IT之家 9 月 4 日消息，据央视新闻报道，由中集集团为巴西国家石油公司建造的大型浮式生产储卸油装置 P-84 船体 9 月 3 日在山东烟台完工，这是全球首艘采用全电动设计的大型浮式生产储卸油装置，也是迄今为止国内船厂承接的单体规模最大的浮式生产储卸油船体项目。IT之家从报道中获悉，浮式生产储卸油装置简称 FPSO，被形象地称为“海上石油加工厂”，是开发深海油气资源的核心高端装备。此次完工的 P-84 船体总长 345.3 米，宽 64.8 米，型深 34.3 米，船体总重量逾 10 万吨；天然气日处理能力 1000 万立方米，原油储存能力达 200 万桶。据中集来福士 P-84 浮式生产储卸油装置项目经理罗曦介绍，P-84 项目体量非常大，日产原油 22.5 万桶，在巴西石油历史上也是最大的项目。P-84 是全球首艘采用全电动架构的大型 FPSO，同时配套零常规火炬燃烧、废热回收、深海水冷却等一系列低碳技术。依托全电动配置与生产工艺系统优化，平台每桶油当量产出的温室气体排放强度将降低约 30%，将成为全球能效最高的平台之一。项目全部建成后，将部署在巴西桑托斯盆地盐下超深水油田。P
中新社马尼拉9月4日电 (记者 周璟)菲律宾统计局4日公布数据显示，8月该国通胀率回落至6.1%，低于7月的6.2%，连续第四个月放缓。今年前8个月平均通胀率为5.2%。
由韩国独立游戏工作室Canopener开发的策略冒险游戏《地城拓荒》（Dungeon Settlers）9月4日正式登录Steam，开启抢先体验。国区售价68元人民币，首发享受15% off优惠，持续2周时间，建设据点，探索地城据点建设与地城探险，这是《地城拓荒》的核心体验，两者在巧妙的有机结合下，为玩家提供绝佳的成长感。为了摧毁给世界带来灾难的地下城，玩家需要建立据点、招募队友，并带领队伍逐步深入地城，拓荒前进。据点可以为队伍提供生活所需，比如床铺、食物等，同时也承担装备打造、科技解锁和角色成长等功能。在地城中获取的资源则可以用来建设营地，解锁建筑。队伍实力提升后，又可以探索地城更深处，获得更多、更稀有的资源。游戏便在这种循环下，形成了一种独特的上瘾体验，从卧室、食堂，到种田和科研，玩家需要规划好自己的大本营 随着研究解锁，队伍将获得更强实力角色成长要素丰富游戏中，玩家可以带领最多4人的小队进入地城，探索随机生成的地图，搜集资源、击败敌人、发现事件，并挑战强力Boss。而每位角色都拥有独立的成长空间，包括种族、主特质、主技能、副技能、天赋、生活技能、个性和装备等，异常丰富。不同种族有
作者｜Cynthia 编辑｜郑玄  ，2026 年夏天，林氏家居想卖一张布艺床，然后，阿里妈妈万相点睛给它找到了一群电竞玩家。并建议他们投放那些搜索过「电竞房布置」「游戏房改造」「RGB 灯带」「二次元痛房」的用户，对于林氏家居这样一家诞生于互联网、长期依赖数据经营的头部品牌来说，这是个让人匪夷所思的抉择，过去，林氏家居品牌已经积累了超过 5500 万全平台粉丝、上万款在售 SKU 以及一千余家线下门店，是行业里公认的爆款制造机，而在传统的匹配逻辑下，一张床最自然的消费者应该来自装修、新婚、换房，以及近期购买过家电家居的人。因此，广告系统用预设的标签匹配受众，商家投流选择装修、家具、地板之类的关联词汇，就成为了团队刻在肌肉中的记忆。相应的，一个搜索电竞房布置的年轻人，怎么看都不像一张床最优先应该争取的消费者，但常识并不能在一个存量市场中带来增长，而 万相点睛 看到的并不是「电竞」这个标签，而是标签背后的一整套消费意图：它发现，这群年轻人为了获得更好的游戏体验，本身就有很强的消费意愿：他们会购买人体工学椅、4K 显示器、RGB 氛围灯，把自己的房间改造成一个更舒服、更沉浸、也更符
刷社交软件的时候，您或许见到过个人发布的代缴广告，声称可以打折帮您代缴话费、电费等，然而事实上这背后有可能隐藏着洗钱的黑灰产业链。近日，北京顺义警方就打掉了一个通过代缴电费方式洗白电诈赃款的犯罪团伙，跨省抓获嫌疑人11名。
联合国大会周五投票决定是否淘汰传统的墨卡托投影法地图，改用一种能更准确展现非洲面积的地图。墨卡托投影法地图由比利时佛兰德地理学家杰拉杜斯·墨卡托在 1569 年绘制，一直是全球标准地图，其缺点是高纬度地区面积变形失真，纬度越高变形越严重，接近南北极的高纬度地区如格陵兰面积被失真放大数倍之多。地图显示非洲的面积与格陵兰岛相仿，但实际上非洲大陆的面积是其 14 倍。历史学家和地理学家多年来一直指出墨卡托投影法源于西方刻板印象，部分活动人士甚至创造了“制图殖民主义”一词。改变地图的决议由多哥提出，得到了非盟的支持。联合国决议不具有强制执行力，如果投票通过，可能会促使课程和日常技术更新地图。
当分析工作从三天压缩到五分钟，关键不在于AI取代人，而在于把口径标准沉淀为可复用的资产。本文作者以产品经理视角，分享如何通过线下共识、项目宪法和四层资产架构，将数据分析流程Agent化，实现结论一致性与可追溯性，一个人三天，五分钟 以前，关于对业绩达成评价的放款指标分析工作，都是散在各个关联团队里，由各个团队专门的分析角色负责：一个人，一轮周度分析，从准备数据到分析，再到验证后出结论，前前后后大概要三天。大家关注点不一样，各个团队的结论差异往往还要在汇报当天掰扯半天，才能对齐，现在集中到一个人身上：我统一收口跑分析 Agent，五分钟出一致性结论，从每团队投入三人天到集中五分钟，不是因为我更快或更权威。那三天本来就不是花在分析上——花在前置动作上：不同源数据抽取、逻辑自洽性验证、口径维度拉齐、结论修饰和建议组装，每周基本从零开始，力气全砸在不同视角下对「标准要归一」的重复劳动上。现在这些前置动作资产化了：标准一旦确立，初始数据验证完成，后续的周度分析就是按部就班的输出。人只需要看结论、做判断，我做的，其实是把自己日常用的一套数据分析方法论，沉淀成一个可执行的套件：一套工作流、一套规范、
1,031,162。这是 LibreOffice 26.8 发布第一周的官网下载量，The Document Foundation 说这是 LibreOffice 整个历史上最高的首周下载记录。上一个版本 25.8 的首周是 88 万次左右，这个数字发生在一个所有办公软件都在往 AI 里冲的时间点。Microsoft 365 有 Copilot，Apple iWork 有 Creator Studio，ONLYOFFICE 有 AI...