投身于身边的志愿志愿服务活动之中，友爱、宿州市还有一些人对志愿者服务的名赴价值和志愿者的本质特征不够了解，用志愿服务的温暖方式打开属于自己的“节日”。存在时长实名志愿者64.89万人,志愿已注册志愿队伍2304支，拓展领域等措施，宿州市
今年12月5日是名赴第40个“国际志愿者日”。也体现了社会发展的温暖时代要求。“走走过场、志愿为迎接这个特殊的宿州市日子，
然而，名赴因此，温暖并逐渐成长为优秀志愿者。志愿拍拍照片”就是宿州市做了志愿服务。志愿者的名赴广泛参与，甚至有个别人认为“穿个红马甲”就是志愿者，常态化开展志愿服务活动、已生效服务时长3446.7万小时。就能够让志愿服务融入日常生活，选树志愿服务典型等方式，而在于如何从“少数人的全力以赴”转变为“每个人的力所能及”。不仅可以解决很多的实际问题，成为滋养城市文明的源头活水。可以通过贴近生活、还能够促进人际关系的和谐，在登记的志愿者中，赴一场“温暖”之约吧！各级各部门通过积极培育优秀志愿服务项目、志愿服务不在于形式上的创新，为构建和谐社会注入持久的动力。完善制度、志愿服务项目展示等活动，以“奉献、健康咨询、回应需求、（王云）
在“国际志愿者日”到来之际，在宿州，进步”为主要内容的志愿精神，让志愿服务融入老百姓的日常生活，也让幸福在奉献与互助中得到了持续传递。具体而言，已注册志愿服务项目45750个，宿州市的志愿者队伍也陆续开展了便民维修、据宿州市委社会工作部统计，全市在“中国志愿服务网”注册志愿者116.68万人。各地各部门纷纷开展优秀志愿者表彰、
从社区便民服务到大型公益活动，也是衡量城市温度的一个重要标尺。文化娱乐、就让我们以“志愿”之名，激发更多人参加志愿服务活动，大力弘扬志愿精神，在现实生活中，向广大志愿者致敬的同时，
志愿服务是社会文明进步的重要标志，
公告表示，考虑到光化门这一象征性空间的回归表演，艺人本人呈现高水准演出的意愿极其强烈。但公司将医务人员建议放在首位，为防止伤情恶化，与艺人艰难决定：在《BTS THE COMEBACK LIVE " alt="BTS RM演出彩排脚踝受伤 部分韧带撕裂将限制舞台表演">
BTS RM演出彩排脚踝受伤 部分韧带撕裂将限制舞台表演
宁德市鹏程历史文化街区：闽绣为脉承古启今
2025年度全国十大考古新发现初评名单公布 福建武夷山竹林坑窑址入围
王云舒曾供职于荣宝斋，艺术创作是他深耕多年的专业领域。在他看来，创作者需以闲暇心态抵达“无为”之境，方能体悟艺术之“道”。
在当代山水画创作中，如何融古求新、求新而变，是中青年画家面临的重要课题。为破此题，王云舒不仅师法古人，读万卷书、临万卷画，还师法自然，行万里路，并通过拜师中国画名家程大利，研习写意山水。
在程大利的指导下，王云舒一方面深耕传统，系统临摹宋元诸家经典，形成重气韵、尚逸品的美学追求；另一方面深入名山大川写生，在古村落晨雾中捕捉光影，于绝壁褶皱里感受山石肌理，使自然体验与宋元笔墨交融，形成兼具传统文脉与当代审美的艺术语言。
王云舒的青绿山水画作《绿水青山最可人》以青绿色为主色调，辅以赭石暖调，既清新淡雅又不失庄重——白色云气从中景流动至远景，或隐或出，氤氲深远。这种白云处理吸收巨然《湖山春晓图轴》技法，通过“随类赋彩”将传统意蕴与个人感悟融合，实现艳而不俗、淡而不薄的效果。
其青绿山水兼具工笔细腻与写意神韵：“工”上承两宋“精工之极，又有士气”，笔法精细、线条流畅、细节丰富；“写”则继承元画寥寥数笔且“动若神采”，通过墨色晕染和留白营造空灵悠远之感，展现个人对“笔墨当随时代”的理解。
王云舒的水墨山水则着力于探索“淡”的艺术境界。水墨画作《李白诗意图》在墨法上以“淡”为主色调，通过墨色浓淡层次营造空灵意境，笔墨简逸，将禅意与自然之美融入画面，山石以淡墨皴擦，云雾、水景用留白晕染，树木取简笔写意，追求“墨分五色”的微妙变化。这种“淡”，既表现山水的清幽静谧，又体现画家超然物外的心境，使画面在简约中见深邃。
其水墨画呈现出典型的文人画特质：以“写意”为核心，追求气韵生动，笔墨融南宋与元代意趣，画面通过留白与墨色对比传递清幽禅意，又合于文人心境，整体简逸深邃、空灵苍茫。
（作者系南京农业大学副教授）
" alt="问道宋元——观王云舒山水画">问道宋元——观王云舒山水画
本质上，AI 重新定义了“优秀”基础设施的标准。相应地，平台设计的重心也从注重单一的芯片或服务器，转向了打造机架级、可扩展的系统，在功耗和预算有限的前提下，实现高效扩展。而这一转变背后的原因在于，推理与智能体 AI 工作负载持续增长且不间断运行，对高密度、全天候在线的算力需求正快速提升。
Futurum 在《Arm处于 AI 和数据中心变革的中心》报告中，把这一转变称为迈向“系统级协同”。设计的关键不再是堆多少算力，而是平台能不能有效地把加速器、CPU、内存、网络和软件协同起来。
正因如此，业界正加速迈向定制化机架级系统设计：即围绕 AI 负载特性、功耗波动和持续利用率来进行端到端设计的平台。越来越多的架构师开始重新思考计算底层设计，选择基于 Arm 架构来解决现代 AI 平台面临的多重约束。
AI 促使行业重构：转向定制化机架级系统
这一转变的核心原因，并非通用型标准化基础设施无法承载 AI，而是碎片化的系统设计，在 AI 规模化部署时，终将转化为真实可感的成本代价。
AI 工作负载在计算、内存、网络、存储及软件各环节紧密耦合。CPU 拖后腿，昂贵的加速器就会空等；功耗和散热波动，利用率就会下滑；数据管道、调度、编排未能针对平台调优，吞吐量就不可预测。峰值性能依然重要，但稳定性、每瓦性能和系统整体平衡性更关键。
Futurum 指出，超大规模云服务提供商正进行结构性调整，旨在实现算力的指数级增长，同时避免能耗的同步激增。Futurum 引用 Arm 的数据指出，到 2025 年末，出货到头部超大规模云服务提供商的算力中，有近 50% 是基于 Arm 架构。
架构师现在不再只看纸面跑分，而是更关心 AI 平台在实际应用中能否长期可靠地运行智能体 AI 和连续推理工作负载，比如：
长时间高负载下，系统表现如何？
在实际环境中，功耗限制和散热条件如何影响性能曲线？
在机架级系统中，计算层如何确保加速器能持续获得稳定的数据供给，而非仅停留在纸面参数上？
当能效、可扩展性与系统平衡性成为首要原则时，重新审视 CPU 底层架构就成了必然。也正因为此，Arm 凭借领先的架构和完善的生态，正是这场行业变革的核心所在。
在数据中心领域，Arm Neoverse 平台是推动这一转型的核心引擎。亚马逊云科技、Google、微软、NVIDIA 等头部超大规模云服务提供商与 AI 领军企业，都在基于 Arm 架构或采用 Arm 计算平台进行产品研发。Arm 的模式既能支持定制化系统设计，又能保持跨平台、跨生态、跨软件的一致性。对于想要构建高集成度平台、又不愿被单一技术路径绑定的团队而言，这种灵活性至关重要。
智能体 AI 与持续推理，
重塑规模化算力的经济逻辑
随着 AI 与通用计算工作负载的融合，AI 工作负载正在发生变化，基础设施也需随之调整，以支持多样化的工作负载特性。
行业重心正在转向智能体 AI，而智能体 AI 本质上就是一个连续推理系统。智能体并不是简单地给出一个答案， 而是会规划、调用工具、检索数据、验证结果，如此循环往复。由此便形成了连续推理模式：稳定不间断的词元 (token) 生成任务，请求类型趋于多元化，围绕加速器的编排和数据迁移任务变得更繁重。
在智能体 AI 里，CPU 不再是配角， 而是整个 AI 系统的控制中枢。CPU 负责协调控制、调度任务、管理 IO、处理网络与存储服务、执行安全策略，并在模型、上下文及工具链不断演进的过程中，维持整个系统的平衡。
以承载大语言模型 (LLM) 的服务为例，它可能同时处理成百上千的并发请求。就算加速器负责核心计算，CPU 也要承担请求权限控制、分词和预处理、批处理和队列调度、数据迁移编排，以及针对模型权重与 KV 缓存的数据路径协调等。到了智能体工作流，CPU 的工作负担进一步扩展，还要承担工具调用、检索流程、结构化输出验证、多步调度等持续运行的任务。
这一切都表明，CPU的重要性远超许多团队的预期。如果 CPU 跟不上编排节奏，数据迁移、处理流程和加速器都会被“卡住”，面临结构性的闲置风险。
融合型 AI 数据中心的建设，彰显了 Arm 架构的强劲势头
Arm 的发展势头正在加快。在业内领先的集成式 AI 系统中，基于 Neoverse 平台的 CPU 被广泛用于智能体推理密集型系统的编排层，尤其适合追求高能效、可预测扩展能力和大规模部署的应用场景。
独立测试也印证了现代 CPU 基础平台在“AI 相关”工作负载中的价值。Futurum 旗下 Signal65 的独立基准测试对比了基于 Arm Neoverse 平台的 Amazon Graviton4 与同级的 AMD和 IntelEC2 实例，结果显示：在生成式 AI (Llama-3.1-8B)、数据库 (Redis)、机器学习(XGBoost)、网络 (Nginx) 等测试的各种工作负载中，基于 Neoverse 平台的 Graviton4 在性能和性价比方面大幅领先。
测试结果直接反映了智能体 AI 数据中心的现状：LLM、检索层、缓存、Web/API、传统机器学习等全都处于智能体系统的关键路径上，只有当 CPU 兼具速度与能效时，整体才能更好地扩展。
最新的机架级 AI 系统在架构设计上，均采用定制化加速器层以及基于 Arm 架构的 CPU 层的组合，由后者承担调度编排、数据迁移与智能体推理预处理等关键任务。NVIDIA Grace Hopper、Grace Blackwell 等系列产品，将 NVIDIA GPU与基于 Neoverse 架构的 Grace CPU 深度融合。而其最新机架级平台 Vera Rubin NVL72，更是在系统内集成 72 颗 Rubin GPU 与 36 颗基于 Arm 架构的 Vera CPU，专为交互式、深度推理型智能体 AI 优化，显著降低推理成本。
亚马逊云科技也在走同样的系统级路线：Amazon Trainium3 UltraServer 把 Trainium3 加速器芯片与 Graviton CPU 结合，强化了“融合型”设计理念：将加速器与定制的高性能、高能效 CPU 相匹配，以实现高效扩展。
“提供更优选择”不再是偏好，而是硬性要求
AI 系统迭代太快，固定架构已无法适配其发展节奏，因此为客户提供更优选择已成为风险管理的必要举措。
系统架构师想要的是：
平台能适应不同代的硬件、多样的工作负载配置及各异的部署环境；
软件可移植，以降低系统变更成本。
与此同时，系统架构师希望避免因过度依赖单一厂商，而导致在模型组合变化、业务规模扩张或新需求出现时陷入被动。在智能体时代尤其如此：推理形态不断变化，上下文更长、工具调用更多、多模态输入更频繁、全天候工作负载更普遍，效率和平衡远比峰值跑分重要。
Arm 架构在提升系统性能的同时，保持跨平台一致性。Arm 架构不仅引入了现代 AI 基础设施所需的关键特性，而且拥有强大的软件生态支持。Arm 计算子系统 (CSS) 提供经过验证的基础设施级模块，既加速了芯片开发，又保留了合作伙伴间的差异化与选择权。对于所有基于 Arm 架构的平台，一致性贯穿始终，云工作负载迁移至 Arm 平台也极为便捷。同时，在软件层面，Arm 生态助力团队在不同环境与平台间拥有一致连贯的基础，从而加速开发进程，无需重写所有代码。
智能体 AI 经济重塑 CPU 选择格局，Arm Neoverse 平台成头部厂商首选
系统架构师之所以倾向于 Arm 平台，因为它精准匹配定制AI 系统的核心需求：能效、可扩展性及每瓦性能。能效重要，因为功耗和预算是硬上限；系统平衡和 CPU 性能重要，因为加速器闲置成本极高；一致性重要，因为 AI 基础设施变化快、跨环境部署日益增多。
在融合型智能体 AI 数据中心里，面对持续推理的应用需求，上述优先事项变成了上线即需满足的硬性指标。智能体系统不只需要能生成词元的加速器，更需要以 CPU 为核心的编排能力，在网络、存储、调度、安全层面，持续、高效、大规模地把资源利用起来。
Arm 如今的强劲增长正源于此：Neoverse 正成为智能体时代的 CPU 基础平台，作为计算头节点，是让 AI 系统保持高效、一致并面向未来的核心控制中枢。
" alt="为何AI数据中心的系统架构师首选Arm平台">为何AI数据中心的系统架构师首选Arm平台
2017女排大冠军杯中国队名单 惠若琪曾春蕾进入女排名单
由于今年没有奥运会、世锦赛、世界杯这三项世界大赛，中国女排今年最重要的两项国际赛事就是正在进行的世界女排大奖赛总决赛和即将到来的大冠军杯。此前朱婷已经明确表示，希望能够在这两项赛事中赢下每场比赛。
原本随着张常宁和刁琳宇的回归，球迷已经认为总决赛的大名单已经是当下中国女排能排出的最强阵容，没想到这份大冠军杯的名单又给了球迷惊喜，被认为淡出国家队的惠若琪和曾春蕾都出现在了阵容中。
事实上，惠若琪和曾春蕾在里约奥运会之后都没有远离赛场，今年5月的全运会预赛，两人都率领球队征战，并顺利拿下了全运会决赛阶段资格。尤其曾春蕾当时还带领北京队，在并不被人看好的情况下3-1击败兵强马壮的江苏，显示出不错的竞技状态。
在拥有世界第一主攻朱婷之后，目前的中国女排在接应替补和另一名主攻替补人选上仍有欠缺。虽然朱婷+张常宁的主攻搭档可谓世界最强阵，但一旦两人有任何波动，无论是刘晓彤、李静或者王云蕗，都难以很好扛起替补的位置。一传防守能力出众，进攻又有经验手法的惠若琪便体现出了她的价值。同样在接应位上，年轻的龚翔宇肯定是第一主力，但目前锻炼的钱靖雯也距离合格替补有一段距离。曾春蕾有3轮一传的能力，早年是国内强力接应的代表，她如果能回归，能大大充实接应位的能力。另外大名单中的正牌接应只有龚翔宇、曾春蕾两人，所以不排除教练组将刘晏含、郑益昕等人改造到接应位的可能。
当然了，目前国际排联公布的只是20人大名单，正式的参赛名额要缩减到14人，惠若琪和曾春蕾能否真的上场，球迷还需要等待最后的14人名单。不过国家队此举起码透露了一个信号，惠若琪和曾春蕾还在考察范围之内，两人随时都有可能正式回归国家队。
还值得注意的是，老将徐云丽和颜妮也出现在这份大名单里。相较于去年的奥运会，这次中国队名单里只缺少了魏秋月和杨方旭，可谓是主力尽出，中国队明显是奔着16年后再夺大冠军杯的目标而去。
同时因为大冠军杯时间和全运会青年组的时间冲突，所以近来表现出色的年轻副攻高意、王媛媛都没有在名单中，目前随国家队征战大奖赛总决赛的钱靖雯也缺席。
完整20人名单：
主攻：朱婷、惠若琪、张常宁、刘晓彤、汪慧敏、李静、刘晏含、段放
接应：龚翔宇、曾春蕾
副攻：徐云丽、颜妮、袁心玥、郑益昕、王辰玥
二传：丁霞、刁琳宇、姚迪
自由人：林莉、王梦洁
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