色彩搭配平价版，也能穿出大牌感

包菜丝怎么炒好吃?炒包菜丝吃

素炒包菜这样炒才好吃,做法步骤: 1.把包菜的叶子剥下来,放到清水中投洗干净,沥净水分,再把包菜切成丝。 2.西红柿切去果蒂,做好再把西红柿切成三角块,尖椒去蒂。

包心菜切丝怎么炒好吃-九州醉餐饮网

主料 包菜1个 盐适量 味精适量 油适量 白糖1勺 干红辣椒2个 清炒包菜丝的炒包菜丝吃做法步骤 清炒包菜丝的做法图解11. 包菜洗净切丝,干红辣椒洗去浮尘 清炒包。

素炒包菜最好吃的做好狼客做法?

4.下入葱花,蒜片爆香,再下入西红柿翻炒,将西红柿翻炒出水。 5.下入包菜丝大火翻炒,炒包菜丝吃将包菜丝翻炒至断生、变软。做好 6.下入尖椒丝,炒包菜丝吃再加入盐,大火翻炒,将尖椒。

清炒包菜丝菲莱怎么炒?做好

你好!我是《老宋的家常美食》,我来分享一道好吃的清炒包菜丝韭菜的做法。 炒青菜首先注意原材料的炒包菜丝吃选购,一定要新鲜,脆嫩,还有选择配料与佐料的添加要相互融。

爆炒卷心菜丝?做好

爆炒卷心菜丝,卷心菜切细丝,锅里放油烧热,卷心菜蒜沫一起下锅翻炒1到2两分钟即可。

圆白菜丝炒鸡蛋正宗做法?炒包菜丝吃欧美69巨大

用料 圆白菜 1/4个 鸡蛋 2个 盐 少许 醋 几滴 圆白菜丝炒鸡蛋的做法步骤: 步骤 1 新鲜包菜去掉表面枯萎叶子,不用洗,将包菜竖起来,根部朝手心,竖着切成。

清炒包菜丝正宗做法?做好

把包菜洗干净。切成丝。炒包菜丝吃起锅烧油。做好放大蒜。炒包菜丝吃放入包菜。久久视反炒几下。放入盐。放入味精。

口感极佳的清炒包菜丝怎么做好吃又简单?

包菜半个 辅料 油适量 盐适量 步骤一 1.包菜洗好切丝 步骤二 2.油烧热后放入包菜丝 步骤三 3.翻炒到包菜软了,放盐 步骤四 4.放一点点水,口感会好一些,翻炒几。

圆菜炒粉条家常做法?啪啪视频最新地址发布页

12.放入姜蒜和红干椒炒香,烹入少许料酒去腥增香。 13.再倒入包菜丝,开大火翻炒,把包菜炒至断生,变软。 14.再下入粉条,开始调味,加入一勺食盐,少许鸡精。

包丝菜的做法?

步骤2、炒锅烧热倒入食用油,下入蒜片和红干椒爆香 ,下入红椒丝和包菜丝,开大火快速翻炒一分钟左右; 步骤3、炒至包菜五成熟,靠逼视频网站在线观看起锅撤火,加入食盐两克、白糖一。

1、包菜、线椒、葱准备好。

2、葱和线椒切碎。

3、包菜洗净切细丝。

4、锅内放油，放入葱和线椒炒香。

5、放入包菜丝不断翻炒。

6、包菜丝略微变软后，调入盐和蔬之鲜，翻炒至包菜全熟即可。

美！泉州德化24件白瓷雕像亮相厦门(图)

原标题：美！泉州德化24件白瓷雕像亮相厦门(图)

展出的作品

11月17日，“村史馆里的‘民国先生’陈云贵雕塑艺术展”在厦门市翔安区新店镇澳头村史馆开幕。鲁迅、胡适、梁启超、蔡元培、康有为等13位“民国先生”的24件白瓷雕像亮相现场。

德化艺术家历时5年创作而成

“这些作品运用德化白瓷特有的材质，和民国人物精神结合起来，并用白瓷表现出来。”德化藉北京艺术家陈云贵说，本次展览在百年古厝村史馆里展出的“民国人文精神”代表人物系列精品白瓷雕像，是他选择近代史中重要而有影响的人物，历时5年创作而成，并首次亮相厦门的澳头渔港侨乡小镇。

跨界艺术家+文化策划人伊玄说，在国家大力弘扬中华优秀传统文化的今天，追思大师们的风范与担当，恢复传统文脉元气，重建文化自觉与自信，是艺术介入乡建的特别艺术事件，展事虽然轻微，但很有意义。

当天参观展览的各界人士络绎不绝。“今天有幸参观这个展览，真是大开眼界，艺术家高超的艺术手法，巧妙地运用德化白瓷，把民国人物的精神表现得淋漓尽致。”游客卢永斌说，他一家人在厦门工作，趁周末带着孩子参观展览，让孩子接受艺术的熏陶，也能教育孩子不忘传统文化。

展示陶瓷艺术魅力提升附加值

在当代如何传承陶瓷这门传统艺术呢?陈云贵表示，陶瓷艺术的发展，离不开传统，离不开传统文化，但是更需要创新。在当下这种不断挖掘传统材料的可能性和未知感的实验中，以当代性衍生出对当下的思考，也许是工艺陶瓷向当代艺术陶瓷转型的最优方法了。

据悉，近年来，德化坚持文化引领，鼓励本土陶瓷艺术家“走出去”， 注重挖掘、展示和应用该县深厚的陶瓷文化，发挥标杆带动作用，积极参与“中法文化论坛”、广交会、法兰克福博览会等知名展会，在国际、国内陶瓷艺术舞台上彰显德化陶瓷文化的艺术魅力，提升产品附加值。(泉州晚报记者陈小芬 通讯员李宏图 文/图)

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。