FX168财经网_全球视野外汇黄金加密货币NFT资讯网

中央气象台：京津冀出现区域性极端高温天气 6月底高温还将再度加强

月以来，京津冀地区出现了两次区域性高温天气过程，分别在6月14-18日和6月21-24日，区域平均高温日数达9.5天。目前来看，6月27日-30日，京津冀地区还将有一次高温天气过程，预计京津冀地区的整个6月高温日数有望突破同期纪录——12.1天（1972年6月）。

金融界2023-06-25

出走加拿大, 移民澳洲难耐低温!? 加拿大小姐姐自曝: 超难适应!

ia Louise对澳大利亚的“冰冻”天气感到震惊，直言澳洲比北美还冷！她说，尽管加拿大气温低至-20到-30摄氏度，但那里的房屋应对低温的能力要强得多，她全年都穿着夏季睡衣。然而，由于供暖和隔热效果差，澳大利亚人不得不在家里承受室外的温度。Georgia 抱怨道：“澳大利亚房屋没有加拿大房子里有的可以让他们在寒冷中感到舒适的任何东西。” Georgia Louise 制作了一段视频，解释了为什么在澳大利亚度过冬要困难得多。“加拿大很冷，冬天的温度远低于 -30 摄氏度，而且一直在下雪——但我们穿着大夹克和实用的鞋子出门。” “我在 12 年后回到澳大利亚，这里是完全不同的玩法。这的冬天也太可怕了。全世界都认为澳大利亚不冷——虽然室外可能不冷，但屋里面却很冷。” Georgia Louise说，由于缺乏内部供暖，澳大利亚的房屋是为夏季建造的。“我一直冷到不行——浴巾甚至一夜都晾不干。如果我的孩子踩到水坑里了我把鞋子拿到屋里，需要三个星期才能晾干。” 难以想象，澳大利亚的房屋标准竟然低于世界卫生组织（WHO）发布的冬季安全指南。这些房屋被描述为“冬季帐篷”，不符合世卫组织为“安全环境”设定的温暖标准。由于近期异常寒冷的天气导致气温骤降，一项调查发现，澳大利亚的房屋很少会升温至18摄氏度——这是联合国机构建议的“安全和平衡”室内生活的最低温度。这项调查在 70 个出租物业中放置了温度追踪器。研究发现，一天中有 70%的时间室内温度都低于 18 摄氏度。其中一所房子记录的夜间温度甚至低至6摄氏度，只比睡在车里的温度略高一点——这还能说啥，确实也就是个帐篷啊…… Georgia Louise补充说，虽然室外可能只有 8 摄氏度，但屋里面的温度也是一样的。“一些新房子有分体式空调，也可以兼作暖气，但这并不能弥补卧室或浴室的不足。在冬天洗完澡你就冻僵了，变成一个冰块。你需要在浴室里安装暖气，这样才能走出淋浴间。” Georgia Louise透露，在加拿大时，即使她住在滑雪山上，她的家里也全年都是 21C。加拿大的房子保暖性很好的一个原因是房子里配有炉子和管道输送热量。她说：“冬天你必须要有暖气，这样你的水管才不会结冰——否则你就没有水了。但在澳大利亚，你什么都没有。我们只有Ugg 雪地靴。冬天的地板砖是致命的——千万不能踩到它们。” “我真的不知道在这里能做什么，我束手无策。”

加拿大乐活网2023-06-25

连破纪录！北京现史上首次40℃“三连击”

本轮高温天气再破纪录！继23日出现北京观象台观测史上首次连续两日超40℃后，今天13时51分，代表“北京温度”的南郊观象台气温再度突破40℃，实现历史上首次40℃“三连击”。

金融界2023-06-24

深入剖析ZKML赛道：智能合约智能性的下一步

据以进行预测和分类（例如，对选举结果或天气事件进行分类）。这些链下 ML 预言机可以通过验证推理并在链上发布证明来无需信任地解决现实世界的预测市场、保险协议合约等问题。基于 ML 参数的 DeFi 应用。DeFi 的许多方面可以更加自动化。例如，借贷协议可以使用 ML 模型实时更新参数。目前，借贷协议主要依赖由组织运行的链下模型来确定抵押因子、贷款价值比、清算阈值等，但更好的选择可能是社区训练的开源模型，任何人都可以运行和验证。自动化交易策略。展示金融模型策略的回报特征的常见方式是 MP 向投资者提供各种回测数据。然而，没有办法在执行交易时验证策略师是否遵循该模型 - 投资者必须信任策略师确实遵循模型。zkML 提供了一个解决方案，MP 可以在部署到特定头寸时提供金融模型推理的证明。这对于 DeFi 管理的保险库可能尤其有用。 2、安全性智能合约的欺诈监控。与其让缓慢的人工治理或中心化参与者控制暂停合约的能力，可以使用 ML 模型来检测可能的恶意行为并暂停合约。 3、传统 ML 分散的、无信任的 Kaggle 实现。可以创建一个协议或市场，允许 MC 或其他感兴趣的方验证模型的准确性，而无需 MP 披露模型权重。这对于销售模型、围绕模型准确性进行竞赛等方面非常有用。生成式 AI 的去中心化提示市场。生成式 AI 的提示创作已经发展成为一门复杂的工艺，最佳输出生成提示通常具有多个修改器。外部方可能愿意从创作者那里购买这些复杂的提示。zkML 在这里可以有两种用法： 1 ）验证提示的输出，以向潜在买家确保提示确实创建所需的图像； 2 ）允许提示所有者在购买后保持对提示的所有权，同时对买家保持模糊，但仍为其生成经过验证的图像。 4、身份用保护隐私的生物识别认证替代私钥。私钥管理仍然是web3用户体验中最大的障碍之一。通过面部识别或其他独特因素抽象私钥是 zkML 的一种可能解决方案。公平的空投和贡献者奖励。可以使用 ML 模型创建用户的详细人物画像，根据多个因素确定空投分配或贡献奖励。当与身份解决方案结合使用时，这可能特别有用。在这种情况下，一种可能性是让用户运行一个开源模型，评估他们在应用程序中的参与情况以及更高层次的参与，比如治理论坛的帖子，以推理他们的分配。然后提供这个证明给合约，以获得相应的代币分配。 5、Web3社交用于web3社交媒体的过滤。web3社交应用的去中心化性质将导致垃圾信息和恶意内容的增加。理想情况下，社交媒体平台可以使用一个社区共识的开源 ML 模型，并在选择过滤帖子时发布模型推理的证明。案例：关于 Twitter 算法的 zkML 分析。广告/推荐。作为一个社交媒体用户，我可能愿意看到个性化的广告，但希望将我的偏好和兴趣对广告商保密。我可以选择在本地运行一个关于我的兴趣的模型，将其输入到媒体应用程序中为我提供内容。在这种情况下，广告商可能愿意为最终用户支付费用，以实现这一点，然而，这些模型可能远不如目前生产中的定向广告模型复杂。 6、创作者经济/游戏游戏内经济再平衡。可以使用 ML 模型动态调整代币发行、供应、销毁、投票门槛等。一个可能的模型是一个激励合约，如果达到一定的再平衡门槛并验证了推理的证明，就会重新平衡游戏内经济。新类型的链上游戏。可以创建合作的人类对抗 AI 游戏和其他创新的链上游戏，其中无信任的 AI 模型充当一个不可玩的角色。NPC 采取的每个动作都会与一个任何人都可以验证的证明一起发布到链上，以确定正在运行正确的模型。在 Modulus Labs 的 Leela vs. the World 中，验证者希望确保所述的 1900 ELO AI 选择棋步，而不是 Magnus Carlson。另一个例子是 AI Arena，一个类似于 Super Smash Brothers 的 AI 格斗游戏。在高风险的竞争环境中，玩家希望确保他们训练的模型没有干扰或作弊。新兴项目和基础设施 zkML 生态系统可以广泛分为四个主要类别：模型到证明编译器：将现有格式（例如 Pytorch、ONNX 等）的模型编译成可验证的计算电路的基础设施。广义证明系统：构建用于验证任意计算轨迹的证明系统。 zkML 特定的证明系统：专门构建用于验证 ML 模型计算轨迹的证明系统。应用程序：致力于独特 zkML 用例的项目。 01 模型验证编译器（Model-to-Proof Compilers）在 zkML 生态系统中，大部分关注都集中在创建模型到证明编译器上。通常，这些编译器将使用 Pytorch、Tensorflow 等高级 ML 模型转换为 zk 电路。 EZKL 是一个库和命令行工具，用于在 zk-SNARK 中进行深度学习模型的推理。使用 EZKL，您可以在 Pytorch 或 TensorFlow 中定义一个计算图，并将其导出为带有 JSON 文件中一些示例输入的 ONNX 文件，然后将 EZKL 指向这些文件以生成 zkSNARK 电路。通过最新一轮的性能改进，EZKL 现在可以在约 6 秒和 1.1 GB 的 RAM 内证明一个 MNIST 大小的模型。迄今为止，EZKL 已经得到了一些显着的早期采用，被用作各种黑客马拉松项目的基础设施。 Cathie So 的 circomlib-ml 库包含了用于 Circom 的各种 ML 电路模板。电路包括一些最常见的 ML 函数。由 Cathie 开发的 Keras 2c ircom 是一个 Python 工具，使用底层的 circomlib-ml 库将 Keras 模型转换为 Circom 电路。 LinearA 开发了两个用于 zkML 的框架：Tachikoma 和 Uchikoma。Tachikoma 用于将神经网络转换为仅使用整数的形式并生成计算轨迹。Uchikoma 是一个工具，将 TVM 的中间表示转换为不支持浮点运算的编程语言。LinearA 计划支持使用域算术的 Circom 和使用有符号和无符号整数算术的 Solidity。 Daniel Kang 的 zkml 是一个基于他在《Scaling up Trustless DNN Inference with Zero-Knowledge Proofs》论文中的工作构建的 ML 模型执行证明的框架。在撰写本文时，它能够在约 5 GB 的内存和约 16 秒的运行时间内证明一个 MNIST 电路。在更广义的模型到证明编译器方面，有 Nil Foundation 和 Risc Zero。Nil Foundation 的 zkLLVM 是一个基于 LLVM 的电路编译器，能够验证用流行编程语言（如 C++、Rust 和 JavaScript/TypeScript 等）编写的计算模型。与这里提到的其他模型到证明编译器相比，它是通用的基础设施，但仍适用于复杂的计算，如 zkML。当与他们的证明市场结合使用时，这可能尤为强大。 Risc Zero 构建了一个通用的 zkVM，针对开源的 RISC-V 指令集，因此支持现有成熟的语言，如 C++和 Rust，以及 LLVM 工具链。这允许在主机和客户 zkVM 代码之间实现无缝集成，类似于 Nvidia 的 CUDA C++工具链，但是使用 ZKP 引擎代替 GPU。与 Nil 类似，使用 Risc Zero 可以验证 ML 模型的计算轨迹。 02 广义证明系统证明系统的改进是使 zkML 取得成果的主要推动力，特别是自定义门和查找表的引入。这主要是由于 ML 对非线性的依赖。简而言之，非线性是通过激活函数（例如 ReLU、sigmoid 和 tanh）引入的，这些激活函数应用于神经网络中线性变换的输出。由于数学运算门的限制，这些非线性在 zk 电路中实现起来具有挑战性。按位分解和查找表可以通过将非线性的可能结果预先计算到查找表中来帮助解决这个问题，有趣的是，这在 zk 中的计算效率更高。出于这个原因，Plonkish 证明系统往往是 zkML 最受欢迎的后端。Halo 2 和 Plonky 2 及其表式算术方案可以通过查找参数很好地处理神经网络非线性。此外，前者拥有充满活力的开发人员工具生态系统和灵活性，使其成为包括 EZKL 在内的许多项目的实际后端。其他证明系统也有其优势。基于 R 1 CS 的证明系统包括 Groth 16 ，因其小型证明尺寸而闻名，以及 Gemini，因其处理极大电路和线性时间验证器而闻名。基于 STARK 的系统，例如 Winterfell 证明器/验证器库，尤其在通过 Giza 的工具将 Cairo 程序的追踪作为输入，并使用 Winterfell 生成 STARK 证明来验证输出的正确性时，非常有用。 03 zkML 特定的证明系统在设计能够处理先进的机器学习模型的复杂、电路不友好的操作的高效证明系统方面已经取得了一些进展。基于 GKR 证明系统的 zkCNN 和基于组合技术的 Zator 等系统往往比通用证明系统更具性能，这一点在 Modulus Labs 的基准测试报告中有所体现。 zkCNN 是一种使用零知识证明来证明卷积神经网络正确性的方法。它使用 sumcheck 协议来证明快速傅里叶变换和卷积，具有线性的证明时间，比渐近计算结果更快。已经引入了几个改进和泛化的交互证明，包括验证卷积层、ReLU 激活函数和最大池化。根据 Modulus Labs 的基准测试报告，zkCNN 特别有趣的地方在于它在证明生成速度和 RAM 消耗方面优于其他通用证明系统。 Zator 是一个旨在探索使用递归 SNARK 来验证深度神经网络的项目。验证更深层次模型的当前限制是将整个计算轨迹适应单个电路中。Zator 提出使用递归 SNARK 逐层进行验证，可以逐步验证 N 步重复计算。他们使用 Nova 将 N 个计算实例减少为一个可以通过单个步骤进行验证的实例。采用这种方法，Zator 能够对具有 512 层的网络进行 SNARK，这与大多数当前的生产 AI 模型一样深。Zator 的证明生成和验证时间仍然对于主流应用案例来说过长，但他们的组合技术仍然是非常有趣的。应用领域鉴于 zkML 处于早期阶段，其关注点主要集中在上述基础设施上。然而，目前也有一些项目致力于应用开发。 Modulus Labs 是 zkML 领域中最多样化的项目之一，他们既开展示例应用，也从事相关研究。在应用方面，Modulus Labs 通过 RockyBot（一个链上交易机器人）和 Leela vs. the World（一个人类与经过验证的链上 Leela 国际象棋引擎对战的棋盘游戏）展示了 zkML 的用例。该团队还进行了研究，编写了《智能的代价》，对不同模型规模下的各种证明系统的速度和效率进行了基准测试。 Worldcoin 正在尝试应用 zkML 来创建一个保护隐私的人类身份证明协议。Worldcoin 使用定制硬件处理高分辨率虹膜扫描，并将其插入到 Semaphore 实现中。然后可以使用该系统执行诸如成员资格证明和投票等有用操作。他们目前使用受信任的运行时环境和安全的安全区域来验证相机签名的虹膜扫描，但他们最终的目标是使用零知识证明来验证神经网络的正确推理，以提供加密级别的安全保证。 Giza 是一种协议，采用完全无信任的方法在链上部署 AI 模型。它使用包括 ONNX 格式表示机器学习模型、Giza Transpiler 用于将这些模型转换为 Cairo 程序格式、ONNX Cairo Runtime 用于以可验证和确定性的方式执行模型，以及 Giza Model 智能合约用于在链上部署和执行模型的技术堆栈。尽管 Giza 也可以归类为模型到证明编译器的类别，但他们作为一个 ML 模型市场的定位是目前最有趣的应用之一。 Gensyn 是一个分布式硬件供应网络，用于训练 ML 模型。具体而言，他们正在开发一个基于梯度下降的概率审计系统，并使用模型检查点来使分散式 GPU 网络能够为全尺度模型提供训练服务。尽管他们在这里的 zkML 应用非常特定于他们的用例——他们希望确保当一个节点下载和训练模型的一部分时，他们对模型更新的诚实性——但它展示了将 zk 和 ML 相结合的强大力量。 ZKaptcha 专注于 web3 中的 bot 问题，为智能合约提供验证码服务。他们目前的实施让最终用户通过完成验证码来生成人类工作的证明，验证码由他们的链上验证程序验证，并通过几行代码由智能合约访问。今天，他们主要只依赖于 zk，但他们打算在未来实现 zkML，类似于现有的 web2 验证码服务，分析鼠标移动等行为以确定用户是否是人类。鉴于 zkML 市场还很早，许多应用程序已经在黑客马拉松级别进行了试验。项目包括 AI Coliseum，一个使用 ZK 证明来验证机器学习输出的链上 AI 竞赛，Hunter z Hunter，一个使用 EZKL 库来验证带有 halo 2 电路的图像分类模型输出的照片寻宝游戏，以及 zk Section 9 ，它将 AI 图像生成模型转换为用于铸造和验证 AI 艺术的电路。 zkML 面临的挑战尽管在提高和优化方面取得了飞速的进展，但 zkML 领域仍然面临一些核心挑战。这些挑战涉及技术和实践等方面，包括：以最小的精度损失进行量化电路规模，特别是当网络由多个层组成时矩阵乘法的高效证明对抗攻击量化是将浮点数表示为定点数的过程，大多数机器学习模型使用浮点数表示模型参数和激活函数，在处理 zk 电路的域算术时，需要使用定点数。量化对机器学习模型的准确性的影响取决于所使用的精度级别。一般来说，使用较低的精度（即较少的比特数）可能会导致准确性降低，因为这可能引入舍入和近似误差。然而，有几种技术可用于最小化量化对准确性的影响，例如在量化后对模型进行微调，以及使用量化感知训练等技术。此外，zkSummit 9 上的一项黑客马拉松项目 Zero Gravity 显示出，针对边缘设备开发的替代神经网络架构（例如无权重神经网络）可以用于避免电路中的量化问题。除了量化之外，硬件是另一个关键挑战。一旦通过电路正确地表示了机器学习模型，由于 zk 的简洁性，验证其推理的证明将变得廉价且快速。这里的挑战不在于验证者，而在于证明者，因为随着模型规模的增长，RAM 消耗和证明生成时间会迅速增加。某些证明系统（例如使用 sumcheck 协议和分层算术电路的基于 GKR 的系统）或组合技术（例如将 Plonky 2 与 Groth 16 相结合，Plonky 2 在证明时间方面效率高但对于大型模型的高效证明大小较差，而 Groth 16 在复杂模型的复杂度上不会导致证明大小增长）更适合处理这些问题，但在 zkML 项目中管理权衡是一个核心挑战。在对抗攻击方面，仍然有待努力。首先，如果一个无信任的协议或 DAO 选择实施一个模型，在训练阶段仍然存在对抗攻击的风险（例如训练模型以在看到特定输入时表现出特定行为，这可能被用来操纵后续的推理）。联邦学习技术和训练阶段的 zkML 可能是最小化这种攻击面的一种方式。另一个核心挑战是当模型保护隐私时存在模型盗窃攻击的风险。虽然可以混淆模型的权重，但在给定足够的输入输出对的情况下，从理论上讲，仍然有可能反向推导出权重。这主要是对小规模模型的风险，但仍然存在风险。智能合约的可扩展尽管在将这些模型优化为在 zk 的限制条件下运行时存在一些挑战，但改进工作正在以指数速度进行，一些人预计在进一步的硬件加速下，我们很快就能与更广泛的机器学习领域达到同等水平。为了强调这些改进的速度，zkML 从0x PARC 在 2021 年展示了如何在可验证电路中执行小规模 MNIST 图像分类模型的演示，到 Daniel Kang 在不到一年后为 ImageNet 规模的模型做同样的工作的论文。在 2022 年 4 月，这个 ImageNet 规模的模型的准确性从 79% 提高到 92% ，并且像 GPT-2 这样的大型模型在近期内有望成为可能，尽管目前的证明时间较长。我们认为 zkML 是一个丰富而不断发展的生态系统，旨在扩展区块链和智能合约的能力，使其更加灵活、适应性强和智能化。尽管 zkML 仍处于早期开发阶段，但它已经开始显示出有希望的结果。随着技术的发展和成熟，我们可以期待在链上看到更多创新的 zkML 用例。来源：金色财经

金色财经2023-06-24

最全面系统的做单手法

水平及判断能力要求比较高！行情与天气有许多相似之处，该是怎样就是怎样，投资者对此无能为力。每个人都可以谈论天气，但没有人能够改变天气。因此，如果天气看起来像要下雨，不管你喜欢与否，你都要穿上雨衣带上雨伞，因为天气就是哪样的。相似的，如果市场趋势看跌，你就卖空或站在一边；如果趋势看涨，你就买入或站在一边，当行情来临我们不能用慌张的心态去对待，如果用平和稳健心做操作，带上止损，那么你就会成为最后的赢家。来源：金色财经

金色财经2023-06-23

未来10天，预计8天高温！中国气象局启动高温四级应急响应

来10天，华北东部、黄淮大部将持续高温天气，高温日数有8天左右。经综合研判和应急会商，中国气象局于6月23日9时启动高温四级应急响应。中国气象局各有关单位在做好暴雨应急响应的同时，加强值班值守，强化国省联动，滚动做好高温天气监测预报预警服务。北京、天津、河北、山东、河南、内蒙古等地及可能受影响的省级气象局根据实际研判启动或调整相应级别应急响应。

金融界2023-06-23

大温重回近30°C 7月更热北美热炸！班夫60cm雪暴封堵数十人！

却迟迟停留在10°C出头。虽然温哥华夏天气候凉爽，但也不至于到夏天还要穿秋裤的程度。不瞒你说，小编在家都开上暖气了…… 直到今天，温度回升到20°C以上，才让人稍稍喘了口气。不过，这种凉爽恐怕不会持续太久了。据Weather.com的天气预报显示，明日大温的气温将重回近30°C！ 6月23日，本拿比、温哥华等地区的最高气温将回升至27-28°C。（图片来源：Weather.com）等到7月，BC省或将迎来比往常更高的气温，据6月20日加拿大环境部发出的2023 年夏季季节性气候展望的最新信息，全加拿大今夏的气温都将高于往常。有图为证：（图片来源：Daily Hive）该气温模式将从夏季一直持续到 2023 年 9 月，以加拿大东部安大略省升温最为明显。还不止是加拿大，整个北美夏季都迎来热浪的残酷考验。美国南部德克萨斯、路易斯安那州等地的气温已上升至38°C。这还不是最惨的，最惨的是不光热，还没办法开空调电扇降温。据 PowerOutage.us 统计，目前俄克拉荷马州、德克萨斯州和路易斯安那州共有超过 30 万用户断电。（图片来源：CBC News）加拿大环境部指出，由于今年夏天的异常炎热的天气将在全国范围内持续，潜在的后果包括：野火疏散烟雾导致空气质量不佳热浪造成健康风险并导致弱势群体死亡持续干旱状况大家一定要切记降温防暑啊！班夫附近暴雪数十人滞留目前全部获救！也是同一周，加拿大迎来了冰火两重天。本周初（6月19日）开始，紧邻班夫的贾斯珀国家公园下起了55cm之深的大雪，导致当天前往游玩的六十名旅客被迫滞留在冰天雪地之中。（图片来源：Calgary Herald）加拿大公园管理局6月20日表示，在玛琳路(Maligne Road) 发现了两辆载满旅客滞留的巴士，同时在天际步道上发现了被困的旅行者。目前救援人员已经将这六十余人全部救出。公园管理局表示，受天气影响，玛琳路 (Maligne Road) 将自周二起继续关闭 48 至 72 小时，以清除残雪，减少雪崩的潜在风险。目前，贾斯珀和萨斯喀彻温河道口之间的 93 号高速公路，以及路易斯湖至萨斯喀彻温河道口之间的路段的警报已被取消，但提醒准备到班夫附近玩耍的朋友们注意行车安全。谁能想到呢，这居然是加拿大的六月份……不瞒你说，冬天的雪量也不过如此了。（图片来源：Calgary Herald）怎么样，这符合你对加拿大夏天的预期吗？

加拿大乐活网2023-06-23

巴黎五区发生爆炸！六条地铁、四条RER、六条区间列通宵运行！全法召回这些鸡！官宣17岁可持驾照

出现强降雨、冰雹和局部强风。受到雷暴天气威胁，法国多个城市的市政当局宣布取消21日的音乐节活动，包括波尔多（Bordeaux）和克莱蒙费朗（Clermont-Ferrand）等。当日，法国19个省份处于雷暴橙色警报状态，46个省份处于雷暴黄色警报状态。【国际】 - 乌克兰确认，该国跆拳道冠军马克西姆·博尔德斯（Maksym Bordus）6月11日在与俄罗斯军队的战斗中丧生。马克西姆·博尔德斯出生于2000年，从冲突一开始就参与其中。乌克兰总统泽连斯基（Volodymyr Zelensky）的网站上发布了一份请愿书，要求在马克西姆·博尔德斯死后授予“乌克兰英雄”称号。 - 丹麦同意在2023年至2028年向乌克兰提供价值29.5亿欧元的新军事援助计划。 - 印度总理纳伦德拉·莫迪（Narendra Modi）对美国进行国事访问，为印度在俄罗斯与乌克兰冲突中的立场辩护。美国和印度政府在这一问题上的立场不同，莫迪解释说，“我认为印度的立场是全世界都知道和理解的，印度的首要任务是和平。” - 联合国的数据显示，自乌克兰战争开始以来，乌克兰已录得9000多人死亡，超过1.5万人受伤，但实际伤亡人数要高得多。

旅法华人2023-06-23

气候预警！加拿大大部分地区今年夏季将变得闷热！

闻稿称：“气候变化已经影响了加拿大极端天气和气候相关事件的频率、持续时间和强度。” “气候模型显示，加拿大的变暖速度大约是全球均速的两倍，尤其是在北部，这将导致更具破坏性的天气事件。” 在过去的几个月里，干燥和炎热引发的野火困扰着从BC省到魁北克省再到新斯科舍省的社区。据官员称，BC省北部仍有多处野火在燃烧，其中包括Donnie Creek的一场野火，这是BC省历史上最大的火灾。几乎与爱德华王子岛一样大的地区仍在燃烧，BC省北部部分地区已发布特别空气质量声明。在魁北克省，由于森林火灾，多个地区已发出烟雾警告。安大略省西北部地区正处于广泛的多日高温警告之下，气温从20多度到30多度，加拿大环境部指出，对于某些地区来说，极端高温将持续一周，而且几乎没有任何缓解。尽管整个夏季预报预计气温将高于正常水平，但六月仍然带来惊喜。本周早些时候，低压系统给BC省的阿什克罗夫特 (Ashcroft)、卡什克里克 (Cache Creek) 和奇尔科廷 (Chilcotin) 南部社区带来了强降水，还给多个地区带来了小雪。炎热的夏季下雪是由于气候变化可能会意外地增加降水量，加拿大环境部在其发布的新闻稿中指出，这还会增加洪水的风险。新闻稿称：“气候变化还带来了更强烈的降雨，预计这将增加城市洪水风险，并且由于当地海平面上升，加拿大许多地区的沿海洪水预计将增加。预计飓风的平均强度也会增加。”

Dan19772023-06-23

厄尔尼诺现象推升今年东南亚雾霾风险

马来西亚可能面临至少五年来最严重的雾霾天气，因为可能出现的强厄尔尼诺现象将带来更热更干燥的天气。新加坡国际事务研究所在周三发布的2023年雾霾展望报告中给出了“红色”风险评级，是以三种颜色标记风险级别中最高的一档，这也是该独立智库五年前开始编制年度报告以来首次给出红色评级。 “过去三年东南亚国家的天空一直相对少霾，”该研究所所长Simon Tay在报告中说。 “然而，未来一年情况很可能改变，并朝更糟的方向发展。” 厄尔尼诺现象通常会导致东南亚降雨减少，并可能加剧自然和人为形成的雾霾的蔓延，比如在印尼、马来西亚为种植烧荒带来的霾。这种天气模式可能进一步加剧由气候变化导致的森林大火的风险，近年来，这样的大火在澳大利亚、西班牙，加拿大均有发生。

金融界2023-06-22

24小时热点