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而受制于政府性基金收入下滑，以及一季度地方政府专项债券发行进度慢于同期，部分省份地方政府性基金支出也较为乏力。
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- 报道称，虽仍有必要进一步确认医疗空白是否为造成上述悲剧的直接原因，但公众对政府和医界未能解决矛盾的批判声浪愈发强烈。
- 据悉，为破解企石枢纽船闸混凝土浇筑方量大、质量标准高、裂缝控制难度大等难题，平陆运河建设管理团队在企石枢纽建设了单日最高可生产1万余立方米的大型智慧拌和工厂，设置了国内最大的2×7立方米强制式拌合楼及预冷系统，确保大体积混凝土生产速度。同时，建设管理团队研制了大体积混凝土温度智能调控机，实现混凝土浇筑后全自动控温，有力确保混凝土浇筑质量。混凝土浇筑过程中，建设管理团队通过提前策划混凝土温控措施，增设大体积混凝土温度监控点，确保混凝土浇筑质量满足施工规范要求。
- 死者31岁育有1对仔女、报道指，死者弟弟宫先生称，4月13日下午2时许，姐姐感冒不舒服前往位于芜湖市鸠江区沈巷镇的芜湖郑万全医院输液。下午4时许，姐夫接到医院电话说姐姐身体不适。家属赶到医院后，院方称正在抢救。5时许医院说患者已经死亡。
- 4.投资、贸易和工业部指出，中国在今年首季度依然保持马来西亚最大贸易伙伴地位，新加坡和美国分居第二、第三位。
- 根据计划，他们将收购一座私人岛屿，在那里建造两座高耸的建筑。其中一座作为数码技术和创新工作空间，另一座则是度假酒店。岛上将设有专为职业玩家和团队度身定造的顶级训练设施，以及能够举办重大活动的尖端竞技场。此外，岛上也会有专门的内容创作空间，以满足玩家和游戏开发商的需求。
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南岳老鸦瓣属于百合科老鸦瓣属，2021年3月在衡山祥光峰一带被发现，2022年3月《植物多样性》杂志正式发表该植物新种。其花期为3月至4月，果期为4月至5月。相较常见的老鸦瓣，南岳老鸦瓣叶片较宽、有白色中脉，且花苞片数量及花药成熟时颜色均有不同。首页星岛申诉王、新一届区议员正式出炉，全新栏目“区议员有Say”将邀请各区候任区议员，反映当区居民最迫切面对的问题。大埔区区议员麦成灏称，十分关注太和邨的高空掷物问题，因这问题在太和邨存在已久，而邨内其中一个位置，是属于商场管理公司的管辖范围，已围封超过半年，因为这位置长期发生高空掷物情况，“曾试过有人掷下花瓶和咳药水樽等各种硬物，甚至乎在青年中心门口，麦当劳后面的儿童游乐场，都试过发生高空掷物情况，亦有小朋友因此受伤。”他希望大厦法团和商场管理公司，可增设高效能闭路电视，可以拍下高空掷物情况，加强阻吓力，杜绝高空掷物事件发生，“我们亦希望政府夸部门多作宣传，令高空掷物这个问题，不要再在太和邨出现。”在未来日子，麦成灏称会联同星岛区区有申诉，跟进街坊各种诉求，跟星岛紧密合作。首页星岛运程、傻人有傻福！3星座常被骗却运气不错，狮子意外上榜
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心都来不及流泪：
当年老的费尔米娜·达萨问询弗洛伦蒂诺·阿里萨是否为她保持了贞洁的时候，弗洛伦蒂诺·阿里萨做出了确凿无疑的肯定回答。马尔克斯通过精妙的笔法使得读者也同费尔米娜·达萨一样满意着他的回答。她知道他在说谎，但她欣赏他说谎时那坚定毫无犹疑的样子——她需要的也是这种谎言的慰藉。这是独属于阅尽沧桑伤痕累累之人的爱情。而他们，也拥有拥抱自己爱情的权利——即使这份爱情已经变得残垣断壁、破败不堪；即使这份爱情有时不为世人所理解。就像费尔米娜·达萨的女儿欧菲莉亚所言：“在我们这个年纪，爱情是笑话。但是，在他们那个年纪是淫秽。”
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top5、据了解，沈阳局集团公司将在设计开行越南、老挝、符拉迪沃斯托克等方向3条出境游旅游专列的基础上，不断挖掘整合东北优质特色旅游资源，持续优化完善“旅游专列+跨境列车”旅游产品，助力文化旅游产业高质量发展。
被擱淺的愛：
top8、海信视像科技研发中心副总经理王烨东表示，此次海信电视携手《黑神话：悟空》，“我们共同攻坚，在光影处理、色彩运用以及细节呈现等方面互通有无，只为能真实还原这部东方英雄史的艺术精髓。”为了这个共同的影像理想，《黑神话：悟空》与海信U8、E8、U7、E7等系列电视，以及海信显示器27G7K Pro进行技术合作。
兴旺发达通四海：
造福德国及欧洲物流体系、共建“一带一路”倡议是德中两国合作的重要平台。作为驰骋在亚欧大陆上的“钢铁驼队”，“一带一路”标志性品牌中欧班列，对于促进包括中德在内亚欧国家广泛的互联互通，具有深远影响。
性感小野猪。：
top6、据了解，资溪县投资20亿元打造了江西省首个竹科技产业园，吸引了双枪科技、未家竹文化、拓竹机械等23家上下游企业入驻，从上游竹拉丝至中游竹板，再到下游竹家居生活用品，形成了一条毛竹加工全产业链，全年实现产值28亿元，产业集群效应初现。
回忆是撕心裂肺：
top9、此次，科研人员提出了基于机器学习的日冕抛射物质识别与参数获取方法。首先，科研人员基于大角度和光谱日冕仪的图像数据，训练了一个能够判别图像内是否有日冕物质抛射的卷积神经网络模型；随后，利用主成分分析方法提取神经网络的特征图中的信息，获取了能够展示每一张观测图像中日冕物质抛射位置的共定位图；最后，根据不同图像中日冕抛射物质区域的形状、位置等特征，获取了日冕抛射物质的速度、角宽度以及中央位置角等信息。“与日冕抛射物质手工目录以及部分经典自动识别方法相比，基于机器学习的日冕抛射物质识别与参数自动获取方法效率高、速度快，能够识别较为微弱的日冕抛射物质信号，并给出准确的日冕抛射物质的形态信息。”沈芳说。