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【视频】

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很显然，菲律宾总统马科斯并没有认真思考如何通过对话沟通解决南海问题，而是将香格里拉对话会当成了卖惨作秀的平台。在约25分钟的所谓演讲中，马科斯语态几乎癫狂，内容极具误导性、迷惑性、欺骗性、虚伪性、煽动性，也彻底暴露出菲律宾在南海的野心。对待美国，马科斯递交“投名状”，献殷勤“表忠心”，称“美国的存在对东南亚地区的和平至关重要”；而面对中国，马科斯完全没有显示出对话的诚意，虽然其没有直接点名中国，但字里行间含沙射影处处针对中国。

马科斯口口声声称，菲律宾和其他东南亚国家对南海的“和平、稳定和繁荣”有一个“愿景”，但这一“愿景”仍然是一个“遥远的现实”，该地区的“非法”和“胁迫”行为仍在继续，这些行为“侵犯了菲律宾的主权权利”。并且其多次提及《联合国海洋法公约》和所谓的“南海仲裁”，妄称这两份文件“均承认菲合法权利，是菲南海政策的基石”。

通篇来看，马科斯的演讲无非老调重弹炒作“中国威胁论”，试图打造所谓“守法者”“受害者”形象，暗示菲律宾在南海遭遇了“不公平”对待，企图污蔑抹黑中国，误导国际社会认知。有分析认为，马科斯之所以选择在香格里拉对话会上对华“发难”，就是仗着美国的支持。一方面，与中国军方高层会晤是美国出于现状考虑的实际需求，但美方也不想放弃在南海地区继续搞事的野心。另一方面，为了维护美国的军事霸权以及与菲律宾等盟友的关系金沙55，美方在必要时会给予盟友口头上的支持。

然而金沙55，凭“卖惨”、造谣抹黑就能博取国际社会同情吗？明眼人都能看出，在南海争端中，菲律宾才是那个违反规则、挑起事端的一方。仗着有美国撑腰，菲方不仅利用仁爱礁非法“坐滩”军舰接二连三挑衅滋事、侵权拱火，还特别擅长贼喊捉贼、倒打一耙。以日前曝出的一条视频为例，5月19日，当菲方对非法“坐滩”军舰进行空投补给时，中国海警依法依规应对，菲方人员竟然在甲板上持枪指着现场执法的中国海警。而在仙宾礁附近海域，菲律宾两艘海警船已在此滞留一个多月，意图再次“坐滩”的野心昭然若揭。

而事实也是如此。此前，包括印尼和马来西亚等东盟国家都对菲律宾有过善意提醒，在南海的争端问题上不应该引入第三方介入，而应在本地区解决。且这些国家明白，选边站队只会不断消耗自己，维护的是美国的利益，甚至可能成为美国遏华的“炮灰”。显而易见，马科斯渲染的那套“受害者”说辞自然无法让人信服。其出尔反尔、说一套做一套、当面一套背后一套的行径，透支的只会是菲律宾本国的信誉。

可以肯定的是，菲律宾一意孤行，将自己绑上美国“战车”、“引狼入室”的做法必将反噬自身，“火中取栗”必定自食苦果。这个世界，并不是谁弱小，谁就能站在国际道义的一边，可以无休止地撒泼打滚、无理取闹。中国绝不会以大欺小，也从来没有以大欺小，但是中国历来是讲原则、是有底线的，绝不允许某些国家胡作非为。在领土主权问题上，中国从来没有任何妥协退让的空间。

【多元】

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上述六市当日共同发布《长三角六市生态环境共保联治宣言》。其中，在坚持强化跨界水环境治理方面，六市共同推动重点跨界水体水环境治理措施落实，开展集中式饮用水水源地联合保护，深入实施水源地保护区及周边环境污染隐患排查整治。建立健全跨界河湖水质监测信息共享制度。在生态受益地区与保护地区之间，探索开展多元化生态补偿，建立小流域生态补偿机制。

【互动】

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同时，袁媛专注于戏曲人物的心理研究，并结合自身演出实践，积极开展黄梅戏相关学术性研究，撰写《大型黄梅戏清唱剧<红梅赞>杂感》《演出黄梅戏“唐诗宋词”的感想》《七仙女人物塑造浅析》等文章，并发表了《浅谈黄梅戏艺术未来发展之努力方向》《从新剧<唐诗宋词>看黄梅戏的探索之路》《黄梅戏接轨现代元素，展望未来》《中国戏曲与流行思想的融合》等学术论文。

【极速】

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“我们面向气象导航对伏羲大模型进行优化，提高时空分辨率，实现未来15天0.1度逐小时气象预测；构建海气耦合模型，纳入风浪、涌浪、海温等要素，提升全球风、浪、流、能见度等预测精度；进行极端天气优化，提升台风、极端降水等更多灾害性场景的预测精度。” 李昊介绍，多层次焕然升级的“伏羲”2.0，有望助力解决远洋气象导航长期依赖国外服务厂商问题，落实“国船国导”、实现“国产替代”。

“在极端天气预报方面，伏羲通过采用扩散模型优化，有效缓解模型预报的平滑问题，提高对极端降水和大风等极端天气现象的预报精度，超越ECMWF的数值天气预报精度。” 中国气象局党组成员、副局长熊绍员指出，中国气象局高度重视气象与人工智能深度融合发展，联合相关高校、科研机构、企业共同推进气象大模型以及人工智能气象应用关键核心技术攻关。

“伏羲”的升级之路仍在继续。下一步，团队将推进“端到端”气象大模型，构建基于气象大模型的同化系统，实现多种卫星资料同化（微波、红外等），摆脱对传统模式的依赖；开发地球系统大模型，实现大气、海洋、陆面、冰冻圈的预报，探索大气污染、气候风险预报；构建基于大模型的国产化再分析数据集，利用大模型构建完全独立自主的国产化再分析数据，摆脱模型训练对国外数据的依赖。

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