(🤳)2023年7月，中(🚱)共(🏆)中央总书记、国家主席(xí(👤) )、中央军委主(🍬)席(🕸)习近(jì(💃)n )平在四川(🛢)考察时指出，四川要发(🐣)挥高校(xiào )和(🤦)科研机构众多、创新人(🍏)才集(jí )聚(jù(⏰) )的优(🐻)势和产业体系(😏)较为完善、产业(📬)(yè )基础雄(🥙)厚(💃)的优(➕)势，在(🔬)科技创新和科(kē )技(jì )成(🥞)果转化上同(✊)(tóng )时发力。

　　中车石家庄公(🏬)司一(🎧)季度企(qǐ )业(🧕)拿到200台(💰)冷机(📂)订单，也(🚞)是冷(🖕)机(🥝)装备实现(♊)国产化后(hòu )的首笔(bǐ )大规模订单。这批冷机也将安装(🛍)在(😿)冷链集(🚽)装箱中(🤩)，主要(yà(🎉)o )服务于中老(⚾)铁路和(hé )中欧(🈚)班(🈷)列(🍑)的跨境(jìng )冷(😜)(lěng )链运输。

　　寄语“注(zhù )意培(péi )养追求真理(📗)、报效祖国的志向”；强(🌱)调(🐳)“新时代中国儿童应该是有志向、有(yǒu )梦想(😸)，爱(à(🚘)i )学(xué )习(xí )、爱劳(láo )动，懂感恩、懂(😈)(dǒng )友善，敢(gǎn )创新、敢奋斗，德智体美劳全面发展(🍠)的好(hǎo )儿童”；嘱(🎢)咐“有梦想(💾)，还要(yào )脚踏实地，好好读书，才(🤕)能梦(mèng )想成真”……深情嘱(zhǔ )托、(📚)悉心教导，指(🛺)引孩子(🤒)们“努力成长(😧)为堪当强国建设、(🖕)民(🎓)族复兴大任(rèn )的栋梁之(💈)材”。

　　(📭)国家体育(👎)总局体育文化与体育宣传发(🎷)(fā )展战略研究(🔜)中心高端智库骨干专(zhuān )家、广(🍫)州体育学院教(🕧)(jiāo )授曾文莉(📯)(lì )告诉《环球时报》记者，体育具有(🥤)较强的杠杆效应，以体育(🏔)赛事表演为杠杆，能撬动城市基(jī )建、旅游(🌭)、文化等(❄)，激(⏰)活体育消费热情，推动体育产业能级提升，而这个杠杆(gǎn )的(🤹)原(yuán )动力(🎍)主要是(🦃)运动员(yuán )尤其(🧙)是明(míng )星运动员(⛸)。

　　报(✳)道指出(🔸)，近年来，在(⏪)日本国内的美军基地周边不断出现检测(🎽)到高浓度PFAS的情况(🍶)，附近居民的(de )担忧情绪(xù )日益(yì(🚛) )加剧。在冲绳县(xiàn )等拥有众多美军基地的(😈)地方(🍔)，预计(🍌)(jì )会再(🧤)次出现对美(měi )军(jun1 )有(⚾)害废弃物管理状况(kuàng )的质疑声(🐒)浪。

　　(😗)苏州丝绸博物馆的(🤤)一(🎦)侧，一栋不起眼(yǎ(⛵)n )的小楼里，同样热(🏐)闹忙碌。86岁的宋(sòng )锦(🛡)织(🚐)造(zào )技艺国家级代(🙀)表性传承人(🍋)钱小萍，几(🔛)乎(🏦)每天上(🎀)午都(dōu )来这里研发宋锦、指(🧟)导学生(shēng )，并接待各地(dì )的访(♒)客。这些客(🏥)人都是(🏈)为(🏄)了(🏖)宋锦的(de )研发慕(mù(📳) )名而(🍪)(ér )来。

　　上(🛫)述两起事(🔯)件(📱)，引(🍩)起了一些企业人士(🐫)的担忧。这些担(dā(🔹)n )忧(💞)包括是(⏱)否存(♋)在(🧦)全国性查税，不少企业(🐷)担忧(yōu )如果倒(dǎo )查多年(🤰)需(xū(🤺) )要补税，这对于经营困(kùn )难的当下无疑(😧)是“雪(🎊)上加(jiā )霜”。

　　据预报，6月至8月，黄(📔)(huáng )河中(zhōng )下(😪)游(🍲)、淮河(🏕)流(🧤)域北部(bù )、海河流(liú )域、松(sōng )辽流域、(🥒)珠江(jiāng )流(♿)域沿(📮)海地(🐿)区等降水偏(🛬)(piān )多，长江流(liú )域中游洞庭湖鄱阳湖水系(🗾)(xì )、浙(🖱)闽地区等(děng )降水偏少(shǎo )。黄河中下游、淮河流域沂沭(shù )泗水系、海(hǎi )河流域漳卫河(🎖)子牙河(😚)大清河永定河(hé )、松辽流域辽河(hé )浑太河和(hé )松花江吉林段(🏰)等可能发生较大洪水，长江中游(yóu )干流沿线及洞庭湖鄱(pó )阳湖(hú )水(😰)系、浙江钱(➕)塘江和福建闽江、新(xīn )疆伊犁河(🌄)等区域(🎚)可能(👂)出(chū(🔘) )现(🤫)阶段(🐃)性干旱(🤘)。

　　浙江移动总经理杨剑宇在今年(👃)全国两会期间提出，可用于大(🏁)(dà )模(mó )型训练的中文数据在数(🐮)量和(🌄)质量上存在短(duǎn )缺。语料数据(jù )库(kù )规模不足、(⚽)质(zhì )量(🚴)参差(📊)不齐、缺乏多样(🚨)性(🖌)(xìng )，数据采(🏊)集面临诸多(duō )合(🍸)规性困难，整体(😂)导致大模型训练(🏗)的效率与质(🐃)量(🚷)(liàng )不高，制(zhì )约AI应用发展。