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有人如饥似渴、孜孜不倦学习，有人把论文写在祖国大地上，有人将最美的年华无私奉献给了防沙治沙事业，有人将中华体育精神和奥林匹克精神发扬光大……今天，走在强国建设、民族复兴的新征程上，新时代好青年心中有梦，脚下有路。
为了让这些色彩从写意走向精确，在纺织品领域，今年3月，中国纺织信息中心发布《中国传统色应用色卡》，经植物染工艺验证，结合专家团队考证比照历史文献和文物，用计算机系统量化RGB(红绿蓝)值和色相、明度、饱和度等指标，首批收录了216个常用传统色彩。
但随着税收征管能力不断强化，税收征收率不断提高，企业实际税负正在逐步接近名义税负，在当前经济形势下，企业痛感会更明显，一些企业如果不能承担可能会选择停业，这不仅影响就业，更会对宏观经济运行带来负面影响。
在智能制造领域，人工智能大模型渗透研发、生产、运维等全链条，推动制造业向智能化、柔性化、高效化升级。通过大模型与EDA(电子设计自动化)技术结合，可快速生成多版本设计方案，同时利用强化学习评估性能参数(如能耗、强度)，显著缩短研发周期，解决了传统流程依赖人工经验导致的设计效率低、多目标优化难以平衡等问题。产业设计环节，通过数字孪生技术优化产线设计，缩短产线调整周期，有效降低了额外成本。通过分析传感器和设备日志数据，还能对设备进行预测性维护，减少停机时间、降低维修成本。同时，机器视觉技术已大规模应用于质检环节，实现毫秒级完成质量检测，准确率超99.8%，人工成本减少约70%。人工智能应用于制造业，推动生产方式变革，带动智能制造快速发展，但前期投入成本较高的问题还有待解决，未来进一步突破模型可解释性、降低成本后，或加速普惠应用。
2020年，大规模预训练模型的兴起标志着人工智能发展进入新阶段。GPU(图形处理器)与TPU(张量处理器)等高性能计算芯片进步、云计算与分布式计算架构发展，以及互联网和移动互联网发展积累的海量数据，使得训练和部署超大规模人工智能模型成为可能。以GPT-4.5、Gemini2.0、DeepSeek-V3等为代表的大模型扩展了人工智能的能力边界，这些大模型具有千亿级参数，通过大规模数据训练实现跨任务、跨模态的通用智能，能够完成高质量的自然语言理解、代码生成、数据分析、智能创作等任务。此外，具身智能将人工智能从数字世界扩展到物理世界，使得智能机器人系统能够在物理环境进行感知、规划、决策和执行，利用感知到的数据学习物理世界运行的客观规律，进行自我训练和迭代升级，实现智能水平快速进化。
我国人工智能发展注重整体布局与产业协同，而非单一技术指标的突破。作为全球工业门类最齐全的国家，我国制造业增加值占全球比重约30%，结合这一基础和优势，人工智能产业发展更加注重应用优先与产业协同，推动人工智能技术与行业Know-How深入融合，形成差异化竞争力。例如，将人工智能应用于自动化质检，提高效率、降低成本；将大模型应用于金融领域，提升风险管理能力。技术发展路径上，主要通过算法创新突破物理限制，DeepSeek-V3模型训练成本仅为GPT-4的1/10，推理成本为OpenAI o1的1/30，实现多项突破性创新，人工智能产业从技术跟跑转为并跑和领跑。
6月14日上午，水利部组织开展抗旱专题会商，分析研判华北黄淮等北方地区旱情形势，要求即日起，受旱地区上游黄河、海河、淮河流域的控制性水库全部进入抗旱调度模式，加大下泄流量，保障抗旱用水需求，确保城乡居民饮水安全，以及规模化养殖和大牲畜用水安全，全力保障灌区农作物时令灌溉用水。6月14日15时，水利部将针对河南、河北的干旱防御应急响应提升至三级，目前维持针对山西、江苏、安徽、山东、陕西、甘肃6省的干旱防御四级应急响应，并派出两个工作组正在一线指导抗旱工作。