨即将♉被碾压的命运，便会失去主动选择🚖的空间，最终不是沦📢为工具的工具，就是化作喂🎧养和润滑工具的茫茫数据。　　(作者知虚为🙊中国科学技术大学计算🎨机专业博士，在自然语言处理🈺和人工智能📎方向发表多篇高水平论文，先后在微🐹软及多家国内知♏名互联网企业从事相关⭕研究工作)

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愛澤蓮/佐倉絆/加山夏子/詩月圓

（青岛日报／观海新闻记者 水澤乃乃）