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手抄报，中国古代新闻传播媒介，新闻事业发展过程中出现的一种以纸为载体、以手抄形式发布新闻信息的报纸，是报纸的原形，又称手抄新闻。 在中国唐代就有各地驻京“邸吏”主持抄发、以地方官吏为主要对象的手抄报，史称“邸报”现存于英国大不列颠图...

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相关问题

泉州交警持续整治酒驾 仅6天就查处196起

女子醉驾肇事后弃车逃逸，最终还是难逃法网。

“喝酒不开车，醉驾要入刑。”这一警示标语耳熟能详，但仍有不少驾驶员以身试法。这不，近段时间我市各地交警部门在持续开展的酒驾整治行动中，就查处了多起典型案例。

□记者 黄枫 黄祖祥 张晓明 通讯员 庄小强 戴吉成陈凌波 林依馨 文/图

连撞三车后逃逸 女子醉驾被刑拘

11月3日21时许，南安市公安局洪濑派出所接到群众报警称，停放在洪濑旧桥头酒楼门前的轿车被撞。民警赶到现场后，发现停放在酒楼门前的2辆轿车有不同程度被撞损坏。勘察事故现场后，民警在距事故现场50米处一个交叉路上发现1辆红色轿车，右侧有刮擦痕迹，车上没人。民警经调取现场监控发现，该轿车在酒楼门前撞车后，在江滨路与洪濑街交叉路口又撞上1辆电动车，之后，一名穿红色短袖T恤女子下车往洪濑街方向步行离开。

经过一个多小时的努力，民警在洪濑街找到该女子。经现场呼气测试，女子酒精含量为136mg/100ml，涉嫌醉酒驾驶机动车。民警当场将该女子传唤到派出所进行调查，并连夜对其进行酒精检测。经抽取血样检测，乙醇浓度为137.71mg/100ml。

经查，女子姓潘，1990年生，南安乐峰镇人。当天晚上8时许，潘某应朋友邀请到洪濑镇一烧烤摊喝酒。其间，她喝了2瓶啤酒。当晚9时许，她驾驶红色轿车经洪濑旧桥头准备回家，因酒精发作，撞上停放在一家酒楼门前的两辆轿车，致两车不同程度损坏。撞车后，她继续驾车行驶到江滨路与洪濑街交叉路口，又撞上1辆往旧大桥头方向行驶的电动车。她与车主协商后，弃车往洪濑街方向行走。来到一家照相馆门口时，她被民警抓获。

目前，潘某因涉嫌危险驾驶罪已被采取刑事强制措施，并因交通肇事逃逸被处罚款2000元、驾驶证记12分。

酒驾先后被查 姑侄现场“相认”

11月15日，在晋江紫帽镇，一对姑侄一起参加家庭聚餐，饮酒后抱着侥幸心理驾车回家，途中先后被交警查获。

当晚10时许，晋江紫帽交警中队与紫帽派出所联勤联动，在国道324线紫帽镇园坂村路段设卡开展酒驾整治行动。在对一部小型面包车进行检查时，发现驾驶员孙某浑身酒味。经检查，孙某血液中酒精含量为85mg/100ml，达到醉酒驾驶机动车的标准。

仅隔7分钟，民警在检查另一部小型面包车时，发现驾驶员孙某某（女）也是酒后驾驶，她的酒精检查结果为40mg/100ml。令人惊讶的是，在现场，这两人竟然“相认”了。原来他们是姑侄关系，一起去清濛参加家庭聚餐喝了酒，结束后两人分别驾车回紫帽，谁知在途中一同被查了。

依据《中华人民共和国道路交通安全法》规定，孙某因醉酒后驾车，持有的B2驾驶证将被吊销，还将被依法追究刑事责任；孙某某因酒后驾车被处罚款1000元，驾驶证记12分。

前一晚喝酒 次日下午仍查出酒驾

11月15日下午，丰泽交警动车站中队在泉州火车站二楼出站方向开展查缉布控。4时20分，一辆白色小车经过卡点时被民警拦下检查。经查，车主唐某在今年4月份因饮酒后驾驶机动车被交警部门查处，驾驶证已被依法扣留，唐某的行为已构成驾驶证被依法扣留期间驾驶机动车的违法行为。在对唐某进行询问时，民警闻到他身上飘散出一股酒气。经呼气测试，唐某体内酒精含量为43mg/100ml，达到饮酒后驾驶机动车标准。

据唐某交代，前一晚，他与朋友一起喝酒，到第二天认为酒意已经消退了便驾车到动车站接人，没想到再次被查出酒驾。

目前，该起案件正在进一步办理中。

6天查处196起 酒驾一律顶格处罚

记者从泉州市交警支队了解到，近段时间，泉州交警持续整治酒驾，通过在市区、乡镇的主要路口设卡、巡逻等方式开展行动，仅11月1日至6日就查处196起。对查获的酒后驾驶人一律顶格处罚，对二次酒后驾驶违法行为人一律予以行政拘留。同时，以整治酒驾为牵引，加大道路交通违法管控力度，严查毒驾、无证驾驶、假牌套牌等严重交通违法行为，确保辖区道路交通安全、平稳、有序。

交警提醒，驾驶员要牢记“开车不喝酒，喝酒不开车”，切勿以身试法。而且，隔夜酒也是酒驾。酒精在人体内的代谢因人而异，千万不要抱有侥幸心理，凡是次日要驾车外出的，最稳妥的办法就是前一天晚上不饮酒。

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。