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所有维修团队均经过专业培训、持证上岗，所用产品配件均为原厂直供，
菲思盾壁挂炉全国各维修号码《今日汇总》2025已更新(今日/推荐)
菲思盾壁挂炉维修服务电话全国服务区域：
北京市（东城区、西城区、崇文区、宣武区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区 昌平区、大兴区）
天津市（和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、塘沽区、东丽区、西青区、）
石家庄市（桥东区、长安区、裕华区、桥西区、新华区。）
保定市（莲池区、竞秀区） 廊坊市（安次区、广阳区，固安）
太原市（迎泽区，万柏林区，杏花岭区，小店区，尖草坪区。）
大同市（城区、南郊区、新荣区）
榆林市（榆阳区,横山区）朝阳市（双塔区、龙城区）
南京市（鼓楼区、玄武区、建邺区、秦淮区、栖霞区、雨花台区、浦口区、区、江宁区、溧水区、高淳区） 成都市（锡山区，惠山区，新区，滨湖区，北塘区，南长区，崇安区。）
常州市（天宁区、钟楼区、新北区、武进区）
苏州市（吴中区、相城区、姑苏区（原平江区、沧浪区、金阊区）、工业园区、高新区（虎丘区）、吴江区，原吴江市）
常熟市（方塔管理区、虹桥管理区、琴湖管理区、兴福管理区、谢桥管理区、大义管理区、莫城管理区。）宿迁(宿豫区、宿城区、湖滨新区、洋河新区。)
徐州（云龙区，鼓楼区，金山桥，泉山区，铜山区。）
南通市（崇川区，港闸区，开发区，海门区，海安市。）
昆山市 （玉山镇、巴城镇、周市镇、陆家镇、花桥镇（花桥经济开发区）、张浦镇、千灯镇。）
太仓市(城厢镇、金浪镇、沙溪镇、璜泾镇、浏河镇、浏家港镇；)
镇江市 (京口区、润州区、丹徒区。)
张家港市（杨舍镇，塘桥镇，金港镇，锦丰镇，乐余镇，凤凰镇，南丰镇，大新镇）
扬州市（广陵区、邗江区、江都区.宝应县）
宁波市（海曙区、江东区、江北区、北仑区、镇海区，慈溪，余姚 ）
温州市（鹿城区、龙湾区、瓯海区、洞头区）
嘉兴市（南湖区、秀洲区，桐乡。）
绍兴市（越城区、柯桥区、上虞区）
金华市（金东区，义乌）
舟山市（定海区、普陀区）
台州市（椒江区、黄岩区、路桥区）
湖州市 (吴兴区，织里，南浔区)
合肥市（瑶海区、庐阳区、蜀山区、包河
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同星科技(301252)龙虎榜数据(01-09)
随着共建“一带一路”进入高质量发展新阶段，科技创新与合作将在其中发挥更关键的作用。上海人工智能实验室（上海AI实验室）通过研发先进数据智能技术，提供多语言语料库等举措，探索以人工智能赋能高质量共建“一带一路”。
1月9日，上海AI实验室联合大模型语料数据联盟成员发布了“万卷·丝路”多语言预训练语料库，为多语言大模型训练提供高质量数据支撑。
“万卷·丝路”首期开源了包含泰、俄、阿、韩、越等五个语种的语料，总规模超1.2TB（单语种均超过150GB），Token总数超过300B，涵盖使用上述语种国家地区的生活、百科、文化、新闻等七大领域数据。
海量数据+细分领域，适应多样化研究需求
数据是人工智能重要的基础设施，数据质量是决定人工智能应用能力的关键因素之一。针对多语言语料库发展不平衡、高质量语料短缺的研究现状，上海AI实验室开源了“万卷·丝路”多语言语料库。作为综合性文本语料库，“万卷·丝路”采集了多个国家地区的网络公开信息、文献、专利等资料，数据总规模超1.2TB，Token总数超过300B（300 billion），处于国际领先水平。首期开源的语料库主要由泰语、俄语、阿拉伯语、韩语和越南语5个子集构成，每个子集的数据规模均超过150GB。
基于“书生·浦语”智能标签分类体系，上海AI实验室研究团队将每个语料子集细分为7个大类和32个小类，覆盖历史、政治、文化、房产、购物、天气、餐饮、百科、专业知识等多类具有语言所在地特征内容，便于研究者根据具体需求检索数据，并可适应不同研究领域多样化需求。
“万卷·丝路”语料库子集分类（共计7个大类、32个小类，图表中仅展示了部分标签）
专家标注+数据智能，兼顾安全与质量
“万卷·丝路”语料库通过专家人工标注，确立了包含七个维度的文本数据质量评估体系，从完整性、有效性、可理解性、流畅性、相关性、相似性和安全性等方面保障数据的高标准与高质量。
通过使用基于大语言模型的数据质量评估开源工具——Dingo，研究团队从多维度对“万卷·丝路”的数据质量进行了全面评估。结果表明，其五个子集均获得优异的综合评分，显著优于同类语言语料库。
为充分体现多语言特色、全面提升数据质量与适用性，发挥实验室领先的数据处理能力优势，研究团队为“万卷·丝路”设计一套精准化数据处理流程：
1、对网页及非网页数据进行标准化处理，统一数据格式，然后运用局部敏感哈希算法高效去重，降低冗余；
2、在安全性处理上，建立域名黑名单筛除不良网页数据，构建多语言特色敏感词表并结合语境评估，精准过滤有害内容，同时训练语言安全模型，进行多维度不良内容检测和筛选；
3、利用主题分类器对数据进行分类，优化知识域分布；
4、通过PPL（困惑度）初筛快速剔除低质量数据，再借助基于BERT的质量分类模型精准筛选高质量内容。
该流程有效融合多语言特点与行业通识技术，为多语言模型训练提供了高质量、安全可靠的数据基础。
万卷·丝路数据处理流程
为评估“万卷·丝路”数据集质量，研究团队采样了部分“万卷·丝路”数据在开源基座上进行继续预训练，实验结果显示，使用“万卷·丝路”后，模型在多语言内容理解及推理能力上的表现均获得了提升。
大模型语料数据联盟
由上海人工智能实验室联合中央广播电视总台、人民网、国家气象中心、中国科学技术信息研究所、上海报业集团、上海文广集团等10家单位联合发起。为应对大模型发展对高质量、大规模、安全可信语料数据资源的需求，保障大模型科研攻关及相关产业生态发展，大模型语料数据联盟于2023年7月6日世界人工智能大会开幕式上宣布成立，旨在通过链接模型训练、数据供给、学术研究、第三方服务等多方面机构，联合打造多知识、多模态、标准化的高质量语料数据，探索形成基于贡献、可持续运行的激励机制，打造国际化、开放型的大模型语料数据生态圈。
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