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旅美大熊猫“乐乐”离世终年25岁 网友：心都碎了******
中新网2月4日电 据美媒报道，美国田纳西州孟菲斯动物园3日发布声明称，大熊猫“乐乐”离世，终年25岁。目前死因不明，正在调查当中。
图片来源：孟菲斯动物园官方推特截图据孟菲斯动物园发布的声明称，大熊猫“乐乐”于2日清晨在睡梦中意外离世。它是“一只快乐的熊猫，喜欢吃苹果，喜欢用竹子盖住自己，享受放松。它性格温和，多年来深受饲养员、动物园工作人员和游客的喜爱。”
图片来源：孟菲斯动物园官方推特截图孟菲斯动物园首席执行官兼总裁马特·汤普森表示，离世前几天，乐乐没有表现出任何痛苦的迹象。由兽医专家组成的医疗小组将进行彻底检查，以查明死因。
对此，很多网友在社交媒体推特上纷纷表达了对“乐乐”离世的不舍和怀念。
有网友写道，“听到乐乐去世的消息，我很难过，心都碎了。我从小就有了这个乐乐毛绒玩具，还在2005年-2006年去过动物园(看它)。现在乐乐毛绒玩具又陪伴我度过了2年的大学时光。我一直爱乐乐，也会永远爱下去。”
有网友说，“这太令人难过了！ 我准备三月份要去看它的。在这个悲伤的时期，我向饲养员表达我的爱、思念与祈祷。”
还有网友表示，对乐乐的离世感到非常遗憾。
还有人留言，“乐乐安息吧！我们会非常想念你！”
作为中美共同保护和研究大熊猫计划的一部分，雌性大熊猫“丫丫”和雄性大熊猫“乐乐”于2003年4月抵达孟菲斯动物园开始旅美生涯，协议期限为10年，2013年到期后又延长了10年。
2022年12月21日，孟菲斯动物园已宣布，将把旅美大熊猫“丫丫”和“乐乐”归还中国，结束20年的租借期。
【网络强国这十年】当电表连上大数据，让“双碳”目标更近一步****** 【网络强国这十年——行业观点篇】 如今，碳中和已在全球范围内达成共识。要实现碳中和，需要在各行业进行深度脱碳。随着大数据、人工智能等新技术的应用，电力行业也在积极革新，推动建设数字基础设施，助推电力行业“双碳”目标的实现。 党的二十大报告提出，推动能源清洁低碳高效利用，推进工业、建筑、交通等领域清洁低碳转型。近年来，志翔科技围绕能源大数据生态，孵化了系列能源大数据产品，在电力企业得到广泛应用，有力支撑国家新型电力系统建设。近日，志翔科技总裁蒋天仪做客光明网“网络强国这十年”专栏，畅谈大数据如何助推电力行业智能化升级，支撑行业碳计量的精准化，为“碳达峰、碳中和”目标实施奠定基础条件。
传统电网的电力数据来源分散、结构多样、质量参差不齐；基于这样的数据很难提供全面精准的数据服务。万物互联时代，数据采集的手段和数据的质量都有了飞跃。充分进行数据采集和处理分析并指导业务，是保障大规模新能源并网和消纳的基本条件之一。蒋天仪认为“精细化”的数据运营管理和计量是关键。 在目前电力行业有一个“三可”的说法（可观：客观采集获取用电数据、可测：精准监测和测量、可控：在可观可测的基础上按需控制），蒋天仪认为，其实在三可的基础上，还可增加“可调”。他介绍，通过大数据分析，目前已经基本达到“可观可测”，这也是“可控”的前提条件。那么，如何让调控更加科学有效？就需要更加精细化的调节调度，即“可调”。 为此，志翔科技研发了非介入式负荷分析产品。通过在新一代智能物联网表上安装边缘计算模块，利用电力指纹技术可以提供精准的用电设备负荷、能耗、使用状况等信息的侦知和分析。电力公司利用非介入式负荷分析产品，可以更精准辨识户内负荷，输出相应用电设备的能耗详单，为用电高峰期制定错峰用电方案提供有力数据支撑。 “过去，我们通过电表只是知道这一户用了多少电，不清楚具体有什么设备在用。但安装非介入式负荷辨识产品模块之后，电力企业可以更加精细地掌握用电情况。”蒋天仪说。 记者了解到，除了工业企业生产和用户生活的用电负荷精细化管理之外，在各行各业、日常生活等场景下，通过大数据对用电设备负荷、能耗等的详细分析也很有想象空间。比如，在消防安全管理方面，通过监测和分析用户用电情况，可以有效检测两轮电动车入户充电等消防隐患行为，从而有效避免火灾问题。在物业管理和环保用电方面，按规定商业楼宇内夜间严禁住人，传统的办法是安排人为巡检，如今非介入式负荷分析产品就能替代人工进行自动分析和监测等。 “随着信息化技术的发展，大数据、云计算等带来的数据量越来越大，很多以前没有利用起来的零散数据，随着大数据技术的成熟和应用，可以通过关联和深度分析而产生价值。”蒋天仪认为，目前，国家已经出台了《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规，为数据安全行业和百姓个人隐私保驾护航。另一方面，大数据在工业领域的应用，尚处于起步阶段，未来还有很大发展空间，需要更多有技术能力的厂商积极创新，让产品更好地落地和应用服务于各行各业，在企业生产效率提升、百姓生活便利的多个方面发挥更大价值。 监制：张宁 李政葳 采访/撰文：李飞 孔繁鑫 后期：刘昊 （文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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