德希（，德希 政治 所属的德希省级选区为。该省份为法国最北部的德希省份及最长的省份，西接加来海峡省，德希南至埃纳省和索姆省，德希 人口 于时的德希人口数量为人。位于该省中部偏南，德希西北濒北海，德希 与接壤的德希市镇（或旧市镇、城区）包括：。德希 地理 （）面积，德希INSEE市镇编码为。德希属于杜埃区。德希东与比利时接壤。UTC+02:00（夏令时）。）是法国上法兰西大区北部省的一个市镇， 的时区为UTC+01:00、 行政 的邮政编码为，
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这是蜀山区稻香村街道黄山路社区的日常缩影。该社区常住人口5000多人，注册志愿者已达1200人。近日，2024年度全国志愿服务“四个100”先进典型发布，黄山路社区获评“最美志愿服务社区”称号。
“老”社区有“新”机制
黄山路社区集科教、IT商业和居住为一体，辖区南至太湖路、北至黄山路、东至金寨路、西至合作化路，区域面积有0.92平方公里。
“我们社区有点大又有点‘老’。”黄山路社区党委书记、社居委主任刘凯介绍，为了让社区治理更有抓手，社区想了一个办法——集纳力量，共同治理。
该社区以社区“大党委”为核心，联合18家非公企业、5家驻地单位、2所高校及200余名社区志愿者，组建“巷陌红盟”党建品牌，建立“需求联商、资源联用、项目联办”机制，并打造10支特色志愿服务队伍，构建人人参与、人人共享的基层治理新格局。
2024年，通过联盟机制整合资源，社区还孵化了“智慧助老”“儿童护航”等8个志愿服务项目。
与此同时，社区积极盘活党群服务中心、新时代文明实践站、小区广场等阵地，设立“志愿服务驿站”，提供各项便民服务；开通“巷陌民声”线上线下反馈渠道，鼓励居民提交“微需求”，发动志愿者参与老旧小区改造、停车位规划、环境整治等民生实事，累计解决群众关切问题120余件。
为激励志愿者积极参与志愿服务，社区发放“巷陌幸福卡”，志愿者可凭服务积分兑换“巷陌红盟”成员单位提供的购物折扣、免费体检等福利，形成良性循环。
企业力量助阵社区治理
在社区众多志愿服务队伍中，值得一提的，当属社区精心组建的“企业帮帮顾问团”。它集纳了47家辖区企业，为居民提供帮助。
刘凯介绍，之所以组建这样一支队伍，是因为在走访中发现，居民有些困难涉及专业的知识，仅靠社区难以提供专业支持，因此希望吸纳具有专业资质或行业经验的企业参与社区治理和服务。
“企业帮帮顾问团”一方面要求发挥企业自身的专业优势，如消防安全、法律咨询、司法鉴定、建筑装修、物业服务等，为辖区居民或企业提供咨询和帮助；另一方面，也邀请企业参与社区日常结对帮扶活动，服务辖区困难居民，协助提升小区、楼宇环境等。
合肥志洋科技有限公司便是企业帮帮顾问团的成员之一。节日慰问困难老人、日常帮居民维修电脑、整理共享单车……4年来，该公司员工的身影活跃在多次志愿服务中。该公司党支部书记朱建超说：“企业参加志愿服务，既能为居民做点事情，也通过社区搭建的平台，增进了与辖区其他企业的交流。”
“一群人”织就一隅温暖
黄玉梅是黄山路社区彩虹快递志愿爱心服务队的副队长。该服务队成立于2006年7月，是社区最早的志愿服务队伍，主要发动退休党员、热心居民等，为高龄、孤寡、特困老人提供“一对一”代购、送餐等服务。
黄玉梅认为，志愿者是社区发展的重要力量，不仅帮助社区解决实际问题，还能促进邻里和谐、增强社区凝聚力，带动社区居民主动关心事务，形成“人人为我，我为人人”的良好氛围。
目前，黄山路社区注册志愿者共有1200人，占常住人口比例达23.1%，累计开展志愿服务活动2000余场，服务群众超3万人次。
“未来，我们将持续做好‘巷陌红盟’品牌，吸纳更多企业、高校、个体户等社会力量，为居民提供更多元的服务。”刘凯表示，社区计划推动开展公益市集、科普活动等项目，进一步盘活志愿服务资源，营造“人人参与、人人共享”的良好氛围。（记者 任海怡 通讯员 陈珉 刘亚萍）
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自1999年第一次与无偿献血结缘以来，他坚持了25年，截至今年6月，朱树生已经献出22600毫升的血液，献血总次数达到89次。他两次获得国家级无偿献血金奖，2019年获得“安徽省无偿献血之星”荣誉称号。今年被评为“怀宁好人”。
25年，他献出“5个自己”
谈及第一次献血的经历，朱树生说，那是一次偶然的际遇。“1999年的一天，我在安庆市区维修家电，偶然间看到了一辆献血车，便走进去，献了400毫升血。当时送了一个纪念手提包，上面印着‘施比受更幸福’几个字。”朱树生说，正是这几个字的激励，从此他便与无偿献血结下了不解之缘。
献血分为献全血和血小板，两者储存时间不一样，人体恢复期也不同。2011年之前，朱树生对无偿献血的知识不甚了解，每次都献全血，恢复期为半年。2011年，他的献血总量达到一定标准，安庆红十字中心血站提供了一次旅游福利。在这次旅游的过程中，他遇到了安庆市无偿献血协会的会长，并被邀请加入协会。
此后，他开始捐献血小板，献血次数更加频繁。因为捐献血小板恢复期为一个月，只要血站一个电话，无论风雨，他都会第一时间奔赴。
2019年9次、2020年6次、2021年12次、2022年12次、2023年5次……翻开朱树生手机里的献血记录，自1999年第一次献血以来，他已经献血89次，其中80次为机采血小板，折合成全血累计献出22600毫升。
这些数字意味着什么？一个成年人全身的血液量约为4000至5000毫升，22600毫升相当于他全身血液换了5遍。如果按救助一个病人平均需要800毫升血液计算，这些血液已让近28个生命垂危患者重获生的希望。
根据安庆中心血站提供的数据，朱树生成为可以查证的怀宁籍居民在安庆和怀宁采血点无偿献血量最多的无偿献血者。
雪是冰的 血是热的
全血可以储存35天，血小板储存期只有7天。由于储存时间太短，所以血小板一般不提前采集储存，只有在医院提出使用申请时，血站才找献血者前来采集。血站系统里能够参与这种应急献血的人并不多。朱树生是其中之一。
2018年2月1日，朱树生接到安庆血站的紧急电话，“有病人急需血小板，能过来吗？”“能！”身在怀宁的他毫不犹豫地答应了。挂完电话，朱树生立刻穿衣出门。那天雪下得很大，怀宁到安庆的国道几乎冻成了冰道。朱树生就在这条打滑的雪路上，自驾40公里赶到市中心血站，献出了一个治疗量的血小板。病人家属十分感动，不仅对朱树生万分感谢，还掏出钱，想要作为谢礼，但被朱树生婉拒。“雪是冰的，血是热的。那样的天气，要是别的什么事我肯定不愿意出门，但是病人情况紧急，大冬天本身就不好找人，如果我拒绝了，就会耽误病人救治。”朱树生说。
脑瘤术后的病人急需血小板、骨癌急需献血……朱树生已经记不清他救助的病人是在什么情况下急需血，但是他知道，每次情况都很紧急。“每当在血站看到家属渴望的眼神，我都为自己能够拯救生命做一点奉献而感到荣幸。救助别人，感觉比自己得到帮助还要开心。”朱树生表示。
将热血能量传得更远
朱树生说，一个人献血一百次，不如让一百个人各献一次血。在平时的工作生活中，一有机会他就向朋友、同事们科普献血知识，讲述自己无偿献血的经历，带动朋友们加入无偿献血队伍中来，并长期通过网络媒体宣传无偿献血。他还经常到相关单位和协会开展无偿献血宣传，组织开展集体献血。据不完全统计，朱树生共组织过近20次的集体献血活动，参与献血的志愿者超过600人次，累计献血量超过20万毫升。
加入安庆无偿献血者协会以后，他经常到献血点做服务，让更多的人加入这个爱心行列中来。截至目前，他义务服务时间已超过300小时。
他还通过骑行扩大宣传范围。2018年起，他在自己的单车上插上一面“无偿献血，救人利己”的小旗，想着“播下了一颗种子，随时可能会发芽”。他一路骑行，一路宣传无偿献血。骑行轨迹涉及6个省，总距离超过3万公里。2018年7月19日是他54岁的生日，这一天他正好骑行路过河南周口，他找到当地血站，捐献了一个单位的血小板，他用这种方式送给自己一份特殊的生日礼物。
“人的生命是有限的，能够献血的时间和献血量更是有限的，但爱心的力量却是无限的。明年我就到了法定献血的最大年龄，我会坚持到最后一刻……”朱树生说。（记者 雷琳琳 通讯员 王凤高 实习生 邵文静）
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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。
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安茶共富联盟启动仪式 包婷婷/摄
地处阊江与查溪河的交汇处，穿越神秘的北纬30度线，“安茶之乡”祁门县芦溪乡芦溪村群山环绕，溪水纵横，小小一叶茶，绿了山野，富了乡村。
安茶始创于1725年，拥有近三百年悠久历史，曾一度在市场上销声匿迹。1988年，祁门县有关部门派科技人员深入安茶产地芦溪村，遍访当年安茶的制作经营者，经过艰辛努力，终于试制成功，得以恢复生产。此后经过10余年摸索创新，安茶在2003年逐步起势，到了2007年，安茶茶厂如雨后春笋般兴起，安茶产业发展正式迈入快车道。“现在我们芦溪村一共有2800多亩茶园，户均4.8亩的规模孕育出11家茶企，其中5家茶企年产值近千万元，2024年，芦溪村安茶产量突破400吨，产值达6000万元。据安茶协会统计，今年安茶产量达700吨，产值超亿元。”芦溪村党总支书记、村主任严正武笑着说，“这些年靠着生叶采摘和茶叶制作，村民的收入不断增加，从2020年到2024年这5年间，大家的人均年收入增长了3000元，芦溪的这片‘小茶叶’真正变成了富民增收‘金叶子’。”
绿水青山间孕育生长出的不只“金叶子”，还催生出了“茶+研学”“茶+旅游”“茶+民宿”等新业态。
“最初我只是经营一家农家乐，当时想着能给游客提供些乡村风味餐饮、简单住宿就行。后来游客越来越多，大家对体验式旅游需求也高，我就想着拓展，正好老村委会闲置，我便承包下来打造茶产业文旅园。”祁门县祁兰香茶产业文旅园主理人严君凤笑着说，“现在我们一共有18间客房，为了更好地满足游客的住宿需求，我们还打造了亲子房。除了餐饮、住宿外，又专门建了个小型茶博物馆开展研学活动，让学生们能更深入了解安茶。”据了解，祁兰香从2020年开业至今，来体验采茶、制茶等研学活动的已超5000人次，不少单位也会来此开展党建、团建活动。
有人带头，大家的思路便活泛起来，纷纷把自家的“方寸之地”变成就地增收的“致富园”。现如今，芦溪村共有11家民宿，直接带动百余名村民实现家门口就业，编竹篓等配套产业，更让近百户家庭多了份稳定收入。
从一片叶到一杯茶，从茶山到茶厂，从茶文化到茶文旅，芦溪村的“茶路”越走越宽，蓬勃的发展态势也吸引了更多外部品牌前来扎根。
“我们当初选择芦溪村，正是看中了这里优良的生态环境、深厚的历史底蕴，以及茶旅融合强劲的发展势头。”“舟上·安乡”民宿负责人陈科学向记者介绍，民宿整体规划构建了艺术茶园区、美学生活区、滨水休闲区三大空间结构，涵盖23个特色项目，通过住宿、餐饮、研学体验、水上娱乐等多元业态，全方位满足游客的多样化需求。“我们民宿共有25间客房，自去年10月开业以来口碑持续攀升，节假日入住率稳定在90%，今年‘五一’假期更是达到了满房，不少游客都是冲着这里的茶乡风光和特色体验来的。”
从单一的种茶卖茶到多元发展的茶旅融合，芦溪村用一片茶叶书写了产业兴旺、生态宜居、治理有效、生活富裕的乡村振兴新图景。据了解，2024年，全村茶产业综合产值近亿元，村民人均年收入达2万元。
如今，这片浸润着山水灵气的“金叶子”，正让芦溪村乡村振兴的成色越来越足，让村民的幸福生活越来越有奔头。（记者 张 妍）
编辑： 刘晓东" width=140 height=90/>