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天天彩票|(2023已更新(搜狗/知乎)

来源:天天彩票2023-10-31 17:48

  

杨长风等:加快建设下一代北斗系统 筑牢国家时空信息服务重要基石******

  2020年7月31日,习近平总书记向世界宣布北斗三号全球卫星导航系统正式开通,标志着北斗“三步走”发展战略圆满完成,北斗迈进全球服务新时代。

  北斗卫星导航系统是我国独立建设运行的全球卫星导航系统,是联合国全球卫星导航系统国际委员会明确的全球系统核心供应商之一。北斗三号全球卫星导航系统的建成开通,是我国攀登科技高峰、迈向航天强国的重要里程碑。北斗卫星导航系统开通服务两年以来,持续运行稳定,性能稳中有升,产业快速发展,服务亿万大众,成为国家重大战略性时空信息基础设施。进入新的历史阶段,面对世界卫星导航新一轮竞技和用户不断增长的泛在时空信息需求,应深入贯彻新发展理念,加快建设下一代北斗系统,并以北斗为核心构建国家综合时空体系,抢占未来发展制高点,着力构建新发展格局,努力实现高质量发展。

  迈上全球服务新阶段,树立精稳运行高标杆

  北斗三号全球卫星导航系统仅用两年半时间高密度发射18箭30星,且组网发射“零故障”,创造了世界卫星导航发展史上的奇迹。

  精度世界一流。北斗系统通过创新星座构型、构建星间链路、优化信号体制等多种技术创新,在全球范围实现一流精度。国际卫星导航监测组织及监测评估系统实时对我国北斗、美国GPS、俄罗斯格洛纳斯、欧洲伽利略系统等全球系统监测评估结果表明,北斗系统全球定位精度优于5米,在亚太地区的精度更高,超过美国GPS、俄罗斯格洛纳斯等系统,服务性能世界一流。同时,北斗系统还可提供差异化的高精度和高完好服务,构建天地基增强服务体系,在我国及周边地区通过星基增强、精密单点定位和地基增强服务,为用户提供从米级到分米级、厘米级和事后毫米级的高精度服务,以及I类精密进近完好性服务,进一步满足用户高性能的导航定位需求。

  服务功能强大。北斗系统突破卫星导航多体制兼容和一体化设计系列关键技术,在卫星平台上实现7大服务、3个频点8个信号的集成融合设计,不仅可以向全球用户提供基本的定位导航授时服务,还具备多种特色服务功能。其中包括向全球用户提供的全球短报文通信和国际搜救服务,向我国及周边地区用户提供的区域短报文通信、星基增强服务、精密单点定位和地基增强服务。北斗系统多信号的融合播发,有利于用户获取更多的可用信号,有利于提升用户高精度定位的效率,提升导航定位的可信度和可靠性。

  运管高效有力。北斗全球系统由30颗卫星、数十个地面站,以及卫星与卫星、卫星与地面、地面与地面间数百条链路构成,是我国迄今为止规模最大、覆盖范围最广、服务性能要求最高的巨型复杂航天系统,也是国际上第一个实现星地一体组网业务化运行的全球卫星导航系统。针对北斗系统庞大复杂、一体运行要求高、运行管理模式新等特点,创新构建中国特色的北斗系统运行管理体系。管理层面,充分发挥新型举国体制优势,建立集中统一的组织机构和工作机制,构建高效运转的管理机制和多方联保机制;技术层面,大力实施数据融通与智能运维工程,推动运管向智能化方向发展,运管水平大幅提升。

  运行连续稳定。卫星导航系统作为提供时空信息服务的基础设施,连续稳定运行是重要要求,服务中断将直接影响用户使用。北斗系统的建成开通不是终点,而是新的起点。高稳定运行能力和高可靠连续服务,是北斗系统进入全球服务时代的新标尺。从世界上其他全球卫星导航系统运行来看,均出现过服务中断或服务偏差等问题。例如,2019年,欧洲伽利略系统因地面段升级造成精密时间设施故障,服务持续中断117小时,引发国际卫星导航领域高度关注。北斗系统自2012年12月27日向亚太开通服务以来,至今服务“零中断”;2020年7月31日向全球开通服务以来,系统运行连续稳定,系统性能稳中有升。

  培育壮大时空服务产业,助力高质量发展

  “天上好用,地上用好。”实现应用服务是北斗系统建设的出发点,也是落脚点。近年来,我国卫星导航与位置服务产业保持年均20%左右的稳健增长,2021年总产值达4690亿元,北斗规模应用进入市场化、产业化、国际化发展的关键阶段。

  促进产业生态健康发展。作为我国战略性新兴产业,卫星导航产业经过十余年发展,已形成涵盖芯片、模块、天线、板卡、终端和服务全链条的完整产业链,芯片工艺从130纳米提升到14纳米,尺寸从150多平方毫米缩小到5平方毫米。近年来,北斗兼容型芯片模块销量超过亿级规模,北斗产业化发展写入国家“十四五”规划和2035年远景目标纲要,各地方、各行业也陆续出台相关规划和政策。目前,我国已建立北斗基础产品检测认证、北斗导航专利优先审查等机制,成立全国北斗卫星导航标准化技术委员会,卫星导航基础产品自主优质供给不断扩大,卫星导航专利累计申请量保持全球第一,百余项重要标准先后制定发布,北斗产业生态持续健康发展。

  保障国民经济命脉安全。北斗深度融入我国国民经济多个领域,通过提供精准、可靠的时空基准信息服务,实现显著的经济效益和社会效益。在交通运输领域,建成全球最大的车联网平台,截至2021年底,国内超过780万辆道路营运车辆、4万多辆邮政快递干线车辆已应用北斗系统,大幅提升我国综合交通管理效率和运输安全水平。在通信领域,与中国移动合作在全国范围建设超过4000座北斗地基增强基准站,建成全球规模最大的5G+北斗高精度服务系统,可面向全国广大地区提供高精度定位服务。在电力领域,已完成超过2000座电力行业北斗地基增强基准站部署,为无人机自主巡检、变电站机器人巡检、杆塔监测等提供高精度服务。在救灾减灾领域,已建成多级服务平台,应用北斗终端约5万台,成功预警甘肃黄土滑坡、湖南石门山体滑坡等自然灾害。随着新基建战略的布局推动,北斗加速融入并持续护航电力电网、金融、电信、信息网络等基础设施建设,为国民经济命脉安全稳定运行提供有力保障。

  赋能经济社会产业发展。北斗广泛进入民生领域,正在催生“北斗+”和“+北斗”的新业态、新模式,深刻改变人们的生产生活方式。以智能手机和智能穿戴设备为代表的北斗大众领域应用获得全面突破,包括智能手机器件供应商在内的多家国内外主流芯片厂商与北斗达成合作。2021年,在国内智能手机出货中,支持北斗系统的达3.24亿部,占总出货量的94.5%。在智慧家居、智慧社区、智慧文旅、智慧教育等涉及大众生活的数字化应用场景,北斗精准统一的时空服务正加快与物联网、云计算、大数据、人工智能等新技术融合,促进经济社会提质增效发展。

  推动构建人类命运共同体。中国的北斗,也是世界的北斗。北斗全球系统的建成是我国为全球公共服务基础设施建设作出的重大贡献,也对推动构建人类命运共同体具有深远意义。北斗积极推动国际化发展,务实开展国际合作,与其他卫星导航系统兼容共用、共同发展,携手为全球用户服务。积极履行全球系统核心供应商的责任担当,广泛参与联合国框架下多边协调交流活动,成功加入国际民航、海事、通信、搜救等国际组织标准,服务国际主要行业应用。根据不同国家、不同行业应用需求,提供定制化的北斗应用解决方案,国产北斗应用产品输出到全球半数以上的国家和地区,东盟、南亚、东欧、西亚、非洲、阿盟等用户陆续加入北斗“朋友圈”,北斗应用惠及全球,为世界贡献中国智慧和中国力量。

  加快建设下一代北斗,打造竞争新优势

  2020年,世界卫星导航发展进入新纪元,全球四大卫星导航系统和日印等区域系统均已提供服务,并瞄准2035年前后形成新的竞争优势。展望未来,北斗系统要应势而上、承上启下,不断开拓创新,打造竞争新优势。

  卫星导航进入新一轮国际竞技。当前,全球在轨运行服务的卫星数量有近140颗,世界卫星导航全面进入多系统服务新阶段。为进一步提升系统能力和全球竞争力,世界各主要卫星导航国家瞄准更高精度、更多功能、更加安全,均在规划和部署新一代系统。美国计划2034年前完成32颗GPSIII系列卫星部署,欧洲计划2035年前完成第二代伽利略系统建设,俄罗斯计划2030年建成以新一代卫星为主体的导航星座,新一轮世界卫星导航新竞技态势日益凸显。

  创新升级北斗系统。面对创新超越的重要机遇期,北斗要创新系统架构,在现有中高轨混合星座基础上,紧抓商业航天发展机遇,构建高中低轨混合星座,实现全球分米级高精度服务能力;要加强核心攻关,加快激光星间链路、数字化载荷、新型原子钟等对系统精度和安全性提升有关键影响的核心技术和产品研发;要创新运维模式,推动监测资源天基化、时空基准天基化、地面系统一体化、运维能力智能化发展;要强化特色功能,实现更大容量、更高速率、更低功耗的短报文通信能力和全球随遇接入能力,全面提升系统性能、拓展服务功能、强化安全可信。

  构建综合时空体系,擘画未来发展新愿景

  习近平总书记指出,北斗系统将面向“一带一路”国家和地区开通服务,2020年服务范围覆盖全球,2035年前还将建设完善更加泛在、更加融合、更加智能的综合时空体系。

  当前,我国正在积极推动以北斗为核心构建国家综合定位导航授时(PNT)体系,满足万物感知、万物互联和万物智能时代的时空信息服务需求,支撑新一轮科技革命和产业变革。

  融合多种手段满足泛在可信需求。人类获取时空信息的手段经历了自然地物导航、机械装置导航、无线电/惯性导航、卫星导航四个阶段。目前,卫星导航满足了全球地表及近地空间内用户普适的低成本PNT需求,但由于无线电信号具有信号易被遮挡和干扰等固有特性,卫星导航应用存在一定局限。例如,在复杂电磁环境下易受干扰和阻断,信号穿透障碍能力受限,在隧道、峡谷、密林、高楼、室内等区域,有时无法正常使用,而且难以抵达深海、深空。面对人类活动空间逐步扩展到陆海空天全域和更加泛在安全的应用需求,要综合发展卫星导航、惯性导航、室内导航、水下导航、深空导航等多种导航技术,融合5G、大数据、人工智能等新技术,形成陆海空天一体、室内室外无缝衔接的时空信息服务能力。

  以北斗为核心构建综合时空体系。卫星导航虽然存在一定的使用局限,但在各种定位导航授时手段中,以其全球覆盖、全天候、全天时、高精度、便捷性、低成本等独特优势,既是目前人类社会使用最广泛的PNT手段,也是为其他各类PNT手段提供统一时空基准的重要基础。相比卫星导航,任何其他PNT手段都不能兼具上述优势,缺少卫星导航,将导致PNT体系碎片化发展。当前,我国正在推动以北斗系统为核心的国家综合PNT体系建设,2035年前,我国将建成基准统一、覆盖无缝、安全可信、高效便捷的国家综合时空体系,通过体系融合聚能、赋能、生能、强能,为未来智能化、无人化发展提供核心支撑。在不远的未来,从室内到室外,从深海到深空,用户均可享受全覆盖、高可靠的导航定位授时服务,北斗卫星导航系统将更好地服务全球、造福人类。

  作者:杨长风 卢鋆(杨长风系中国工程院院士,北斗卫星导航系统工程总设计师;卢鋆系北斗地面试验验证系统副总设计师,北京跟踪与通信技术研究所高级工程师)

  来源:《中国网信》2022年第5期

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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    在网络上,每个人都会或多或少,或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘,就存在隐私泄露的风险,引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代,大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫,甚至有点不知所措。那么,你的隐私,大数据是怎么知道的呢?大家又该如何自我保护呢?

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    1.“已知、未知”大数据都知道

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    大数据时代,每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前,你说过什么话,它知道;你做过什么事,它知道;你有什么爱好,它知道;你生过什么病,它知道;你家住哪里,它知道;你的亲朋好友都有谁,它也知道……总之,你自己知道的,它几乎都知道,或者说它都能够知道,至少可以说,它迟早会知道!

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    甚至,连你自己都不知道的事情,大数据也可能知道。例如,它能够发现你的许多潜意识习惯:集体照相时你喜欢站哪里呀,跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀,你喜欢与什么样的人打交道呀,你的性格特点都有什么呀,哪位朋友与你的观点不相同呀……

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    再进一步说,今后将要发生的事情,大数据还是有可能知道。例如,根据你“饮食多、运动少”等信息,它就能够推测出,你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时,大数据就知道:流感即将暴发了!其实,大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    当然,这里的“你”并非仅仅指“你个人”,包括但不限于,你的家庭,你的单位,你的民族,甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息,将会把你塑造成什么,是英雄还是狗熊?这却难以预知。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    2.数据挖掘就像“垃圾处理”

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    什么是大数据?形象地说,所谓大数据,就是由许多千奇百怪的数据,杂乱无章地堆积在一起。例如,你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等,都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息,例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息,也都是大数据的组成部分。还有,各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息,仍然是大数据的组成部分。总之,每个人、每种通信和控制类设备,无论它是软件还是硬件,其实都是大数据之源。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术,采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程,可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    不过,这些听起来高大上的大数据产业,几乎等同于垃圾处理和废品回收。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集,可算作“数据收集”;将废品和垃圾送往集中处理场所,可算作“数据集成”;将废品和垃圾初步分类,可算作“数据规约”;将废品和垃圾适当清洁和整理,可算作“数据清理”;将破沙发拆成木、铁、布等原料,可算作“数据变换”;认真分析如何将这些原料卖个好价钱,可算作“数据分析”;不断总结经验,选择并固定上下游卖家和买家,可算作“模式评估”;最后,把这些技巧整理成口诀,可算作“知识表示”。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    再看原料结构。大数据具有异构特性,就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话,那就在于垃圾是有实体的,再利用的次数有限;而大数据是虚拟的,可以反复处理,反复利用。例如,大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司,将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之,大数据专家完全可以“一菜多吃”,反复利用,而且时间越久,价值越大。换句话说,大数据是很值钱的“垃圾”。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    3.大数据挖掘永远没有尽头

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    大数据挖掘,虽然能从正面创造价值,但是也有其负面影响,即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢?这其实很简单,我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧!

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    一大群网友,出于某种目的,利用自己的一切资源渠道,尽可能多地收集当事人或物的所有信息;然后,将这些信息按照自己的目的提炼成新信息,反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    接着,大家又在第一次人肉迭代的基础上,互相取经,再接再厉,交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作,于是,便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复,经过多次不懈迭代后,当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实,至少主体是事实,“人肉搜索”就成功了。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    几乎可以断定,只要参与“人肉搜索”的网友足够多,时间足够长,大家的毅力足够强,那么任何人都可能无处遁形。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    其实,所谓的大数据挖掘,在某种意义上说,就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过,这种搜索的目的,不再限于抹黑或颂扬某人,而是有更加广泛的目的,例如,为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之,只要目的明确,那么,大数据挖掘就会有用武之地。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比,网友被电脑所替代;网友们收集的信息,被数据库中的海量异构数据所替代;网友寻找各种人物关联的技巧,被相应的智能算法替代;网友们相互借鉴、彼此启发的做法,被各种同步运算所替代。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    各次迭代过程仍然照例进行,只不过机器的迭代次数更多,速度更快,每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”,被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时,那是因为对大数据挖掘来说,永远没有尽头,结果会越来越精准,智慧程度会越来越高,用户只需根据自己的标准,随时选择满意的结果就行了。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    当然,除了相似性外,“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如,机器不会累,它们收集的数据会更多、更快,数据的渠道来源会更广泛。总之,网友的“人肉搜索”,最终将输给机器的“大数据挖掘”。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    必须承认,就当前的现实情况来说,大数据隐私挖掘的“杀伤力”,已经远远超过了大数据隐私保护的能力;换句话说,在大数据挖掘面前,当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后,在过去几十年,人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害,可谁也不曾意识到,至少没有刻意去关注,当众多无害碎片融合起来,竟然后患无穷!

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    不过,大家也没必要过于担心。在人类历史上,类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看,隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”,获得空前好处,产生了更多需要保护的“隐私”,于是,不得不再回过头来,认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时,“挖掘”它们就会变得越来越有利可图,于是,新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看,人类在自身隐私保护方面,整体处于优势地位,在网络大数据挖掘之前,“隐私泄露”并不是一个突出的问题。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    但是,现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息,如何进行隐私保护呢?单靠技术,显然不行,甚至还会越“保护”,就越“泄露隐私”。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    因此,必须多管齐下。例如从法律上,禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为;从管理角度,发现恶意的大数据搜索行为,对其进行必要的监督和管控。另外,在必要的时候,还需要重塑“隐私”概念,毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    对于个人的网络行为而言,在大数据时代,应该如何保护隐私呢?或者说,至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢?答案只有两个字:匿名!只要做好匿名工作,就能在一定程度上,保护好隐私了。也就是说,在大数据技术出现之前,隐私就是把“私”藏起来,个人身份可公开,而大数据时代,隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开),而把个人身份隐藏起来,即匿名。

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    (作者:杨义先、钮心忻,均为北京邮电大学教授)

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  [责编:天天中]
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  阅读剩余全文(

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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票 什么情况?袁立晒“一家三口”合照疑升级当妈?
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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票巴黎圣母院大火是对所有古建警醒
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  2023-11-15
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票民主党大会严正以待迎奥巴马
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  2024-01-27
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票美元指数失守98 在岸人民币收报6.7350升值31点
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  2023-07-28
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票豪门齐聚BLAST系列赛马德里站
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  2024-01-15
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票柬埔寨宣布实施数字政府政策
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  2023-09-13
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票雷克萨斯拟在中国等地推出首款纯电动车
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  2023-05-30
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票富豪阻取消美特殊高中考试
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  2024-01-12
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票 还没去就被嫌弃了 英国人用更大“特朗普宝宝”气球迎接他
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  2023-05-07
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票冷链传播疫情怎么防?这些“杀手锏”不要忘
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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票世乒赛-王曼昱/孙颖莎夺女双冠军
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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票 第一个整族脱贫的少数民族
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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票12名僧人获得"格西拉让巴"藏传佛教最高学位
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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票组图:王子文合影仙人掌小脸娇俏 穿白裙戴红帽清纯美艳
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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票热巴邀你加入中法环境月
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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票又见“股神”巴菲特:中国投资人酒会火热报名中
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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票一批股票一季度亏光去年全年盈利 多只翻倍股在列
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  2023-06-10
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票 印度德里西南部化学工厂发生火灾 暂无伤亡报告
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  2024-01-12
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票四川宜宾长江暴雨后现“金岷分明”奇观
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  2023-07-05
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票豪出新境界 宝马xDrive 40i M运动套装
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  2023-08-14
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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  2023-08-10
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票 暴雪策划工资太好赚?玩家创意直接拿来用,居然还把这款...
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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票中国华北迎大范围降雪 Ⅳ级应急响应启动
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  2024-03-18
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