【委员建言后,#大连首批8315名校园食品安全监督员上岗#!】大连近日向社会发布消息:首批8315名校园食品安全监督员正式上岗。下一步,将聚焦“四督四看”内容,全面实施校园食品安全守护行动,强化校园食品安全监督和管理工作。
一个时期以来,中小学食堂饭菜品质不高等问题,引起大连社会各界的普遍关注,纷纷呼吁切实加强校园食堂管理,为学生提供卫生、足量、营养均衡的饮食,保障孩子们健康成长。
近两年,市政协委员王华、民革大连市委会先后围绕加强中小学生午餐管理、加快推进校园“明厨亮灶”基础设施建设提交提案,均得到大连市市场监督管理局、市卫生健康委员会等部门的认真办理和及时答复。今年大连市政协全会期间,罗天益委员再次“瞄准”校园食堂管理问题,指出时下存在的食堂管理体制不完善、制度不健全、缺乏专业人员、供应商招投标不够透明等问题,并提出4条有针对性的意见建议。其中,专门强调要加强对校园食堂的外部监管,全面推行食品卫生监督量化分级管理制度,明确学校所在地卫生部门、教育部门及其他相关管理部门在校园食堂安全监管工作中的义务和职责,确保相关措施、责任、监督三到位。
依据2023年11月出台的《辽宁省校园食品安全监督员管理办法》,大连市相关部门着手组织全市中小学校、幼儿园、校园集体用餐配送单位开展校园食品安全监督员聘任工作,首批聘任了8315名校园食品安全监督员,其中包含社会共治代表1219名、家长委员会代表6728名、学生代表368名。
接下来,全市各级食品安全委员会办公室将会同市场监管和教育行政部门,通过线上、线下等方式,组织对全市聘任的校园食品安全监督员开展全覆盖式培训,确保大家能够有效履行食品安全社会监督职责,形成社会各界有序参与、有力监督的校园食品安全共治格局。(记者:吕东浩)
一个时期以来,中小学食堂饭菜品质不高等问题,引起大连社会各界的普遍关注,纷纷呼吁切实加强校园食堂管理,为学生提供卫生、足量、营养均衡的饮食,保障孩子们健康成长。
近两年,市政协委员王华、民革大连市委会先后围绕加强中小学生午餐管理、加快推进校园“明厨亮灶”基础设施建设提交提案,均得到大连市市场监督管理局、市卫生健康委员会等部门的认真办理和及时答复。今年大连市政协全会期间,罗天益委员再次“瞄准”校园食堂管理问题,指出时下存在的食堂管理体制不完善、制度不健全、缺乏专业人员、供应商招投标不够透明等问题,并提出4条有针对性的意见建议。其中,专门强调要加强对校园食堂的外部监管,全面推行食品卫生监督量化分级管理制度,明确学校所在地卫生部门、教育部门及其他相关管理部门在校园食堂安全监管工作中的义务和职责,确保相关措施、责任、监督三到位。
依据2023年11月出台的《辽宁省校园食品安全监督员管理办法》,大连市相关部门着手组织全市中小学校、幼儿园、校园集体用餐配送单位开展校园食品安全监督员聘任工作,首批聘任了8315名校园食品安全监督员,其中包含社会共治代表1219名、家长委员会代表6728名、学生代表368名。
接下来,全市各级食品安全委员会办公室将会同市场监管和教育行政部门,通过线上、线下等方式,组织对全市聘任的校园食品安全监督员开展全覆盖式培训,确保大家能够有效履行食品安全社会监督职责,形成社会各界有序参与、有力监督的校园食品安全共治格局。(记者:吕东浩)
谷歌数学AI登Nature:IMO金牌几何水平,定理证明超越1978年吴文俊法
摘要:
谷歌DeepMind最新在Nature上发表了一项研究成果,介绍了一种名为AlphaGeometry的AI系统,可以在几何学方面达到国际数学奥林匹克(IMO)金牌选手的水平。该系统在30道IMO难度的几何定理证明题中,成功解决了25道,相比之下,人类金牌选手平均解决了25.9道,而之前的最佳方法(吴文俊法)只解决了10道。这一研究引起了业界的关注,因为AlphaGeometry不仅能生成高水平的解答,还能提供可验证和人类可读的证明过程。同时,这项研究还展示了AI在定理证明领域的潜力,被认为是实现人工通用智能(AGI)的重要一步。
为了训练AlphaGeometry,研究团队生成了10亿个随机的几何对象图,并筛选出了1亿个不同难度的定理和证明。AlphaGeometry由两个模块组成,一个是语言模型,用于识别有用的辅助结构;另一个是符号推理引擎,用于推导结论。这两个模块相互配合,类似于人脑的快思慢想。语言模型能够快速预测辅助结构,而符号推理引擎则使用逻辑规则得出结论。在解决问题时,AlphaGeometry还能发现未使用的前提条件,并发现更广义的定理版本。
与此前的AI系统相比,AlphaGeometry具有显著的优势。它无需人类演示,仅使用AI合成数据进行训练,并且可以生成人类可读的证明过程。此外,这项研究还开源了模型和代码,为其他研究者提供了参考。
尽管AlphaGeometry是在几何学领域取得成功,但它的方法与AlphaGo有所不同。AlphaGo主要依靠神经网络进行模式识别,而AlphaGeometry的神经网络则负责指导搜索算法采取正确的行动。
最后,虽然有人提出让AlphaGeometry参加IMO竞赛,类似于AlphaGo挑战人类围棋冠军,但团队表示他们还在努力提高系统的能力,并希望未来能解决更广泛的数学问题。
原文:https://t.cn/A6jNiqZZ
《人工智能大势》第217期 https://t.cn/A6jJR77s
#人工智能[超话]#
摘要:
谷歌DeepMind最新在Nature上发表了一项研究成果,介绍了一种名为AlphaGeometry的AI系统,可以在几何学方面达到国际数学奥林匹克(IMO)金牌选手的水平。该系统在30道IMO难度的几何定理证明题中,成功解决了25道,相比之下,人类金牌选手平均解决了25.9道,而之前的最佳方法(吴文俊法)只解决了10道。这一研究引起了业界的关注,因为AlphaGeometry不仅能生成高水平的解答,还能提供可验证和人类可读的证明过程。同时,这项研究还展示了AI在定理证明领域的潜力,被认为是实现人工通用智能(AGI)的重要一步。
为了训练AlphaGeometry,研究团队生成了10亿个随机的几何对象图,并筛选出了1亿个不同难度的定理和证明。AlphaGeometry由两个模块组成,一个是语言模型,用于识别有用的辅助结构;另一个是符号推理引擎,用于推导结论。这两个模块相互配合,类似于人脑的快思慢想。语言模型能够快速预测辅助结构,而符号推理引擎则使用逻辑规则得出结论。在解决问题时,AlphaGeometry还能发现未使用的前提条件,并发现更广义的定理版本。
与此前的AI系统相比,AlphaGeometry具有显著的优势。它无需人类演示,仅使用AI合成数据进行训练,并且可以生成人类可读的证明过程。此外,这项研究还开源了模型和代码,为其他研究者提供了参考。
尽管AlphaGeometry是在几何学领域取得成功,但它的方法与AlphaGo有所不同。AlphaGo主要依靠神经网络进行模式识别,而AlphaGeometry的神经网络则负责指导搜索算法采取正确的行动。
最后,虽然有人提出让AlphaGeometry参加IMO竞赛,类似于AlphaGo挑战人类围棋冠军,但团队表示他们还在努力提高系统的能力,并希望未来能解决更广泛的数学问题。
原文:https://t.cn/A6jNiqZZ
《人工智能大势》第217期 https://t.cn/A6jJR77s
#人工智能[超话]#
#江苏一周天气#【本周天气预报】周南支槽活跃,暖湿气流北抬,全省为持续阴雨(雪)天气,周前期(29-31 日)无冷空气南下,温度较高,降水相态以雨为主。31 日夜里有一股中等强度冷空气影响,沿淮和淮北地区 48 小时最低气温降幅 4~6℃,并伴有陆上 5-7 级,江河湖海面 7-9 级的偏北大风。受冷空气影响,2 月 1-3 日沿淮和淮北大部分地区阴有雨夹雪或雪,较强降雪时段主要在 3 日白天,累计雪量:沿淮和淮北大部分地区 2~5 毫米,西北部局部地区 8~15 毫米。最大积雪深度:沿淮和淮北大部分地区 1~3 厘米,西北部局部地区 5~10 厘米。另外,31 日早晨全省大部分地区可能出现大雾天气,需关注。具体预报如下:
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