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长春市(南关区、二道区、双阳区、宽城区、公主岭市、德惠市、朝阳区、榆树市、绿园区、农安县、九台区)
温州市(龙港市、瓯海区、泰顺县、龙湾区、平阳县、瑞安市、鹿城区、洞头区、苍南县、文成县、永嘉县、乐清市)
大理白族自治州(剑川县、大理市、永平县、南涧彝族自治县、云龙县、鹤庆县、弥渡县、巍山彝族回族自治县、祥云县、漾濞彝族自治县、宾川县、洱源县)
黄南藏族自治州(泽库县、尖扎县、同仁市、河南蒙古族自治县) 衢州市(开化县、江山市、常山县、衢江区、龙游县、柯城区)
鄂尔多斯市(准格尔旗、乌审旗、康巴什区、鄂托克旗、达拉特旗、鄂托克前旗、杭锦旗、伊金霍洛旗、东胜区)
和田地区(策勒县、民丰县、和田市、皮山县、和田县、洛浦县、墨玉县、于田县)
北京市(平谷区、昌平区、房山区、东城区、石景山区、大兴区、延庆区、丰台区、海淀区、密云区、门头沟区、顺义区、朝阳区、通州区、西城区、怀柔区)唐山市(丰润区、迁安市、迁西县、开平区、乐亭县、玉田县、路南区、路北区、古冶区、滦州市、丰南区、曹妃甸区、滦南县、遵化市)
中山市 黄山市(屯溪区、休宁县、徽州区、歙县、祁门县、黟县、黄山区)
松原市(宁江区、乾安县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、扶余市、长岭县)
天津市(宁河区、蓟州区、河西区、红桥区、南开区、东丽区、西青区、武清区、和平区、静海区、河东区、北辰区、河北区、滨海新区、宝坻区、津南区)
西藏自治区
池州市(石台县、贵池区、东至县、青阳县)
鹤壁市(淇县、山城区、淇滨区、鹤山区、浚县)
齐齐哈尔市(讷河市、昂昂溪区、龙江县、铁锋区、克山县、龙沙区、甘南县、建华区、富拉尔基区、克东县、泰来县、富裕县、拜泉县、依安县、碾子山区、梅里斯达斡尔族区)
昆明市(石林彝族自治县、东川区、宜良县、官渡区、嵩明县、盘龙区、五华区、晋宁区、寻甸回族彝族自治县、呈贡区、禄劝彝族苗族自治县、安宁市、富民县、西山区)
凉山彝族自治州(雷波县、德昌县、喜德县、布拖县、昭觉县、金阳县、木里藏族自治县、冕宁县、会东县、普格县、盐源县、越西县、西昌市、甘洛县、会理市、宁南县、美姑县)
广元市(朝天区、旺苍县、苍溪县、青川县、剑阁县、昭化区、利州区)
河池市(天峨县、大化瑶族自治县、金城江区、罗城仫佬族自治县、宜州区、环江毛南族自治县、东兰县、都安瑶族自治县、南丹县、凤山县、巴马瑶族自治县)
衡水市(深州市、冀州区、安平县、枣强县、阜城县、武邑县、桃城区、故城县、景县、武强县、饶阳县)
毕节市(黔西市、七星关区、大方县、织金县、纳雍县、赫章县、金沙县、威宁彝族回族苗族自治县)
清远市(佛冈县、连州市、英德市、清新区、连南瑶族自治县、清城区、连山壮族瑶族自治县、阳山县)
牡丹江市(林口县、西安区、穆棱市、绥芬河市、东安区、海林市、阳明区、宁安市、东宁市、爱民区)
淄博市(临淄区、淄川区、周村区、沂源县、张店区、高青县、博山区、桓台县)
十堰市(房县、丹江口市、茅箭区、竹溪县、张湾区、郧西县、竹山县、郧阳区)
广州市(海珠区、越秀区、从化区、天河区、番禺区、荔湾区、黄埔区、花都区、南沙区、白云区、增城区)
渭南市(华州区、韩城市、临渭区、澄城县、潼关县、华阴市、白水县、大荔县、富平县、蒲城县、合阳县)
徐州市(云龙区、新沂市、鼓楼区、丰县、邳州市、泉山区、铜山区、睢宁县、沛县、贾汪区)
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内蒙古自治区
钦州市(钦南区、钦北区、灵山县、浦北县)
恩施土家族苗族自治州(鹤峰县、咸丰县、恩施市、巴东县、利川市、建始县、来凤县、宣恩县)
宜昌市(宜都市、长阳土家族自治县、点军区、远安县、枝江市、五峰土家族自治县、秭归县、当阳市、兴山县、西陵区、猇亭区、夷陵区、伍家岗区) 海东市(化隆回族自治县、平安区、互助土族自治县、民和回族土族自治县、循化撒拉族自治县、乐都区)
营口市(鲅鱼圈区、盖州市、老边区、西市区、站前区、大石桥市)
湖州市(南浔区、安吉县、吴兴区、长兴县、德清县)
汕尾市(陆河县、海丰县、陆丰市、城区)泸州市(古蔺县、纳溪区、合江县、泸县、叙永县、江阳区、龙马潭区)
抚州市(崇仁县、南城县、东乡区、临川区、资溪县、金溪县、南丰县、黎川县、宜黄县、广昌县、乐安县) 乌兰察布市(商都县、卓资县、化德县、集宁区、丰镇市、凉城县、察哈尔右翼中旗、察哈尔右翼后旗、察哈尔右翼前旗、四子王旗、兴和县)
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周口市(鹿邑县、商水县、扶沟县、西华县、项城市、太康县、沈丘县、郸城县、淮阳区、川汇区)黔南布依族苗族自治州(独山县、福泉市、贵定县、平塘县、惠水县、瓮安县、罗甸县、三都水族自治县、长顺县、荔波县、都匀市、龙里县)
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4月21日电据自然资源部微信公众号消息，近日，中国林业科学研究院资源信息研究所成功研发我国首个林草行业大模型——“林龙大模型”，标志着我国“智慧林草”建设迈入新阶段。
据研发团队负责人、中国林业科学研究院首席科学家张怀清介绍，“林龙大模型”具备五大优势：
一是通过行业文本知识多智能体技术，有效融合林草领域知识，成功弥补了通用大模型在林草行业知识方面的缺陷，使大模型对林草领域复杂问题的理解能力提升60%以上；
二是针对林草行业数据和业务特点，构建了林草多模态数据的时空大模型，打破了大语言模型在时空数据理解、分析和推理能力上的局限，使林草业务计算和处理能力提升50%以上；
三是实现了多模态大模型与专用小模型的协同融合，极大降低开发成本，显著增强了模型的复用性、适用性和通用性，开发利用效率提升10倍以上；
四是成功解决了林草领域低资源条件下的多端兼容和国产化适配问题，摆脱了林草行业大模型对高算力的依赖，提升了模型的易用性和普惠性；
五是实现了行业自主产权的开放共享，具备强大的高扩展性，能支持功能更新迭代与产品持续完善。
目前，“林龙大模型”在行业文本处理、树种类型识别、林木表型参数提取、野生动物识别、病虫害监测、林火识别、生态系统评估、经营管理决策等八大应用场景落地生根，并应用于“三北”工程示范区、国家公园、国有林场等，运行状态稳定可靠。未来，“林龙大模型”将通过优化升级、迭代更新，进一步深化与林草行业的融合，赋能“智慧林草”发展。
新闻结尾 他扒开我的腿吃中间的小豆豆,购物攻略大揭秘的相关文章苏炳添任2025田径接力赛宣传大使
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计算机本科生花大量时间写编译器，操作系统是不是不务正业？
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