冬季旅游住宿怎么选？经验分享

拌?凉拌菜

拌凉菜做法: 花生拌黄瓜 食材:生花生米少许、新鲜黄瓜1根、凉拌菜木耳1小把、凉拌菜洋葱1个、凉拌菜食用油适量、凉拌菜白糖适量、凉拌菜无需下载91直接进入浏览盐适量、凉拌菜鸡精少许、凉拌菜生抽适量、凉拌菜米醋适量、凉拌菜香菜少许、凉拌菜香。凉拌菜

凉菜做法?凉拌菜

第四道:凉拌娃娃菜 1、娃娃菜洗净,凉拌菜一片一片揭开。放入开水中烫1分钟左右,凉拌菜烫软。土豆丝胡萝卜丝烫2分钟,烫至透明,粉丝烫软。全部放凉水中过一下凉。 2、捞。麻豆传媒在线观看App

10种家常做法?

4、凉拌鸡丝 食材:鸡胸肉、胡萝卜、卷心菜、姜、葱、蒜、香菜 做法:将鸡胸肉洗净,然后放入沸水中加姜和料酒煮1分钟,捞出后放凉,撕成丝状备用;胡萝卜和卷。

凉拌菜做法?中文免费高清在线观看电视剧全集

一份凉拌菜好不好吃,主要在于:凉拌汁!! 凉拌汁做得好,你就是拌鞋底都好吃(啊不是,别吃) 说实在的凉拌汁就是凉拌菜的灵魂啊啊 今天把我多年做凉拌菜的秘。

凉拌菜的做法大全?

1、拌葱头 原料:葱头一斤青红辣椒三个酱油三钱陈醋三钱精盐五钱香油三分 制法:将葱头剥去老皮洗净,直刀切成片,再改刀切成粗丝或小块;辣椒直刀切成丝。

凉拌菜怎么拌才好吃，有大厨给点建议吗，需不需要调料水?

那么凉拌菜怎么拌才好吃呢?最关键就是掌握好凉拌汁的调配,今天,告诉大家一个万能凉拌汁的调配方法,几乎。

凉菜怎么拌?

凉菜有很多种,每种办法用不同,大部分都是水焯一下,然后拌上色拉油,拌上油盐酱醋调味料等等,有些凉菜比较特殊,直接是水抄一下,然后蘸酱吃,还有一些凉菜址。

凉拌菜的制作?

凉拌菜的制作方式取决于各地区的饮食习惯。在北方居家凉拌菜一般程序比较简单,如猪头肉拌黄瓜,原料有猪头肉半斤,黄瓜500克,大蒜20克,凉拌菜酱油10克,白醋5。

凉拌菜的色·禁做法大全家常?

凉拌菜的做法大全家常?这里介绍一下凉拌黑木耳吧。 材料:黑木耳3两,用热水浸泡30分钟洗干净。 配料:陈醋10克,酱油5克,盐2克,红辣椒1个切丝,香菜3两洗干。

简单凉菜做法?

凉菜: 1.烧椒皮蛋 原料:皮蛋2个,青、红尖椒各2个、生抽、陈醋、盐、白砂糖、味精、高清乱码 免费毛片胡椒粉、油辣椒,蒜末。 做法: 1.皮蛋去壳,洗净,切块,放置盘中,青红尖椒。

1、食材准备：毛芹菜、胡萝卜、洋葱、盐、麻辣油、芝麻红油、白糖。

2、把毛芹菜洗净，胡萝卜洗净去皮，切小丁。

3、开水加胡萝卜丁，烫2分钟捞起，用凉水过凉，沥干水分。

4、毛芹菜下开水里烫变色捞起。

5、用凉水过凉，挤干水分切丁，洋葱切丁。

6、把毛芹菜、胡萝卜、洋葱拌在一起。

7、加白糖、盐拌均匀。

8、加麻辣油。

9、加芝麻红油。

10、拌均匀即可。

算力、存力、连接力等全面提升 英特尔至强6+加速Agentic AI落地

当AI步入Agentic AI时代，数据中心对算力的诉求正加速回归CPU。在英特尔至强6+新品发布会暨数据中心创新日上，英特尔给出了兼顾算力效率与应用落地的思路——依托CPU、GPU、IPU等协同运作，凭借全新至强6/6+处理器在“算力、存力、连接力、保障力”上的提升，将Agentic AI转化为触手可及的现实生产力。

【PChome 2026年6月5日消息】从全球到中国，AI算力需求经历了颠覆性的改变：2025年，中国AI推理数据量首次超过训练数据量，2026-2027年，企业场景中的活跃智能体数量同比增长将超200%，这些数据的背后，是CPU重回C位的变化，也是行业对构建以CPU为中枢的、面向大规模推理和Agentic AI的现代智算中心的呼唤。

200%的增长：CPU强势回归，机会无处不在

英特尔市场营销集团副总裁、中国区总经理郭威

英特尔市场营销集团副总裁、中国区总经理郭威指出：“以算力、数据、算法和网络为核心的AI基础设施格局正在重塑。算力需求持续爆发，AI更广泛地向云、边、端部署，混合式AI成为主流。这一进程中，CPU的中枢作用日益凸显。面向Agentic时代，通过CPU、GPU、存储与网络的高效协同，构建系统级能力，才能真正释放AI规模化应用的价值。我们相信，以CPU为中枢的新一代智算基础设施，正在成为AI规模化落地的关键底座，也将开启一个更加高效、更加普惠的智能新时代。”

全新至强6/6+处理器：以“四力”打造Agentic AI时代的智算中心

如今，CPU既要承载高密度CPU集群中的数据预处理、编排调度与任务分解等工作，又需要在GPU智算服务器集群中承担主控CPU的角色。原本大模型中CPU:GPU 1:8的配比，在Agentic时代将逐步提升至1:1。

需求的转变，不仅对CPU的数量提出了要求，更对其效能发起了考验。对此，至强处理器凭借算力、存力、连接力、保障力四大维度的升级，满足了数据中心的严苛部署要求。

英特尔数据中心集团副总裁、中国区总经理陈葆立

英特尔数据中心集团副总裁、中国区总经理陈葆立表示：“英特尔以至强处理器为核心，融合算力、存力、连接力与保障力，全面释放AI基础设施的系统化潜能，让每一分算力、每一瓦功耗都发挥更高价值。我们期待与客户携手，共同构建面向未来的AI基础设施，让高效与可持续的智能计算更早一步实现部署，来到我们身边。”

·算力：依托至强平台通用算力，支撑智能体任务调度与动态工具执行。同时，内置的英特尔AMX（高级矩阵扩展）技术可分担AI数据预处理，为向量数据库的加速提供动力。

·存力：全新的至强6+处理器支持12通道DDR5内存、96通道PCIe Gen 5。搭配英特尔QAT，可解放CPU处理能力，加速压缩、重删、传输等存储工作负载。

·连接力：提供从200GbE到800GbE的持续迭代。最新推出的英特尔以太网E835控制器支持从10GbE到200GbE吞吐量的灵活扩展，通过提高每核带宽，在高密度虚拟化环境中充分释放高核心数 CPU 平台的性能。

·保障力：通过6大类52项RAS功能（可靠性、可用性、可服务性），利用英特尔TDX构建端到端的机密计算环境，为AI服务器和集群的高可靠、高可用和高可维护提供硬核守护。

发布会上，英特尔还展示了跳出单一部件的限制，转向系统协同的角度，为智能体工作负载打造的高性能与高能效平台。这其中包括了英特尔至强6+处理器、英特尔以太网E835控制器及网络适配器，以及Crescent Island在内的最新产品。

全新英特尔至强6+处理器是首款基于Intel 18A制程打造的数据中心CPU，在智能体工作负载中，依然能在真实功耗限制下提供持续性能，解决其对编排、并发与数据流动的需求。它拥有最高288颗能效核，可提供高达8000 MT/s DDR5的内存带宽和576MB末级缓存，在机架级AI基础设施中，能够以极高密度承载多智能体运行。以单个液冷机架为例，它仅占用32U计算空间，即可提供36864个核心。

此外，英特尔以太网E835控制器和网络适配器为现代数据中心、企业、边缘和AI环境提供了高性能、高能效的连接。Crescent Island则基于Xe 3P架构，在内存容量、带宽与能效上表现出色。

生态伙伴携手，加速Agentic AI落地

在大会现场，多家行业领军企业集中展示了基于至强处理器的云基础设施、服务器、存储、QAT、可靠性等方面的合作成果。英特尔还携手合作伙伴，展示了基于至强6+的高密度高能效全液冷机柜，CPU核心密度高达46080核，单机柜即可运行数以万计的智能体应用，进一步推动了智能体在千行百业的落地。

·腾讯云基于全栈自研的星星海服务器，即将推出搭载英特尔至强6+处理器的新一代云服务器实例：此前，腾讯云已率先与英特尔联合发布基于英特尔至强6（Sierra Forest-AP）能效核处理器的计算实例，广泛应用于微信、腾讯广告检索、腾讯会议等业务场景。新一代实例将释放至强6+处理器在288核心、576MB三级缓存等方面的优势，为客户提供更高并发、更低时延、更优能效的云端算力服务，支撑AI时代多样化的工作负载需求。

·金山云介绍基于英特尔至强6+的第十代云服务器SE10：深度适配英特尔至强6+处理器，借助至强6+在单核性能、缓存效率与能效比上的全面进化，SE10展现出更强劲的算力底座能力——智能体应用响应更迅捷，Nginx高并发吞吐更稳定，MySQL数据库查询与事务处理更高效，实现整体实现性能与能效的双重提升。

·新华三展示UniStor X20000 AI数据存储平台：借助至强6处理器的高性能存力，对I/O数据流进行智能优化与精简，实现协议融合、训练效率的提升、XCache推理加速和Token产出效率的增强。

·阿里云带来基于英特尔QAT的实践：借助QAT，加解密、压缩/解压缩等场景性能提升了4倍以上，阿里云不仅在物理空间与系统带宽上实现了瘦身，更实现了能效升级。

·火山引擎展示AICC机密计算平台：依托英特尔至强处理器和英特尔TDX技术，实现多租户环境中AI数据与计算资源的全生命周期隔离，为企业的云端大模型应用构建可信的执行环境，让企业放心合规地使用AI云服务。

·云尖信息展示了AI基础设施产品组合：包括GPU智算服务器、通用计算服务器、高密度存储及网络设备，满足AI数据中心的多维算力需求，彰显了至强作为主控CPU为AI系统带来的澎湃性能。

AI从大模型到智能体落地的转变，不仅是一场算力的比拼，也需要生态合作伙伴的共同创新。而英特尔正深化与合作伙伴的生态联结，并肩加速智算基础设施的升级，共同推开智能体时代的大门。

AI NAS进入智能体新阶段 英特尔携伙伴共建本地AI生态

智能体AI已经成为AI NAS的新增长引擎。面对本地高算力、低延迟与高隐私需求，英特尔正持续迭代AI NAS平台，以第三代酷睿Ultra及酷睿处理器推动智能体AI在NAS端落地，并联合生态伙伴共同创新。

PChome 2026年5月8日消息，5月7日至8日，以“智存无界 芯联未来”为主题的英特尔AI NAS与Thunderbolt雷电解决方案峰会日前在厦门举行。会上，英特尔集中展示了基于第三代英特尔酷睿Ultra、酷睿处理器以及英特尔锐炫Pro显卡打造的AI NAS平台与解决方案，并联合绿联、MINISFORUM铭凡、铁威马、极空间、威联通、畅网、冰鲸等生态伙伴，进一步推动智能体AI在NAS端的落地应用。

随着生成式AI和智能体AI快速发展，NAS正在从传统存储设备演变为融合本地算力、数据管理与智能应用的新型平台。相比云端AI，本地AI在隐私保护、低延迟推理以及数据可控性方面具备天然优势，而这也成为AI NAS市场加速增长的重要驱动力。

英特尔副总裁、中国区软件工程和客户端产品事业部总经理高嵩表示，“智能体AI已经成为AI NAS的新增长引擎。面对本地高算力、低延迟与高隐私需求，英特尔正持续迭代AI NAS平台，以第三代酷睿Ultra及酷睿处理器推动智能体AI在NAS端落地，并联合生态伙伴共同创新。”

围绕不同AI应用需求，英特尔此次构建了覆盖主流到旗舰级的完整本地算力矩阵。针对中小企业、设计工作室及小型算力中心，第三代英特尔酷睿Ultra处理器搭配英特尔锐炫Pro B系列独立显卡，最高可提供367 TOPS AI算力，可支持本地8B至35B参数规模大模型的高吞吐推理，适用于企业本地知识库、行业数据分析以及办公智能体等场景。 

面向主流消费级与中小企业市场，搭载12Xe核心的第三代英特尔酷睿Ultra X处理器可提供最高180 TOPS AI算力；第三代英特尔酷睿Ultra处理器则覆盖16核、8核等多种配置，最高可达100 TOPS AI算力，可支持8B至35B参数模型的本地AI推理，在性能与功耗之间实现平衡。

而针对更强调成本控制的轻量级AI应用，第三代英特尔酷睿处理器通过6核配置即可提供40 TOPS AI算力，可实现8B以下参数规模模型的本地推理，适用于家庭数据管理、轻量AI助手等入门级AI NAS场景。

除硬件平台外，英特尔也在同步完善AI NAS的软件生态。此次公布的软件栈参考设计，围绕本地XPU异构算力、模型部署、低时延响应与隐私保护等核心需求展开，覆盖从模型部署、检索增强到感知交互与性能优化的完整链路。

其中，英特尔通过CPU、GPU与NPU协同调度机制，实现异构算力的高效利用；同时结合容器化与虚拟化方案，帮助AI应用在NAS平台快速部署，并通过硬件辅助虚拟机技术强化智能体运行安全性与可靠性。对于NAS厂商而言，这意味着AI能力的开发门槛将进一步降低，也有利于推动更多端侧智能体应用快速落地。

在应用层面，英特尔正在推动AI NAS从单一存储设备向本地AI中枢升级。面向个人用户，AI NAS可实现智能相册管理、家庭视频检索、AI助手等功能；面向企业，则能够支持本地知识库、文档分类、多媒体处理以及轻量智能体任务，在提升数据安全性的同时降低AI部署成本。

峰会上，多家生态伙伴也展示了基于英特尔平台打造的AI NAS新品。

绿联iDX6011 Pro搭载第三代英特尔酷睿Ultra 7处理器，可提供最高96 TOPS AI算力，并通过本地大语言模型实现照片管理、文件分类与AI助手等功能，所有AI推理均在本地完成。

威联通QAI-8300 Pro则搭载第三代英特尔酷睿Ultra X7 358H处理器，最高可提供182 TOPS AI算力，并集成英特尔Helicon Search智能检索技术，面向专业创作者与中小企业私有云场景。

MINISFORUM铭凡推出基于第三代英特尔酷睿Ultra与酷睿处理器打造的Agent NAS系列，通过MinisAI Plus混合AI架构与MinisCloud OS，实现NPU与GPU协同加速；铁威马则计划推出采用英特尔酷睿Ultra 255H处理器的AI NAS新品，并结合全新TOS 7系统强化智能体AI应用。

此外，极空间、畅网以及冰鲸ZimaOS等合作伙伴，也分别围绕智能体AI部署、移动AI NAS以及Agent原生操作系统等方向展开探索。其中，冰鲸ZimaOS基于Qwen 3.5与Intel Arc实现纯本地推理，并提出“Agent设备，即本地执行中枢”的理念，进一步拓展AI NAS的应用边界。

从行业发展趋势来看，AI NAS正在成为端侧AI的重要落地方向之一。过去NAS更多承担数据存储与备份角色，而随着本地大模型能力提升，AI NAS已经逐步演变为家庭与企业的数据智能中心。相比传统云端方案，本地部署不仅具备更好的隐私安全性，也能减少网络依赖与长期推理成本。

对于英特尔而言，其此次围绕第三代酷睿Ultra平台构建完整AI NAS生态，核心意义不仅在于提供更强的本地AI算力，更在于通过开放的软件栈与生态协同，加速智能体AI从概念走向实际应用。PChome认为，随着越来越多NAS厂商开始引入本地AI能力，未来AI NAS市场的竞争重点，也将从单纯硬件性能转向AI应用体验、软件生态与智能体协同能力的综合比拼。