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售后服务上门服务电话，智能分配单据：谁说矿山只有灰？河北赞皇藏着一座开满紫色花海的“矿山公园”

　　石家庄6月16日电 (杨宏伟)初夏时节，“2026媒体走金隅”调研活动走进河北省石家庄市。作为传统高耗能建材行业，金隅冀东水泥石家庄区域锚定绿色低碳转型方向，依托矿山生态修复、布局光伏绿能、水泥窑协同处置固废等多元举措，走出一条“生态优先、绿色发展”的产业新路径。

　　走进赞皇金隅公司石灰石矿，全然不见传统矿山尘土飞扬的刻板模样，而是成片淡紫色苜蓿花海随风翻涌，空气中弥漫着草木清香。这里正在建设的赞皇金隅石灰石矿矿山公园，彻底抚平了以往竖切式开采遗留的生态创伤。

图为6月12日，赞皇金隅石灰石矿矿山公园现场。杨宏伟 摄

　　“我们采用横切式开采工艺，在国内处于领先地位。”赞皇金隅公司矿山运行部部长姚飞介绍，企业坚持“边开采、边治理、边恢复”原则，将矿山综合治理纳入《石灰石矿矿山生态修复方案》。开采形成的台阶平台经复垦植绿，由蜿蜒盘山公路串联成片，层层叠叠的生态园区雏形已然显现。

图为赞皇金隅水泥有限公司石灰石矿横切式开采终了效果图。杨宏伟 摄

　　据姚飞介绍，企业规划累计投入1.5亿元，用于矿山全周期生态修复治理。早在2022年9月，已建成首个终了平台——虎头山公园，该项目占地65亩，园区集休闲娱乐与文化体验于一体，配套观景平台、镜面水景及休闲广场等设施。为确保安全生产，矿区布设了3处边坡在线监测点，实时捕捉山体表面位移变化，全方位防范滑坡与泥石流风险。“待矿山开采完毕，这里将建成一座功能完备、景致宜人的综合性生态园区。”姚飞展望道。

　　在实现视觉“披绿”的同时，企业也在能源结构上做“减法”。走访团在厂区看到，大面积料棚顶部已被太阳能板覆盖。目前，石家庄区域各水泥企业已全部配套光伏发电项目，年发电量达1190万度，相当于年减碳9335吨。其中，赞皇金隅二期4MW光伏项目已提前全容量并网，总装机6MW，年总发电能力提升至约700万千瓦时，预计每年可节约标煤约2110吨，减少二氧化碳排放近5486吨，相当于植树造林220余亩。项目负责人介绍，项目结合厂区结构特色，在网架结构料棚采用张拉索加固铺设光伏板，在粉煤灰堆棚应用轻质光伏组件，并配套华为防逆流智能系统，告别了人工拉闸，实现了智能化运维。

　　此外，企业还依托水泥窑高温煅烧工艺，破解区域危废处置难题。赞皇金隅先后投资近2亿元，建成生活垃圾、污泥及危险废物协同处置项目，年处置危废能力达3万吨(涵盖9大类51小类)，并可消纳生活垃圾300吨/天、污泥200吨/天。年可以利用粉煤灰、脱硫石膏、转炉渣等综合固体废物100万吨的能力，相较于传统填埋，水泥窑协同处置具有集约、环保、无二次污染等优势。依托窑内高温、强碱环境，废弃物中的灰渣和能量可直接用于生产，实现了资源高效整合。据统计，该项目运行至今已处置各类危固废58万吨，有效缓解了“垃圾围城”压力。(完)

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　　石家庄6月16日电 (杨宏伟)初夏时节，“2026媒体走金隅”调研活动走进河北省石家庄市。作为传统高耗能建材行业，金隅冀东水泥石家庄区域锚定绿色低碳转型方向，依托矿山生态修复、布局光伏绿能、水泥窑协同处置固废等多元举措，走出一条“生态优先、绿色发展”的产业新路径。

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　　此外，企业还依托水泥窑高温煅烧工艺，破解区域危废处置难题。赞皇金隅先后投资近2亿元，建成生活垃圾、污泥及危险废物协同处置项目，年处置危废能力达3万吨(涵盖9大类51小类)，并可消纳生活垃圾300吨/天、污泥200吨/天。年可以利用粉煤灰、脱硫石膏、转炉渣等综合固体废物100万吨的能力，相较于传统填埋，水泥窑协同处置具有集约、环保、无二次污染等优势。依托窑内高温、强碱环境，废弃物中的灰渣和能量可直接用于生产，实现了资源高效整合。据统计，该项目运行至今已处置各类危固废58万吨，有效缓解了“垃圾围城”压力。(完)

11月28日消息，人工智能领域顶级会议NeurIPS2025公布了论文奖，阿里通义千问团队最新研究成果从全球2万多篇投稿论文中脱颖而出，被评为最佳论文，是唯一获得该奖项的中国团队。该论文首次在业内揭秘了注意力门控机制对大模型性能和训练的影响，业内人士普遍认为该研究是突破当下大模型训练瓶颈的重要一步，将有力推动AI大模型技术的发展。

阿里通义千问研究成果被评为NeurIPS2025最佳论文

NeurIPS是人工智能领域影响力最大的顶会之一，该会议诞生了Transformer、AlexNet等里程碑式研究成果。今年，谷歌、微软、OpenAI、阿里巴巴及麻省理工学院等全球顶尖科技公司和机构共有2万多篇论文投稿，仅有约25%的论文被接收，而最佳论文仅有4篇，入选概率不及万分之二，代表了目前全球人工智能领域最有价值和影响力的研究。

2017年，谷歌在NeurIPS发表的论文首次提出Transformer模型架构和‌自注意力机制，这一研究让AI像人类一样具备有选择性地关注关键信息的能力，是当下大模型研究的基础。尽管现在大模型在很多领域已经取得接近甚至超越人类的表现，但现有注意力机制仍存在诸多局限，例如当下大模型会因为过度关注特定信息而导致对其它重要信息的忽略或处理偏差，这些局限性极大地影响了模型性能和训练稳定性，为此业界开始探索对注意力进行优化的新方案。

门控机制被认为是模型的“智能阀门”，可以帮助模型过滤无效信息并提升模型性能。近年来，AlphaFold2、ForgettingTransformer等学术界和工业界模型开始尝试将门控和注意力机制结合。但业界尚未破解门控在注意力中发挥作用的内在原因，也缺少大规模实践的经验。

此次，通义千问研究团队通过在1.7B稠密模型（Dense）与15B混合专家模型（MoE）上进行了数十组实验，单组实验训练最多超过3.5万亿tokens，首次清晰揭秘了门控注意力背后的作用原理，并全面展示使用该方案的最佳方式。

实验结果显示，对各注意力头的输出进行门控，是提升模型性能最有效的方式。使用该方式，在引入额外1%参数的情况下，可实现0.2以上的困惑度下降、MMLU基准评测2个点的提升。研究还发现，该技术还能在更大规模的模型训练上实现更好的性能。

使用论文方法，在引入额外1%参数的情况下，可以实现0.2以上的困惑度下降、MMLU基准评测2个点的提升

目前，该研究成果已应用于Qwen3-Next模型，并显著提升模型的性能与鲁棒性，相关技术方案、实验模型及产品级模型均已开源。NeurIPS评审委员会指出：“这项工作将被广泛应用，并极大推动AI研究人员对大语言模型中注意力机制的理解。”

通义千问团队表示：“对门控注意力机制的深入理解，不仅为大语言模型架构设计提供了新思路，也为构建更稳定、更高效、更可控的大模型奠定了基础。”据悉，目前阿里千问已开源300多款模型，涵盖全模态、全尺寸，全球下载量突破7亿次，衍生模型超过18万个，位居全球第一。

责编：秦雅楠、王瑞景

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