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沙钢股份:公司实体位于淮安市,沙钢集团环境污染与公司无关

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 沙钢 • 2018/6/29 14:35:45 来源:互联网 E582

沙钢

6月28日,生态环境部公开通报批评,中国最大民营钢企沙钢集团存在将百万吨钢渣随意堆放长江岸边等多项环境污染问题。

6月29日,沙钢集团旗下上市公司沙钢股份(002075)午间发布澄清公告,称公司的资产和生产经营实体均位于江苏省淮安市,在张家港市没有钢铁实体, 媒体报道中有关环境污染等信息与公司无关。

沙钢股份介绍,公司前身高新张铜股份有限公司,于2010年12月向沙钢集团非公开发行 普通股购买其持有的江苏沙钢集团淮钢特钢股份有限公司63.79%的股权,增资发行后,沙钢集团成为公司的第一大股东。目前,沙钢集团持有公司20.34%的股份。

6月29日早上,深交所也因沙钢集团环境污染问题向沙钢股份下发关注函,要求上市公司尽快核查并作出书面说明,生态环境部通报内容所述事项是否涉及上市公司,相关环保问题对公司生产经营是否产生影响等。

沙钢集团是中国最大的民营钢铁企业,集团总部位于江苏省张家港市。目前,拥有总资产1500多亿元,职工3万余名。2017年,沙钢集团完成炼铁3139万吨、炼钢3835万吨、轧材3693万吨;实现销售收入2200亿元、利税254亿元。2017年排名显示,沙钢在中国企业500强中名列第84位,中国制造业500强中名列第31位,连续9年跻身世界企业500强。

沙钢集团目前主要有钢铁主业和非钢产业两大业务板块。其中钢铁主业方面,沙钢集团在江苏省、河南省拥有4家钢铁生产企业,即位于江苏省张家港市锦丰镇的江苏沙钢集团有限公司、位于江苏省淮安市清浦区西安南路188号的沙钢股份和淮钢特钢,以及位于河南省安阳县水冶镇文明路北段的沙钢集团安阳永兴钢铁有限公司。

生态环境部6月28日通报中提到,沙钢集团在对当地经济做出重要贡献的同时,对中央环保督察组交办的烟尘污染问题却重视不够,整改敷衍,一犯再犯,而且长期累积的百万吨钢渣等工业固废随意堆放在长江岸边,污染周边土壤和水体,威胁长江水生态环境安全。

主要问题包括烟尘污染问题依然突出、钢渣违规堆放垃圾填埋场和百万吨钢渣弃置长江岸边。

目前,江苏省张家港市该市已全面启动彻底整改,明确到2018年底前现有存量钢渣减量50%以上,在1年内对距离江堤1公里范围的存量钢渣完成清理。目前,张家港市因此事问责各级干部和相关责任人34名,其中对16人进行党纪立案、8人进行诫勉谈话、6人进行提醒谈话,对沙钢集团4名责任人分别给予降级处理、撤职处理。

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郭一璞 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI

用于工业生产中的普通机器人,往往只会“给鸡抓鸡,给狗抓狗”,像一个对生活失去了向往的流水线工人,重复着日复一日不用动脑的苦劳力。

但,谷歌大脑昨天发了一个新的算法,让这些穷苦的机械臂开始从事“脑力劳动”:

从一群物品中,抓起需要的东西。

比如从拼好的积木组合里,抓单个积木:

所使用的方法是深度强化学习,将大规模分布式优化和新型拟合深度Q学习算法——QT-Opt相结合,来让机器人从过去的每一次训练中学习,获取经验。

7个葫芦娃的4个月修炼

这次训练的参与“队员”有7名,他们用10个GPU开始训练:

△ 一根藤上7个机器人

每个机器人由一个带双指夹具的机械臂和一个RGB摄像头组成:

为了让机器人尽快get新的探囊取物J能,谷歌大脑的工作人员准备了1000样不同的物品用来训练:

仔细看一眼,其中包括各种形状、大小、材质不一的物体:

训练的过程首先从工作人员手动设计的策略开始,逐步切换到深度强化学习模型。

从论文上发现,原理大概是这样的:

学有所成

经过4个月的训练后,7位机器人迎来了他们的“考试”:成绩不错,在700次试验中,机器人找东西抓起来的成功率高达96%,比此前监督学习方法78%的成功率提升了很多。

Jeff Dean觉得它们棒棒的:

△ 凌晨4点的北京,Jeff老师发推夸奖自家机器人

除了提升准确率之外,经过QT-Opt算法训练过的机器人还主动get了4个新J能:

会破除阻碍

如果目标物体和其他东西连在一起,机器人会主动把它分开然后抓取。

比如前面示范的抓积木,机器人可以把影响自己发力的其他积木推开,再抓自己需要的那块积木。

“筷功”强

如果碰到难抓的东西,比如外形奇特或是外表光滑的物品,机器人会分析角度,重新定位,然后牢牢抓住不松手。

随手抓也要分析挑选

如果机器人一下子抓住了一堆东西,它可以自己选出需要的物品,在举起手臂之前牢牢的抓住它。

抢我的一定抢回来

如果人为的把机器人已经抓起来的物体拿掉,它还会锲而不舍的再抓一遍:

重要的是,以上这些J能都不是人为设置的,均是在训练过程中,机器人自行get到的。

最后,谷歌还提供了一个视频,来讲述7位机器人盆友的心路历程:

视频地址:https://v.qq.com/x/page/j0705yphjhc.html?

最后,附论文传送门~

QT-Opt: Scalable Deep Reinforcement Learning for Vision-Based Robotic Manipulation

作者:Dmitry Kalashnikov, Alex Irpan, Peter Pastor, Julian Ibarz, Alexander Herzog, Eric Jang, Deirdre Quillen, Ethan Holly, Mrinal Kalakrishnan, Vincent Vanhoucke, Sergey Levine

谷歌博客地址:

https://ai.googleblog.com/2018/06/scalable-deep-reinforcement-learning.html

arXiv:

https://arxiv.org/abs/1806.10293

— 完 —

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