6月24日,北京持续高温预警,白天最高气温38℃,夜间最低气温24℃。据北京市气象台,6月23日9时升级发布高温橙色预警信号,预计6月23日—24日,每日12—18时,北京市平原大部分地区最高气温将达到38℃左右。北京商报记者注意到,截至目前,今年6月以来,北京市已经发布了5次高温预警。进入持续高温天气,为保障市民清凉安全的出行环境以及夏季高峰供水供电,北京市交通、水电行业推出多项应对措施。 北京市交通委有关负责人介绍,市交通行业已启动高温保障机制,公交、地铁、出租车及网约车及时开启空调,并推出一系列综合措施加强运营管理。 地铁方面,在全面推行“强冷”“弱冷”双温车厢的基础上,重点加强对车站和列车空调、通风系统的维护保养,同时加密对轨道走行轨、转辙机、电扶梯等设备的巡检频次,严防行车事故。运营期间,地铁全线提前开启空调系统,并持续实施地上车站热环境改善工程。目前,清河、传媒大学、北苑路北等16座车站的站台候车区及换乘通道已加装空调和电风扇,有效改善候车体验。各站点密切关注客流与温度变化,动态调整车厢温度设定,并在站台、换乘通道、闸机、电扶梯等关键点位加强客流疏导。站内均备有防暑降温用品,发现中暑乘客将立即救治;空调设备故障或温度异常情况将得到及时处置。 公交方面,当公交车厢内温度达到26℃以上时,开启车载空调,并根据乘客需求及密度动态调节温度,确保乘车体感舒适。车厢内配备必要的防暑降温药品及物资,提前开启空调降温。司乘人员加强巡视,及时为身体不适乘客提供帮助。同时,重点加强对公交场站充电设施、车辆轮胎、制动系统的巡查检修频次,保障运营安全。 出租车和网约车方面,车辆须按乘客要求开启空调,保持车内温度适宜、环境整洁。相关企业加强运力监测与调度,保障社会面运力充足,并重点确保商圈、核心区域等点位的运力覆盖,最大限度减少乘客等待时间。网约车平台通过高温补贴等激励措施,鼓励驾驶员积极响应乘客空调需求,提升服务品质。 针对高温天气下户外作业,北京市交通委有关负责人表示,全市在施公路、新改建工程严格落实高温预警措施,采取换班轮休等方式,缩短劳动者连续作业时间及室外露天作业时长,高温天气时间段不安排室外露天作业、高空作业、有限空间作业。同时,加强动火作业安全管理,严防事故发生。施工现场设置多个温度监测点,实时监测环境温度和湿度,及时调整作业安排和防护措施。 据《防暑降温措施管理办法》规定,日最高气温达40℃以上,应当停止当日室外露天作业;日最高气温达到37℃以上、40℃以下时,用人单位全天安排劳动者室外露天作业时间累计不得超过6小时,且在气温最高的12—15时段暂停室外露天作业;日最高气温达到35℃以上、37℃以下时,用人单位应当采取换班轮休等方式,缩短劳动者连续作业时间,并且不得安排室外露天作业劳动者加班。 另外,道路养护方面,北京市道路养护部门加大巡查力度,重点防范高温天气易引发的油面热胀开裂隆起、天桥桥面铺装破损脱落等设施病害。同时,增加道路洒水、洗扫、湿化等机械化保洁作业频次,有效降低路面温度,提升道路通行能力。 实际上,相较于常年(1991—2020年),我国今年入夏进度总体更快了些。中国天气网统计数据显示,黄淮及长江流域多地“夏来早”,特别是在河南、湖北、安徽、湖南、四川盆地等地,不少地方入夏时间较常年平均提早了超20天。数据显示,预计今夏国家电网经营区用电最大负荷将首次突破12亿千瓦,较去年进一步攀升。 北京市社会科学院副研究员王鹏对北京商报记者表示,入夏进度总体变快,可能与全球气候变化背景下,大气环流异常、海洋温度变化等因素有关。这种异常气候模式可能会对农业生产、生态系统等产生一系列影响。高温天气下,保障民众日常生活的正常运转至关重要,包括需确保水量充足、水质安全,满足居民生活用水需求,避免因缺水影响居民基本生活;要保证电力稳定供应,防止因高温导致用电负荷过大引发停电,保障居民空调、风扇等防暑降温电器正常使用,维护居民生活舒适度等。 目前,国网北京电力正依托光明电力大模型AI技术,深化“电网一张图”建设,拓展配网停电研判应用场景,故障研判效率提高90%以上,抢修时间平均缩短20分钟左右,实现抢修服务由接诉即办向未诉先办转变,为度夏百姓用电提供更加智慧可靠的服务保障。 此外,随着气温逐渐升高,北京城区日供水需求量攀升。北京市自来水集团日前已正式开启夏季高峰供水保障模式,城区供水由常态运行切换至高位运行状态。据预测,北京城区今夏最高日供水量将达到390万立方米左右。城区日综合供水能力为470万立方米,可满足高峰用水需求。 据悉,北京市自来水集团还实行每日水量及供水趋势会商机制,根据天气变化动态调整需水量预测,提前部署,优化水厂和管网运行状态,保障管网压力均衡;充分发挥各水厂调蓄补峰能力。加强对露明管线、涉水在施工地的巡查看护,做好管网附属设备设施维护保养,严控供水管网运行风险。如遇管网突发事故,第一时间落实应急响应机制等。
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📸 潘百苓记者 李志中 摄
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📸 王成记者 李林明 摄
™ 2. 预训练高效,推理时显存开销接近常数:GCA 是一种 sparse attention,其 attention 的视野域保持常数,因此在 batch size 一定的情况下,训练开销几乎与序列长度呈线性。由于 GCA 在生成阶段将所有上文的 KV cache 都卸载到 CPU,每次检索的时候才把相关 chunk 的 kv cache 载入 GPU,因此超长上文也不会有 KV cache 显存爆炸的问题。而 GPU-CPU 的交换控制在每 64 个 token 一次,因此对推理速度影响非常小,从而实现接近常数的显存开销,但仍保持高效的推理速度及长程信息获取能力。九·幺.9.1