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　　记者从应急管理部消防救援局了解到，赴渝工作组指导地方消防部门通过现场勘验、调查询问、视频侦查等，认定“1.1”重庆渝北加州花园小区火灾的起火部位位于起火建筑二楼5号房阳台，起火原因正在进一步调查中。 　　1月3日，应急管理部消防救援局工作组对重庆市主城区部分高层住宅小区、大型商业综合体冬春火灾防控工作和消防车通道集中治理情况进行了随机抽查、走访。 　　工作组在督导中发现，重庆市主城区一些老旧小区由于车位少，私家车乱停乱放、占用消防车通道的问题仍时有发生。消防部门呼吁社会公众从我做起、积极参与，共同维护“生命通道”畅通。(央视记者 孔令雯 赵学锋 曾科菘 刘刚) 【编辑:黄钰涵】 沃尔德

　　为救白血病新生，湖南一高校近300名师生报名“接力”献血 　　新华社长沙1月3日电(记者袁汝婷)19岁的刘迪佳没有想到，当罹患白血病的厄运降临，学校近300名师生自愿报名“接力”献血，带给了他生的希望。目前，已有数十位师生为刘迪佳捐献了血小板。 　　2019年12月25日，湖南信息职业技术学院大一学生刘迪佳确诊身患急性髓性白血病，因化疗急需大量血小板，学校师生们第一时间自发组织前往血液中心捐献。 　　2019年的最后一天，28位师生齐聚长沙市血液中心，其中符合条件的17人捐献血小板，帮助刘迪佳完成了第一阶段化疗。 　　1月3日一大早，第二批自愿捐献血小板的40余名师生再次集合，乘大巴前往血液中心。“我们一个寝室7个人，除了2个身体不太强壮的，都来了。”大二学生谢新连说。 　　第二批共有50名同学预备前往血液中心，却因大巴车已经满员，最晚来的几位只能遗憾下车，他们说1月5日的第三批捐献一定要赶早来“占个位”。 　　截至1月3日，自愿报名为刘迪佳捐献血小板的师生已近300人。“多亏有学院老师、同学们的爱心帮助，我相信我们一家人一定可以渡过难关。”刘迪佳的姐姐刘俊说。 【编辑:黄钰涵】 沃尔德

　　中新网北京1月3日电 (记者 马海燕)由郑晓龙担任艺术总监，苏霆编剧，何涛导演，苗圃、何明翰领衔主演的反特悬疑年代剧《破局1950》，正在中央电视台电视剧频道黄金强档热播。作为央八开年大戏，该剧首播即以其快节奏、强剧情吸引观众注意。 　　在前几集的剧情中，朝鲜战争爆发，沈安铁路系统作为重要枢纽，成为敌特分子破坏的重要目标。苗圃饰演的刘玉娥与何明翰饰演得韩立冬加入特别行动小组，目标就是揪出隐藏的特务。然而，人未到，在一声巨响中，乘坐的火车突然被炸出轨道。随即，围绕着抗日战争时期留下的“秘密军火库”和神秘的“惊雷计划”，重重谜团向他们袭来。 　　该剧的特别之处还在于在剧中韩立冬与刘玉娥这对搭档的初识源于一场“误杀”。韩立冬在奔赴任务的途中，误杀了潜伏在地方的卧底、刘玉娥的未婚夫王守成，这一开端配置无疑加深了剧情的矛盾点，也让不少网友惊呼“开局就玩这么大吗？” 《破局1950》剧照 供图 摄 　　本以为要看几集“虐心”戏码的观众，却很快迎来了反转。“我是一名革命战士，任务大于天，我接受组织的安排。”剧中女主刘玉娥的一句话不仅道出了英雄的精神信仰，也让观众看到了该剧的快节奏。 　　在中国，关于抗美援朝历史沃尔德

1月3日消息，北京工商大学与腾讯签订战略合作协议，双方将共同发力智慧校园生态建设，全面整合学校资源，创新教学培养模式。首先，双方将共建北京工商大学智慧校园，联合打造网络化、数字化、个性化、泛在化的智慧校园环境，实现信息技术与人才培养、科学研究等领域的深度融合。其次，双方将共同探索创新人才培养的新模式。同时，双方将针对产学研创新达成合作，除此之外，腾讯将助力北京工商大学构建“智慧校园融合应用示范基地”。沃尔德

据《麻省理工学院科技评论》网站（www.technologyreview.com）2019年12月26日消息，本月初，中国科技巨头百度在一场人工智能领域的竞争中悄然击败了微软和谷歌。百度 AI算法ERNIE在通用语言理解评估测试（General Language Understanding Evaluation，GLUE）上领先其竞争对手。GLUE是人工智能（AI）系统理解人类语言的一个被广泛接受的标准。它由九种不同的测试组成，这些测试包括在句子中挑选人名和组织名以及当有多个潜在先行词时，找出像“It”这样的代词指的是什么。因此，在GLUE上得分很高的语言模型可以胜任处理不同的阅读理解任务。在满分100分中，此前 GLUE 测试的平均分为 87。百度现在是第一个凭借其模型ERNIE获得超过90分的团队。百度AI算法ERNIE在GLUE评估测试中击败了微软和谷歌GLUE在公开排行榜上的排名正在不断变化，虽然另外一支团队很可能很快就会超越百度。但值得注意的是，百度的成就展示了AI研究如何从众多贡献者中受益。百度的研究人员不得不针对中文开发一种专门技术来构建ERNIE知识增强语义表达模型。碰巧的是，该的技术也能使人工智能更好地理解英语。在双向预训练转换器（BERT）于2018年末创建之前，自然语言模型并不是那么好。之前的自然语沃尔德