新樱花大战曝光了一段预告片和实机战斗视频,机演还公布了一段实机战斗演示片段,示视除了一些角色介绍之外,频曝下面最新实机演示视频大家可以看看。光双登陆PS4。发售展现了游戏的新樱玩法。

世嘉方面今天(7月25日)举办了《新樱花大战》的战实直播节目,对于喜欢动作游戏的机演玩家可能会比价感兴趣,揭露了大量《新樱花大战》的示视全新情报,
游戏将于2019年12月12日正式发售,频曝
Pearl Abyss还表示,他们正在关注粉丝们反应的问题,正根据社区的反馈努力对《红色沙漠》进行快速更新和改进,以便玩家能接下来的冒险旅程更加精彩、愉快。

官博:
“《红色沙漠》全球累计销量达到两百万份
很开心可以跟各位一起共享这么有意义的一刻。衷心感谢所有与我们一同踏上帕卫尔大陆的玩家与社区的伙伴们。我们将持续倾听社区的多样反馈,并快速推进优化与改进,竭尽所能让各位玩家接下来的冒险旅程更加精彩、愉快。”
考虑到《红色沙漠》在登上全球畅销榜榜首后,仅通过预购就在Steam平台售出了40万份,这些数字其实并不令人意外。这款动作冒险游戏在所有平台上都获得了超过300万玩家的愿望单,而这股热潮似乎也转化为了实际的销量。

简体中文评价已降至“多半差评”:




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)
" alt="朱树生:每一次挽袖都为点亮生命火种">朱树生:每一次挽袖都为点亮生命火种

10月13日上午,中国安徽名优农产品暨农业产业化交易会(2023·合肥)在合肥滨湖国际会展中心开幕。本次农交会以“生态·品牌·开放·创新”为主题,13日至15日在合肥滨湖国际会展中心举办。(记者:朱胜利 图片:杨竹)
" alt="2023合肥农交会开幕">2023合肥农交会开幕
本文将从技术原理、核心优势、应用场景及落地实践等方面,对该技术进行系统性解析。
一、先进工艺节点的检测挑战与技术缺口
当前半导体制造技术正经历关键变革:鳍式场效应晶体管逐步被全环绕栅极(GAA)纳米带晶体管替代,中段制程(MOL)因多重图形化技术的应用,堆叠复杂度持续增加。这一变革导致致命缺陷多隐匿于 3D 结构内部,传统光学检测手段难以有效识别。
同时,先进工艺节点的缺陷呈现显著的产品特异性,集中分布于特定工艺 - 版图组合的 “热点区域”,此类缺陷由芯片设计固有的版图特征引发,成为影响良率的核心因素。
行业面临的核心矛盾在于:电子束电压衬度检测是识别电学缺陷的关键技术,但传统电子束检测采用光栅扫描模式,效率远低于光学检测,无法匹配大批量生产的需求。DirectScan 技术的出现,为破解这一矛盾提供了可行路径。

二、DirectScan 核心技术架构:PointScan 的创新逻辑
DirectScan 检测方案由eProbe 电子束检测工具、FIRE GDS 版图分析平台及Exensio 大数据智能分析平台三大核心组件构成,其技术突破的核心在于PointScan 扫描技术对传统电子束检测逻辑的重构,主要体现在以下三方面:
1
设计感知驱动的靶向检测
传统电子束检测采用无差别光栅扫描,需覆盖包括介质区域在内的全部区域,且无法识别被测目标的图形特征;PointScan 技术具备非接触式电学测试特性,可精准跳转至目标器件的关键位置(如焊盘、接触点),仅对有效检测区域实施电压衬度检测,完全规避介质区域的无效扫描,实现 “按需检测”。

2
检测效率的量级提升
通过 FIRE 平台的精细化版图分析,可精准筛选出需检测的 “关键区域”,大幅缩减检测范围:
后段制程金属 3 层通孔检测:仅需扫描总可检测面积的 2.5%
中段制程栅极 - 漏极短路检测:仅需扫描总接触点的 1%
栅极残筋检测:可规避 50%-75% 的介质区域,检测面积缩减至传统方案的 10% 以下
基于上述优化,PointScan 技术的检测吞吐量可达传统单束电子束检测设备的 20-100 倍,每小时可完成数十亿个被测器件的扫描。
3
设计感知学习与属性分析能力
DirectScan 与 FIRE 平台的深度整合,可实现跨多层版图的属性提取,包括触点类型(漏极 / 栅极)、晶体管阈值电压、极性、与扩散区隔离槽的距离等关键参数。
eProbe 输出的 KLARF格式数据含专属属性识别码,可与版图特征精准匹配,工程师可直接计算特定属性或属性组合对应的缺陷率,快速定位高风险晶体管类型与版图设计方案,为工艺优化提供数据支撑。
三、高难度场景的应用突破
PointScan 技术的低电荷沉积特性,使其在传统电子束检测难以覆盖的场景中实现突破:
背侧供电网络(BSPDN)晶圆检测
键合晶圆形成的绝缘层会阻碍电荷传导,导致传统电子束检测出现电荷累积、电子束偏折与失焦问题;PointScan 技术大幅降低单位面积电荷沉积量,有效缓解上述问题,已完成实际应用验证。
3D DRAM检测
3D DRAM 的结构特性同样易引发电荷累积,此前检测难度较高,DirectScan 技术的应用使该类器件的精准检测成为可能。
DRAM 阵列短路检测
独有的可控 “充电 - 检测” 功能,可在指定位置施加电荷后跳转至目标区域采集电压衬度信号,使特定岛状节点呈现高亮状态,清晰识别与浮空相邻触点的短路问题,该功能为传统光栅扫描技术所不具备。
四、行业落地实践与全流程应用
自 2022 年初起,eProbe 检测系统已在多家先进逻辑芯片制造工厂落地,目前两套设备投入大批量生产,第三套设备处于产能爬坡阶段,应用场景覆盖半导体制造全流程:
先进逻辑芯片制造
中段制程:GAA 栅极 - 漏极短路、栅极接触孔开路、栅极外延层 / 硅化物层开路检测
后段制程:M0 层、1X 层、2X 层系统性接触孔开路与金属布线短路检测
背侧供电网络:电源通孔、源极 / 漏极通孔接触孔开路与短路检测
随机逻辑电路漏电情况评估
先进 DRAM 制造(2024-2025 年)
外围电路:栅极 - 栅极残筋短路、栅极 - 漏极短路、字线 - 字线短路与开路检测及缺陷定位
存储阵列:基于可控 “充电 - 检测” 技术的存储节点短路检测
技术总结
在半导体制程向更精密 3D 架构演进的背景下,检测技术的创新成为保障良率的关键。DirectScan 方案通过 PointScan 靶向扫描技术、设计感知分析能力与产品特异性缺陷学习功能的融合,在保留电子束检测高灵敏度的基础上,实现了检测吞吐量的量级提升,同时破解了高难度场景的检测难题。
该技术不仅解决了先进工艺节点下缺陷“难识别、难检测” 的问题,更推动半导体检测从 “缺陷识别” 向 “工艺优化赋能” 升级,为下一代半导体制造提供了核心技术支撑和全新路径。
" alt="DirectScan 技术解析:下一代半导体电子束检测的创新路径与应用">DirectScan 技术解析:下一代半导体电子束检测的创新路径与应用艺术品产权化,本质上不是为了帮你卖货,而是为了让艺术品进入金融体系的说法。
在传统体系里,艺术品的逻辑是:审美 → 收藏 → 圈层交易
而产权化试图建立的是:确权 → 标准化 → 金融化 → 再流通
这两套逻辑不是替代关系,而是叠加关系;前者决定价值的灵魂,后者决定价值的效率。
问题在于,很多藏家过去几十年只训练了前半套能力——眼力、圈子、故事、来源,却几乎没有训练后半套能力——合规、评估、结构、风控。

当资产语言切换时,能力不匹配的人会产生一种错觉:我明明有好东西,为什么系统不认可?
因为金融体系不相信好,它只相信可验证。
这不是对艺术的不尊重,而是对规模化流通的最低要求。
银行进入艺术品领域,不是来炒价格的,而是来控制风险的。
金融系统的第一原则不是赚钱,是安全。
银行之所以过去几十年不碰艺术品,不是看不上,而是看不懂。
艺术市场长期依赖经验、故事和圈子信用,这套体系对熟人有效,对金融系统无效。
现在发生变化的核心不是价格,而是:艺术品开始具备金融可读性!
也就是四个字:可确权、可评估、可追溯、可处置!
当一件藏品满足这四个条件,它在银行眼里就不再是情怀物件,而是抵押物。
这一步比涨价重要得多。
涨价是情绪,抵押是制度。
制度的力量,远比情绪持久。
一、政策与资本的合流,是机会,也是过滤器
政策推动、资本入场、平台搭建,这些都是国内市场真实的趋势,但要看懂趋势,不能只看支持,还要看意图。
政策推动文化产权交易,并不是为了让藏家发财,而是为了把民间资产纳入可监管的经济循环。
说得直白一点:这是一次资产显影。
过去大量艺术品处于灰色流通状态:没有确权、没有标准、没有统一估值体系。
这种状态在小圈子里可以运转,但无法承载大规模金融信用。
银行不是不想做艺术品贷款,而是过去无法判断风险。
金融体系最怕的不是亏损,而是不透明。
产权化平台的意义在于三点:
把模糊资产变成可登记资产
把私人判断变成制度流程
把个体信用变成系统信用
这三步一旦完成,艺术品就不再只是物,而成为金融接口。
但过滤也同时发生。
只有来源清晰、可追溯、可评估的藏品,才会进入这套体系;大量依赖故事、传说、口碑的存量藏品,会被自然边缘化。
这听起来残酷,但它其实在倒逼一个行业成熟。
任何一个想成为资产类别的物种,都必须经历去江湖化的过程。
二、中国艺术市场真正的体量,不在拍卖场,而在民间。
大量藏品沉淀在私人手里几十年:
传承收藏
民间买卖
圈层流通
家族资产
这些资产有价值,但没有流动性。
在经济收缩周期里,最大的问题不是赚钱,而是:资产能不能调动?
房产可以抵押,股票可以变现,唯独艺术品长期处在“看得到、用不了”的状态。
这是一种低效率的财富结构。
银行和交易平台现在做的事,本质上是把这部分“沉睡资产”纳入金融循环。
对国家来说,这是资产盘活;
对银行来说,这是新增抵押品类别;
对藏家来说,这是第一次真正拥有金融工具。
注意,是工具,不是奇迹。
工具只放大能力,不创造能力。

三、艺术品进入银行体系,会改变什么?
很多人只看到一个点:可以贷款了。
但真正的变化远不止融资这么简单。
1、藏品开始被制度重新定价
过去价格靠圈子共识,现在开始引入数据模型。
评估体系、区块链溯源、产权登记,这些听起来技术化,其实只有一个目的:减少模糊空间。
模糊是投机的温床,也是风险的来源。
制度进入后,价格区间会收窄,暴利机会减少,但真实成交增加。
对投机者不友好,对长期持有者是利好。
2、 资产分层会加速
金融系统天然偏好优质资产。
来源清晰、学术可靠、市场共识高的藏品,会优先进入抵押体系;
模糊资产会被排除在外。
这意味着未来市场不是一起涨,而是:强者更强,弱者回归现实。
这听起来冷酷,但这是成熟市场的必经之路。
3、 收藏行为开始金融化
当艺术品可以参与资产配置,它的逻辑就变了。
不再只是“喜欢就买”,而是:
占资产比例多少?
与其他资产相关性如何?
是否具备抗通胀能力?
这不是庸俗化艺术,而是扩展艺术的功能。
它仍然可以审美,同时承担财富管理角色。

四、藏家最该警惕的三种误区
浪潮一来,最大的危险不是落后,而是误判。
平台解决的是流通效率,不是价值创造。
如果藏品本身缺乏学术与市场支撑,制度只会让问题更透明,而不是更昂贵。
说句实话:系统不会替你判断价值,只会放大真实价值。
金融化的第一步是风险控制,不是价格刺激。
透明市场的特点是:
涨得慢,但跌得少。
这是稳定,不是平庸。成熟市场更像长跑,而不是烟花。
误区三:所有藏品都该资产化
有些东西适合金融,有些只适合情感。
强行资产化,只会增加成本和焦虑。
真正聪明的藏家,会做一件事:把收藏分成两类;审美资产 & 金融资产。
前者服务精神,后者服务结构。
两者都重要,但不能混用逻辑。
藏家往往认为:我的东西独一无二,无法比较。
金融体系的回答是:如果无法比较,就无法定价;无法定价,就无法融资。
这不是谁对谁错,而是两种价值观的碰撞:艺术世界强调差异,金融世界强调可替代。
产权化的本质,是在两者之间找一个中间层。
真正聪明的藏家,不是抵抗标准,而是学会利用标准。因为一旦进入标准体系,资产就获得了新的能力:可复制的信用。
这意味着你不再只能“卖掉”藏品,而可以“调动”藏品。
卖是终局,调动是杠杆。
这是从收藏思维向资产配置思维的跃迁。
五、未来十年:收藏家身份正在升级
过去的收藏家,是拥有者。
未来最成功的藏家,不是囤货最多的人,而是最懂资产结构的人。
这不是抬高门槛,而是现实要求。
你需要开始习惯:
把收藏分层:审美资产 vs 金融资产
为核心藏品建立完整档案链
主动接入评估与合规体系
用金融工具服务收藏,而不是替代收藏
艺术仍然是艺术,但藏家的角色正在金融化。
这不是庸俗化,而是专业化。
就像房地产从居住物变成资产类别,并没有消灭房子的居住属性,只是增加了一层经济维度。
不是不能住,但无法进入金融体系。
艺术品也正在经历同样的演化。
很多老藏家最吃亏的地方,不在眼力,而在忽视记录。
未来价值的一半,来自物件本身;另一半,来自信息链条。
信息就是信用;信用就是价格。
艺术品的终极价值,依然来自时间、学术、共识和文化地位,而不是交易结构。
金融可以加速流通,但无法创造经典。
如果藏家把产权化当成价值制造机,结局一定是失望;
如果把它当成价值放大器,前提是你先拥有真正的价值。

六、时代在升级,收藏也要进化
这些所谓的金融革命,说到底,是艺术行业的一次成年礼。
它意味着:
从江湖走向制度
从经验走向数据
从圈子走向市场
从故事走向结构
这不是对传统的背叛,而是对未来的准备。
真正成熟的藏家,不会在艺术和金融之间选边站,而是理解:两者正在合并成一个更大的系统。
在这个系统里,审美决定上限,制度决定下限。
只懂审美的人,会被效率淘汰;
只懂金融的人,会被时间淘汰。
能同时理解两者的人,才是新时代的核心玩家。
艺术品不再只是被欣赏的对象,而是被管理的资产;
藏家也不再只是拥有者,而是价值的运营者。
这不是降维,而是升级。
问题从来不是艺术能不能变现,而是:当艺术终于可以像资产一样运转时,你是否已经准备好,用资产思维去对待它?
你不再只是收藏物件,而是在管理可传承资产。
当银行开始读懂艺术,艺术也在要求藏家读懂它的结构。
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" alt="艺术收藏正式进入金融资产:看不懂这一步,藏品只能压箱底自己看! 收藏资讯">艺术收藏正式进入金融资产:看不懂这一步,藏品只能压箱底自己看! 收藏资讯洞头网讯(记者 庄缘 王从华)6月20日上午,市人大常委会副主任陈永光带队来我区开展文明城市建设督查,并为北岙街道、元觉街道颁发“最优镇街”流动红旗。区人大常委会主任刘素婷陪同。
据介绍,在2023年温州市文明城市创建第二轮实地测评情况中,北岙街道在市建成区内排名第二,元觉街道在市建成区外排名第二。本轮测评采取“明察+暗访”的形式,抽选市区内42个街镇中的部分街镇同步开展,并对测评成绩排名靠前的镇街予以通报表扬。
颁旗仪式上,陈永光表示,获得流动红旗的单位要珍惜荣誉、再接再厉,继续凝结强大的力量,以背水一战的决心、务实过硬的作风、决战决胜的状态,坚决打赢文明城市建设这场硬仗。
随后,陈永光一行来到我区腾飞路、广场路及新城农贸市场检查,发现整体环境卫生状况较好,市场秩序井然,同时对水产区地面排水设施管理提出了指导性建议。
座谈会上,陈永光指出,文明城市建设既是开卷考,也是竞赛考,又是淘汰考,要持续推进常态化整改,下足绣花功夫;要突出亚运会主题,组织开展相关活动,创新谋划特色亮点,营造文明城市建设浓厚氛围;要同心同向同目标,共同打好这场“迎亚运、享盛会、游温州”的文明建设大会战,交上一份城市文明精彩蝶变的满意答卷。
" alt="市人大常委会副主任陈永光来我区督查文明城市建设工作">市人大常委会副主任陈永光来我区督查文明城市建设工作
3月2日-5日陕西大型煤矿竞拍成交价格表(点击图片查看)
咱先说“火”的那一面。大家看看上图,陕蒙那几个年产千万吨煤炭的国企大矿,特别是高卡、低硫的优质块煤,竞拍现场那叫一个激烈!不仅没跌,甚至还有溢价十几块成交的。为啥?说白了就是部分终端年前没备货、刚需采购必须下手,咬着牙也得往上加钱抢。华南进口煤价格继续涨,国际海运费一周上涨1.25美元/吨,进口煤倒挂,印尼减产和斋月持续影响中。
但你再转头看看“冰”的那一面。简直没眼看。那些普通品种、低卡煤民营小矿,起拍价和市场报价一降再降,照样大面积流拍!下游买家现在一个个鬼精鬼精的,魏桥电厂最新通知:明天(3月6日)开始,七电下调5元。巴图塔、燕家塔站台收购价下调10元/吨求购。很多大型终端用煤工厂全在玩“拖字诀”——就等你降价?你不降价,那我再等等,反正我不急,总有人想割肉出货。

3月5日山西炼焦煤竞拍成交情况汇总
不过,随着工厂复工复产,电厂日耗已逐渐回升,3月4日,沿海六大电合计库存1360.6万吨(+4.1),日耗69.9万吨(+0.17),可用天数19.4天。钢厂、焦化厂本周已开始积极备产,原煤料采购量开始加大,焦煤矿报价出现上涨。这从本周山西地区炼焦煤竞拍成交率和成交数量上升就可以看出,煤炭宝3月5日会员日报显示,山西挂牌65000吨,成交55000吨,所有煤种上涨13-23元。
近日,随着中东地区地缘冲突持续升级,国际油气价格迎来飙涨。有业内机构指出,如果天然气价格持续上涨,或将带动买家由天然气转向煤炭,从而支撑东北亚地区的动力煤需求。
业内专家观点
个人认为,动力煤竞拍要看榆林地区国有大矿才比较有参考价值,看内蒙地区价格则要看神华巴图塔站台的收购价。焦煤行情则要看山西竞拍结果。
煤炭宝(MTB)最后说一下重点:
短期来看,两会召开大家都在观望,都想看看2026年煤市政策方面如何定调,价格应该不会大起大落,以窄幅震荡为主,但两会后,产地煤矿陆续复工,随着非电需求释放,加上国际煤价的支撑,3月煤价整体大概率还会保持上涨势头,不过电厂现在高库存、日耗上升缓慢也会压着涨幅。目前,国内煤价走势还未定调,大家还请稍安勿躁。
(资料图片)关节与天气的微妙关联
关节之所以能对天气变化做出反应,主要是因为关节内存在丰富的感受器。这些感受器如同一个个灵敏的侦察兵,时刻监测着关节的内部状态与外部环境的变化。当天气发生变化时,尤其是气压、气温和湿度出现较大波动时,关节周围的组织会随之发生物理和化学变化。这些变化刺激感受器,感受器便将信号通过神经传导至大脑,从而让我们感受到关节的不适。
气压改变是影响关节的重要因素之一。当气压降低时,关节腔内外的压力差增大,这会促使关节滑膜组织水肿,关节内的神经末梢受到刺激,就会引发疼痛。举个例子,在暴风雨来临前,气压通常会大幅下降,很多关节炎患者此时就会感觉到关节胀痛明显加剧。
气温骤降对关节的影响也不容小觑。寒冷会导致关节周围的血管收缩,血液循环减缓,关节周围的组织供血不足,代谢产物堆积,刺激神经末梢,可引发疼痛。此外,低温还会使关节周围的肌肉、韧带等组织的弹性降低,柔韧性变差,关节的活动阻力增大,进一步加重关节负担,导致疼痛加剧。
湿度的变化同样会对关节产生影响。高湿度环境会使关节周围的组织吸收更多水分,发生肿胀,对神经末梢造成压迫,从而产生疼痛感。对于本身就患有类风湿关节炎的人来说,高湿度环境可能会引发炎症反应,导致关节疼痛和僵硬症状加重。
特殊疾病患者会更敏感
对于患有骨性关节炎、类风湿关节炎、痛风性关节炎等疾病的人群来说,关节受天气变化的影响更大。
以骨性关节炎为例,这类患者的关节软骨已经出现磨损,关节边缘骨质增生,关节结构遭到破坏,关节周围的神经末梢更容易受到刺激。当天气变化时,关节内的压力、温度和湿度发生改变,会直接刺激到这些受损的部位,结果就是导致疼痛加剧。
类风湿关节炎是一种自身免疫性疾病,患者的关节滑膜会发生炎症反应,产生大量炎性介质。在天气变化时,身体的免疫系统会受到影响,炎性介质的分泌增加,进一步加重关节炎症,使关节疼痛、肿胀和僵硬等症状更加明显。
痛风性关节炎则是由于体内尿酸代谢异常,尿酸盐结晶沉积在关节内引起的。天气变化可能会影响尿酸盐的溶解度,导致结晶析出或溶解,从而刺激关节,引发疼痛。
来源:《大众健康》杂志
作者:上海交通大学医学院附属仁济医院骨关节外科主治医师 赵耀超 副主任医师 曲新华
审核:国家健康科普专家库成员、上海市老年医学中心(中山医院闵行院区)骨科主任医师 林红
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" alt="微动态丨天气一变,为何关节就痛?">微动态丨天气一变,为何关节就痛?
9月25日,杭州亚运会将产生38枚金牌。游泳赛场精彩继续,覃海洋、叶诗文、徐嘉余等游泳名将轮番登场;体操赛场同样值得关注,期待中国体操女团冲金成功。这些看点不容错过。
看点1:中国体操女团剑指冠军 48岁丘索维金娜再战亚运
9月25日,亚运会竞技体操女子资格赛暨团体决赛将拉开帷幕,竞技体操是中国代表团亚运冲金的传统优势项目,女队在亚洲的领军地位也一直十分稳固,已经实现女团12连冠。
本届亚运会虽然主场作战,但中国女子体操队面临的挑战却并不小,特别是最大对手日本队将对中国女团发起强有力的冲击。竞技体操女子资格赛暨团体决赛将于19:30开始,代表中国女团出战的章瑾、唐茜靖、虞琳敏、张欣怡、左彤将目标锁定为冠军。
同样值得关注的还有被中国网友亲切称为“丘妈”的乌兹别克斯坦体操运动员丘索维金娜,已经年满48岁的她,再次复出来到杭州亚运会。“我还没能为祖国乌兹别克斯坦拿到一枚(重要赛事的)奖牌,我不能就这样结束我的体操生涯。”
唯有热爱,可抵岁月漫长!这次杭州亚运会,她将取得怎样的成绩?让我们一起拭目以待。
看点2:游泳赛场精彩继续,覃海洋能否顺利拿下个人首金
9月25日,游泳项目将产生7枚金牌。覃海洋在男子100米蛙泳、徐嘉余在男子50米仰泳、万乐天和汪雪儿在女子50米仰泳、余依婷和叶诗文在女子200米个人混合泳上具备夺金实力。
覃海洋在24日晚的比赛中不敌队友汪顺,夺得男子200米混合泳亚军。他能否在游泳赛事第二日顺利拿下个人首金,备受关注。
中国香港名将何诗蓓在女子200米自由泳上有较强的实力;男子4×200米自由泳接力将是一场龙虎大战。
看点3:射击项目产生多金,男子10米气步枪、男子手枪速射值得关注
9月25日,射击项目将产生6枚金牌。其中男子10米气步枪、男子手枪速射项目中国队高手云集,盛李豪、余浩楠、杜林澍及在世锦赛25米手枪速射项目上创造世界纪录的老将李越宏将为观众奉献精彩表演。
看点4:团体半决赛开战!期待国乒男女队继续乘风破浪
9月24日,中国队选手马龙在比赛中回球。
9月25日,亚运会乒乓球项目将展开男女团体半决赛较量。
11:00,中国乒乓球女队将在半决赛与泰国队交锋,后者在四分之一决赛中以3比2险胜朝鲜队,另外一场半决赛将由韩国对阵日本。18:30,中国乒乓球男队将在半决赛中对阵中国台北,另外一场半决赛将在韩国与伊朗之间进行。值得一提的是,伊朗男乒在四分之一决赛中爆冷以3比0击败了日本队。这批黑马能否继续取得突破,我们拭目以待!
期待国乒将士披荆斩棘,晋级决赛!
资料来源:杭州亚运会官网、新华网、中国体育报、中国奥林匹克委员会微博、光明网、都市快报、新京报等,具体比赛情况以实际为准。
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西乃 (南达科他州)
杰克·肯普
紅身異頭獅魚
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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第64师团 (日本陆军)