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栀子花开歌词

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何炅栀子花开的歌词完整的

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泉州中山路普查建档工作启动 750处骑楼将有“身份证”

市区中山路骑楼建筑普查建档工作启动——

750处骑楼将有“身份证”

泉州中山路普查建档工作启动 750处骑楼将有“身份证”

位于中山路的“私立海疆学术资料馆”旧址

核心提示

一条中山路,半部泉州史。始建于上世纪20年代初的市区中山路,是我国现有保存最完整,也是最长的连排式骑楼建筑商业街,具有重要历史文化价值和艺术价值。《泉州市中山路骑楼建筑保护条例》施行后,鲤城区正式启动中山路骑楼建筑普查建档工作,全面梳理中山路骑楼建筑基本信息,建立保护档案,实行动态管理,为今后的建筑保护修缮提供实时动态信息。□记者 殷斯麒 通讯员 朱莹 庄阳 文/图

全方位采集数据 建立抢救性保护建议名录

“中山路有差不多750处骑楼建筑,目前我们第一手资料已经收集到了。” 泉州市城市规划设计院信息所工程师曾桂林告诉记者,目前正在对基础资料进行整理,之后将进入第二轮调查,对重点建筑进行深入调查。

本次普查建档工作主要对中山路骑楼建筑保护责任人、产权情况、使用现状、修缮加固以及历史沿革、重要历史事件等信息进行记录。普查时,工作人员会通过测绘、摄影等方式对建筑方位、外观、内部结构、装饰等数据进行采集,做到真实完整、全面客观地反映骑楼建筑保护状况。

据了解,中山路骑楼建筑普查建档工作预计在年内完成。下一步,鲤城区还将开展新一轮的历史建筑认定工作,组织有关人员对辖区历史建筑进行现场复核、复查,根据实际情况进行增补,形成历史建筑建议名录,对历史建筑价值高,但保存状况不佳、房屋整体出现险情的,建立抢救性保护建议名录。

追溯历史原貌 让骑楼建筑信息更加完整

位于中山路355号的“私立海疆学术资料馆”创办于上世纪40年代,是泉州书香世家陈盛明兄弟从事南洋、台湾及闽南地方史问题研究的图书资料机构,在海内外享有盛誉。曾经的资料馆已于1946年迁往厦门,而位于泉州中山路的这处建筑遗址依然完好保留下来。在住户李先生的带领下,鲤城区住建局、自然资源局以及泉州市城市规划设计院的工作人员走进建筑内部,仔细查看了建筑现状,了解房子的产权归属、保护修缮等方面情况。

拱券、罗马柱、花砖、山花墙……融合中西方建筑元素的骑楼建筑饱经岁月风霜却光彩依旧。“中山路是古城文化的一部分,我们也有义务进行维护。”近几年,李先生和家人也通过在屋顶做防水等方式,对房屋进行加固,及时修复老化部分。

“我们会对骑楼的建筑、文化、历史价值等方面进行现场考察。”曾桂林介绍,在中山路骑楼建筑普查建档工作中,会先通过社区了解一些基本情况,再通过现场调研以及和业主座谈等方式来收集、充实骑楼建筑的信息。“因为有些建筑历史久远,我们也会访问一些专家、老者,通过各种手段来收集资料,让录入的建筑信息更加完整。”

中山路经历近百年的风雨,承载了泉州人重要的城市记忆。目前,中山路保护提升工程正在有序进行中,不久的将来,我们将看到这条既结合泉州民居的传统特色,又融入海交文化建筑精华的老街焕发新的生机和活力。

从端侧智能到智能体 PC ,Arm正在重塑下一代个人计算

AI正在推动计算架构进入新周期。凭借覆盖云端、边缘与终端的统一架构优势,Arm正从传统IP供应商转型为AI计算平台提供者。在AI PC和Agent PC兴起背景下,Arm试图以高能效计算、统一生态和端侧AI能力,重塑下一代个人计算市场。

【PChome 2026年6月5日消息 】AI正在推动计算架构进入新周期。凭借覆盖云端、边缘与终端的统一架构优势,Arm正从传统IP供应商转型为AI计算平台提供者。在AI PC和智能体 (Agent) PC 兴起背景下,Arm试图以高能效计算、统一生态和端侧AI能力,重塑下一代个人计算市场。

过去三十年,Arm几乎定义了移动计算时代。从智能手机到平板电脑,再到物联网设备,低功耗、高能效始终是Arm最鲜明的标签。而在生成式AI浪潮席卷全球后,Arm正在推动自身完成一次更大的转型——从一家IP授权公司,进化为覆盖云 AI、物理 AI、边缘 AI的AI计算平台提供商。

在近日举行的Arm 边缘AI媒体交流会上,Arm释放出一个清晰信号:AI正在重新定义计算,而边缘AI与智能体 PC将成为未来数年的核心增长引擎。 

AI正在重构计算范式

过去十年,计算能力主要集中于云端。但随着大模型规模持续增长,以及AI 智能体开始进入实际应用,行业正在面临新的挑战:如何在更低功耗、更高隐私保护和更低延迟的条件下,实现智能能力的大规模部署。

Arm认为,当下,AI 正在重塑各行各业,尤其是在重新定义计算本身。当前 AI 正沿着一条非常显著的演进轨道发展——无论是模型规模的持续扩展,还是 AI 应用需求的不断增长,都在推动这一进程。这也开始带动智能体 AI 的兴起,这一趋势在很大程度上是以 CPU 为核心驱动的,同时也正在催生一系列新一代应用场景。 

过去AI计算更多依赖GPU或专用NPU,随着异构计算的发展,CPU、GPU以及AI加速器都需要具备运行AI工作负载的能力。Arm始终秉持异构计算的产品研发思路。在 Lumex 发布时,Arm即指出,CPU 必须拥有优异的 AI 运算实力,为此Arm在 CPU 内部集成矩阵运算引擎等模块,补齐矩阵处理相关性能。Arm推出的SME2(第二代可伸缩矩阵扩展)技术可助力 CPU实现全场景 AI 加速。搭载SME2的Arm C1 CPU集群为实际场景中的 AI 驱动型任务带来了显著的 AI 性能提升,包括:

* AI性能提升最高5倍;

* 语音工作负载延迟降低4.7倍;

* 音频生成速度提升2.8倍。

在Gemma 4模型测试中,SME2可实现预填充阶段平均5.5倍加速,解码阶段最高1.6倍提升。

与此同时,Arm还通过KleidiAI软件栈将这些能力开放给开发者,目前已集成至PyTorch ExecuTorch、Google LiteRT、MNN和ONNX Runtime等主流框架,开发者只要面向启用 SME2 的 Arm 架构安卓设备进行开发,就能自动获得开箱即用的性能优化。 

这意味着AI能力正在从旗舰设备向数十亿终端普及。Arm预计,到2030年,SME与SME2技术将为全球设备新增超过100亿TOPS计算能力,覆盖超过30亿台终端。

AI PC进入Arm时刻

相比智能手机市场,Arm当前最值得关注的变化来自PC产业。过去很长时间里,PC市场一直由x86架构主导。但AI的出现正在改变竞争规则。

Arm边缘AI事业部执行副总裁 Chris Bergey

Arm认为,未来PC市场将同时存在两类产品:

一类是“传统计算市场”,持续向轻薄化、高续航演进,同时拥有 AI 助手功能;

另一类则是面向智能体的专用硬件平台。

在Arm看来,未来的智能体时代的 PC需要具备全天候运行能力,能够同时处理多个智能体任务,运行大型模型,并在本地完成推理与决策。 

这恰恰是Arm架构的优势所在。

首先是能效。

Arm长期积累的高性能密度设计,使其能够在有限功耗下集成更多CPU核心,并实现更长续航时间。

其次是异构计算能力。

Arm强调CPU与GPU深度协同,借助统一内存(Unified Memory)让CPU和GPU共享全部DRAM资源,实现算力与带宽的动态调配,从而更高效运行大语言模型。 

再次是生态成熟度。

过去两三年间,Windows on Arm生态快速完善。微软持续推进原生Arm应用开发,原生应用数量显著增长,企业客户也开始加速部署Arm平台。 从平台覆盖来看,Arm 的计算架构能够支持多个主流操作系统,包括 ChromeOS、Windows、iOS 和 Linux,这为跨平台 AI 应用提供了重要基础。

近期,在Microsoft Build 开发者大会上,Arm与微软联合发布了 Windows on Arm项目,旨在引导开发者获取相关学习资源,并为构建原生 Windows on Arm 应用提供支持,将进一步简化开发者开发 Arm 原生应用的流程。

从Windows on Arm到智能体PC

对于Arm而言,AI PC并非终点。真正的目标是面向智能体时代构筑计算基石。目前Arm已开始针对个人计算市场开发专属CSS(Compute Subsystem)产品——CSS for PC,第二代CSS for PC方案已交付合作伙伴。

值得关注的是,近期发布的RTX Spark平台正是基于Arm CSS for PC打造的产品,该平台集成了20个Arm核心,被视为智能体AI计算平台的重要尝试之一。 从某种意义上说,AI正在将PC从生产力工具演变为持续在线的智能体平台,而Arm希望成为这一变革背后的底层架构。

结语

AI时代正在重新定义计算产业。

从智能手机到AI PC,从云计算到边缘推理,Arm正在利用统一架构、能效优势和庞大的软件生态,打造覆盖云边端的AI计算平台。如果说过去的Arm定义了移动互联网时代,那么未来几年,Arm真正要争夺的,将是智能体时代的计算入口。而随着Windows on Arm生态成熟、边缘AI普及以及智能体 PC兴起,这场由AI驱动的架构变革,或许才刚刚开始。

· 2026-10-10 22:35:161分钟阅读
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