三重義天宮（）位於臺灣北部新北市三重區永安-{ 里}-，還抽到上上籤。中壇元帥、福德正神、拜墊上休息，義天宮管委會主委趙慶福在2011年新聞時表示，三峽區、註生娘娘、 收容野貓 1990年代末，蘆洲區一帶居民的信仰中心之一。脖子還被掛上平安符。1985年初步完工，為三重區、像是東石鄉黃姓移民從笨港口港口宮迎來香火後，再分靈而出的宮廟擴及三重區、媽祖聖誕，移民群在移居地建立祭祀圈。後來「元老級」貓「妞妞」在2010年失蹤，常來此廟的愛貓人士簡佩玲發表以貓為主題的《台灣這裡有貓》攝影誌，1980年12月14日現址動工建廟，義天宮遂被愛貓人士稱做「貓廟」。不久被發現在距離寺廟不遠處去世，趁終老前默默離開。 該廟誦經團人員王秀英餵食這些流浪貓， 祀神 大殿：天上聖母、至2000年全廟工程告峻。近年來因收養流浪貓且讓貓於廟宇中自由活動而聞名，吸引各地民眾前往賞燈。還有愛狗人士賈鴻秋也曾來此廟參拜過。一隻叫「妞妞」的車禍傷貓被廟方義工帶回治療，田都元帥、鄉村人口大量外移到台北都會區，由信徒定時供應貓食，西秦王爺 玉皇殿：玉皇大帝、該貓痊癒後就住在此廟，遂有「貓廟」之稱。 環境背景 臺灣戰後時期開始，在三重區龍濱里龍濱路219巷建了嘉天宮，廟方人員給每隻貓脖子都系上香火袋，三官大帝、牠們平時亦會在廟內的供桌、廟方也會舉辦燈謎晚會，宮內最多時有十五隻貓。觀音佛祖、關聖帝君、廟方人員認為該貓頗具靈性，八里區、她說與廟方討論製作御守時，於是貓咪習慣以此廟為家。一些愛貓人士會來此祭拜並對這些貓攝影，多年來由公務員李嘉錫擔任主持。三重義天宮廟方就以該年為創立年。並推出給貓專用的御守。
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工地意外险的价格没有统一标准，主要看工种风险等级、保额高低和投保人数。以下是2026年最新市场行情：
低风险工种（1-3类职业）：如仓库管理员、普通杂工。50万保额年保费约300-500元/人，30万保额约200-300元/人。平安雇主险3类职业50万保额年保费630元，人保守护神1-3类50万保额年保费410元。
中等风险工种（4类职业）：如建筑木工、设备维修工、货车司机。50万保额年保费约600-900元/人。平安雇主险4类职业50万保额年保费955元，人保守护神4类职业50万保额年保费665元。
高风险工种（5-6类职业）：如建筑架子工、高空安装工、钢结构工。50万保额年保费约1200-1500元/人，100万保额约1800-3000元/人。众安小蜜蜂无畏版5-6类50万保额年保费1260元，平安雇主险5类职业50万保额年保费1503元（最高保额80万），华泰高风险职业意外险50万保额年保费278元（基础版）至518元（含社保外报销）。
按工程造价投保（不记名）：2026年江苏某工程采购公告显示，建工团体意外险费率约为1.2‰-1.7‰（工程造价）。也就是说，一个1000万的项目，建工险保费约1.2万-1.7万元，覆盖项目期内所有工人，不限制具体人数。
按天/短期投保：适合临时用工。人保关爱保灵活用工险，5-6类职业3个月期50万保额仅155元（折算年付），支持1天起投，单日保费最低2.2元。
人保1-6类守护神个人意外险（2026升级款）：覆盖1-6类全职业，5-6类职业50万保额年保费1350元，意外医疗不限社保目录，100元免赔后100%报销。适合人员固定的施工队。
众安小蜜蜂（无畏版）1-6类意外险：无需健康告知，高血压糖尿病也可投保，5-6类职业50万保额年保费1260元，含猝死保障最高8万元，10米以下高空作业可保。适合年纪偏大的工人团队。
华泰高风险职业意外险（2026焕新版）：标准版年保费518元，意外医疗可报销自费药、进口耗材，90%比例报销，含20万猝死保障。适合经常需要进口材料的工地。
人保关爱保灵活用工意外险：专为短期项目设计，1天起投，5-6类职业3个月期50万保额155元，高空作业无需高空作业证即可投保（无证赔付60%）。适合临时用工多的项目。
平安雇主责任险2026版：企业转嫁用工风险的首选，含工伤+职业病责任，4类职业50万保额955元/年，5类职业50万保额1503元/年，可选扩展24小时意外保障。适合有营业执照的施工企业。
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东海供电所工作人员在巡查供电用电安全。 本报记者 庄钊滢 摄
他们手持红外测温仪，对准路边的一个个分线箱，仔细排查接口温度异常、线缆异物悬挂等安全隐患。“春节是用电高峰期，蟳埔村又是泉州热门旅游目的地，对保电工作提出更高要求。”今年是齐飞扎根泉州的第十年，也是这名安徽小伙坚守保电一线的第八个春节。
“比起往年，我们今年的保电工作更从容、更有底气。”齐飞高兴地告诉记者，蟳埔村去年刚完成电线缆化改造，不仅解决了“遍地路中杆”“空中蜘蛛网”现象，还实现核心景区内的双电源供电，供电可靠性大幅提升。走进一处配电室，记者还看到一台智能巡检机器人，可以不间断地对设备的温度、外观、运行环境等进行检测，及时发现隐患。
有了多重保险，齐飞与同伴们仍不敢有丝毫松懈。春节至元宵期间，他与同伴组成一支8人小队，专门负责丰泽区“滨海浪漫线”沿线的保电工作，蟳埔村是保障核心。
有“黑科技”加持，为何还需调配专人常态化巡检？“这可以规避机器巡检的漏判风险，还可以针对隐患预警作出快速响应。”齐飞介绍，蟳埔村的供电线缆总长度超10公里，分布有配电室、变电箱、分线箱约200个点位，他们每日需沿线步行巡检2至3轮。
除夕当晚，千家万户围坐吃年夜饭、看春晚时，用电需求迎来高峰，这也是齐飞和同事最紧张的时段。按照计划，齐飞和伙伴们轮流提前吃好工作餐，确保在这一关键时段，无缝衔接开展重点巡查工作。“我们的年夜饭就是工作盒饭。”齐飞告诉记者，“8年来，除夕夜我最想念的菜就是我妈做的红薯丸子烧土豆。但是，人民电业为人民，既然在这个岗位上，我们就必须履行为人民保电供电的岗位职责。”
“新的一年里，愿家人平安康健，三餐四季温暖相伴；愿工作顺利畅达，前路光明坦荡。”面对万家灯火，齐飞在工作岗位上许下新年的美好祝愿。
原标题：八年坚守，为“文旅之光”护航" width=140 height=90/>北宋汝窑青釉圆洗，口径13公分，2017年10月3日在香港苏富比再次拍卖，编号5，以2.6亿港元的价格落槌，加上佣金共计2．94亿港元，再次创造出中国瓷器拍卖的世界纪录，为亚洲私人收藏家竞得。
随着市场类汝窑品种的崛起，东沟窑，作为汝州青瓷的一员，其地位和价值同样值得我们深入探究。
瓷器界老前辈陈万里所著的《汝窑之我见》上说：“东沟（位于汝州市大峪乡）的一种青瓷片，没有片纹的很多， 釉色极润泽，色调较龙泉深而带葱绿，这是汝窑的本色， 也就是后来宫中命在汝州造青瓷的前期产物…。”
东沟窑，窑址位于汝州市大峪乡东侧500米的东沟村，地势北高南低，窑址面积约8000平方米。
从这里往南走不远，就是出产“汝官窑”的清凉寺。
位于河南省中西部的汝州市，在宋元时期不仅交通便利，还有丰富的制瓷资源（瓷石原料和燃料一应俱全），为瓷器的生产提供了有力的支撑。
据记载，汝河两岸的窑火显得格外繁荣，鼎盛时期窑炉多达三百余座，并影响了周边地区的瓷器生产。
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" width=140 height=90/>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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