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泉州：全市师生8月17日起原则上不离开泉州！

8月16日，泉州市教育系统新型冠状病毒感染的肺炎疫情防控工作领导小组发布了《关于切实做好各级各类学校2020年秋季开学疫情防控工作的通知》（以下简称通知），各地各校结合实际拟制本地、本校秋季开学返校工作方案（附新生报到期间校园防控工作方案和应急处置预案）。

通知重点提到

自8月17日起，泉州全市各级各类学校师生员工原则上不离开泉州。确需离开泉州的，必须向学校请假。返泉后要按属地疫情防控要求，自觉做好医学观察等措施。境外师生未接到学校通知一律不返校。

开学前14天每天“日报告”

通知称，各学校要从开学前14天开始，每日监测掌握师生员工及其共同居住人员的健康状况和出行轨迹，继续严格执行“日报告”“零报告”制度，严格落实“一人一档”“人盯人”健康管理，及时掌握师生员工健康动态，杜绝任何一个人带病、带隐患返校到岗。

全面梳理校园出入通道，校外人员非业务必须一律不准进校，师生员工进校门一律核验身份、检测体温，凭“八闽健康绿码”通行。境外师生未接到学校通知一律不返校，返校前确保身体状况良好，返校途中做好个人防护和健康监测。返校时按照有关要求向学校出示核酸检测证明材料。

各学校要在总结春季学期疫情防控经验基础上，制定2020年秋季开学工作方案、应急处置预案和工作制度，包括学校传染病疫情报告制度、晨午检制度、因病缺勤追踪登记制度、复课证明查验制度、健康管理制度、传染病防控健康教育制度、通风消毒制度、环境卫生检查制度和免疫预防接种查验制度等。

这几类人开学前需做核酸检测

假期期间，对来自疫情中高风险地区或旅居史、境外返回、有境外亲戚接触史、体温有异常或有疑似症状等重点人员，要“一人一档”建立动态跟踪表册，严格执行泉州市相关管控措施，落实“应检尽检”要求。根据实际需要对复课学生进行“适时抽检”，引导和鼓励学生、幼儿进行核酸检测，做到“愿检尽检”。

暑假期间有到省外探亲、旅游等活动的师生员工以及新上岗、在春季学期未进行核酸检测的教职员工（包括学校食堂、安保、物业等后勤聘用人员以及校内工程人员），须在返校（上岗）前7天内进行核酸检测；对有集体配餐的学校，还应要求配餐单位落实相关从业人员核酸检测工作，并将检测结果提交到学校，务必做到“应检尽检”，确保检测合格、无风险后方可进校。

开学前各校都要做好校园消杀

各学校在学生集中返校前3天，要开展一次全方位、全覆盖、无死角的校园消杀，做好各类教学和生活、工作场所的通风换气，保持室内空气流通；深入开展校园食品安全守护行动，全面落实校园食品安全校长负责制，落实好校园食品安全自查整改、规范加工制作、全面推进学校食堂“互联网+明厨亮灶”、校园相关负责人陪餐制度、健康宣教等工作，做好食堂人员晨检、场所清洁、食品煮熟煮透、工具清洗消毒等方面的管控，确保校园食品安全；要扎实做好秋冬季传染病防控工作，严格落实入学入托晨午（晚）检、因病缺课（勤）病因追查和登记等防控措施，常态化储备足量的口罩、额温枪（体温计）、酒精、消毒液、洗手液等必要的防疫物资和个人防护用品，对防疫物资进行安全管理、规范使用。

各学校要强化心理疏导和干预工作，建立健全新初一、高一学生初始心理健康“一生一档”，健全10类重点关注学生特别是青春期学生心理档案，采取“多对一”、“人盯人”等形式，加强家庭心理健康教育指导；要做好心理问题严重新生的心理辅导和危机干预，及时组织心理老师开展个别辅导，及时约谈家长告知可能产生的危机风险，督促家长转介学生至专业机构进行诊疗；要精心上好“开学第一课”和“心理健康第一课”，举办丰富的心理辅导、体育、艺术、学生社团等活动，让学生通过积极的心理体验活动释放压力。

学生需随身备用口罩

佩戴口罩，通知也有明确规定。各高校、中小学（含中职学校）的师生应当随身备用符合一次性使用医用口罩标准，或相当防护级别的口罩。在校内不聚集且保持安全社交距离的前提下，可不戴口罩，处于聚集区域或不能保持安全社交距离时要佩戴口罩。

除幼儿园之外，其他学校的教师授课时不需戴口罩，校门值守人员、清洁人员、食堂工作人员工作期间应当全程佩戴口罩。幼儿园开园期间，教职员工佩戴口罩，幼儿不佩戴口罩，教职员工或学生在校期间如出现发热、干咳或其他传染病等症状，应立即做好佩戴口罩等个人防护。

每天一小时体育锻炼

学校在精准防控的基础上，科学有序恢复校内活动，大力推广阳光体育运动，鼓励师生积极参与体育锻炼，确保学生在校每天1小时体育锻炼。要加强和督促学生每天上午和下午各1次认真规范做眼保健操，持续改善学生视力。

组织高一新生军训、学校“迎新”工作、学校艺体活动等相关教学集体活动时，要综合考虑学校防控压力、活动场所、组织水平等情况，制定防控方案，限制参与人数，合理规划人员活动路线，减少人群聚集，并参照观众区与运动队的隔离措施，避免人员交叉接触。（海峡都市报闽南版记者 曾小琴）

双芯协同构建AI底座：英特尔至强600与锐炫Pro B70/B65发布

英特尔发布至强600工作站处理器与锐炫Pro B70/B65 GPU，以“双芯协同”的方式，为AI开发者与企业提供了一套兼具性能、灵活性与成本效益的全新工作站解决方案。

在AI应用加速渗透的背景下，企业对本地算力平台的需求正在发生深刻变化：既要应对日常办公与开发任务，又要支撑大模型推理、多智能体协同等高负载场景，同时还需兼顾成本与部署效率。在这一趋势下，英特尔发布至强600工作站处理器与锐炫Pro B70/B65 GPU，以“双芯协同”的方式，为AI开发者与企业提供了一套兼具性能、灵活性与成本效益的全新工作站解决方案。

英特尔市场营销集团副总裁、中国区总经理 郭威

此次发布的核心逻辑并非单一硬件性能的堆叠，而是围绕平台能力的系统性重构。通过CPU与GPU在架构层面的深度协同，英特尔试图构建一个覆盖从轻量应用到重载AI任务的统一算力底座，使AI工作站真正具备“能攻、能守、能合”的综合能力。

在计算核心层面，英特尔至强600工作站处理器面向高性能与高扩展需求场景进行了四个维度的强化。首先在性能方面，其最高配置达到86个性能核，多线程性能较上代提升最高达61%，睿频频率最高可达4.8GHz，为复杂计算任务提供充足的基础算力。其次在扩展能力上，处理器支持128条PCIe 5.0通道，结合芯片组可实现更为灵活的硬件扩展，为多GPU、存储及高速网络设备提供充分带宽保障。

更关键的是AI能力的原生增强。至强600每个核心内置英特尔AMX引擎，并新增FP16原生支持，使AI与机器学习性能最高提升17%。在实际应用中，如图像降噪等典型影像处理任务，其处理速度可提升高达4至5倍。这种提升不仅意味着性能增长，也直接降低了企业在本地部署AI时的技术门槛与总体拥有成本（TCO）。与此同时，依托英特尔vPro技术体系，该处理器还支持多种企业级管理特性，包括多密钥内存加密与一键恢复等功能，能够适配塔式、机架式及边缘等多种部署形态，满足企业对安全与运维的多样化需求。

如果说至强600提供了强大的通用计算与调度能力，那么锐炫Pro B70/B65 GPU则进一步补齐了AI推理与图形计算的关键一环。锐炫Pro B70基于第二代Xe2架构，面向图形渲染、通用并行计算以及AI加速等专业负载进行优化。其配备32GB显存与32个Xe核心，AI算力峰值可达367 TOPS，能够支持更大规模模型与更长上下文窗口的推理任务。在多用户并发场景下，依然可以维持高吞吐量与快速响应，这对于企业级AI应用尤为关键。

在软件与部署层面，锐炫Pro B70支持SR-IOV虚拟化技术，并通过50余家ISV软件认证，同时兼容完整的Linux软件栈，包括vLLM、oneAPI与PyTorch等主流框架。这意味着企业可以基于统一平台灵活构建多卡系统，实现从开发到部署的平滑过渡。与之同步推出的锐炫Pro B65同样配备32GB显存，提供197 TOPS算力，为不同规模与预算需求的用户提供更多选择空间。

“双芯”协同的价值，在实际应用场景中得到进一步体现。英特尔联合多家合作伙伴，围绕企业AI落地的关键痛点，构建了多样化解决方案。例如，与火山引擎联合推出的AgentSphere一体机，依托至强600与锐炫Pro B70所提供的32GB显存与高密度算力，实现了更高并发、更低时延与更稳定的多智能体协同能力。标准化一体机形态也显著降低了企业部署与维护成本，使AI员工管理平台能够更快速落地。

在办公场景中，联想智能会议系统Lenovo SCH-900S借助锐炫Pro B70的32GB显存与367 TOPS算力峰值，实现多会议室并发接入与实时AI会议纪要生成，大幅提升沟通效率与执行速度。而在企业知识管理领域，飞致云基于锐炫Pro B70多卡能力打造的长上下文RAG解决方案，支持LLM/VLM高效并发推理，依托高带宽显存与算力优势，有效提升知识检索与智能问答的响应质量。

在垂直行业应用方面，这一平台同样展现出广泛潜力。例如在医疗领域，东华医为利用该AI工作站平台实现病历质控与辅助生成，提升诊疗效率与质量；在创意领域，亦心闪绘借助锐炫Pro B70的32GB显存与强大算力，实现秒级图生图能力，让创作者能够实时生成高质量作品，显著释放创意潜能。

可以看到，从处理器到GPU，从底层算力到行业应用，英特尔此次发布并非单点突破，而是围绕“AI工作站平台”进行的系统性布局。通过至强600与锐炫Pro B70/B65的协同，企业不仅可以获得覆盖全场景的算力支持，还能够在成本、部署效率与安全性之间取得更优平衡。

英特尔中国区技术部总经理高宇展示新品

在AI从“可用”迈向“规模化应用”的关键阶段，本地算力平台的重要性持续提升。英特尔通过“双芯”架构所构建的工作站解决方案，正在为企业提供一条更现实、更高效的落地路径——既能支撑复杂AI任务，又不失灵活性与经济性。这种以平台为核心的创新思路，或将成为未来AI基础设施演进的重要方向。