銀髮族在廣州老博會找到「享老」新答案
2026-03-30 04:37 5,483次浏览晉城8月14日電 題：山西高平：小南瓜創收大「錢景」 苦連翹換來甜生活 作者 楊佩佩 李娜 段雲雷 立秋時節，走進山西晉城高平市寺莊鎮伯方村的種植大棚，只見整齊鋪設的灌水帶將土地浸潤得勻實溼潤。30多名村民分工協作，打孔、栽苗、覆土填壓，一氣呵成，熟練地將一株株貝貝南瓜苗栽種在地裡。 村民宋枝蘭說：「這灌水帶作用可大了，既能保證幼苗喝足水，還能有效節約水資源，讓貝貝南瓜長得又大又好。」 山西晉城高平市寺莊鎮伯方村因地制宜種植貝貝南瓜，發展特色大棚經濟。 文環 攝 貝貝南瓜營養價值高，種植周期短，市場需求旺。今年以來，高平市炎谷豐供銷聯合發展有限公司瞅準商機，採取「公司＋基地＋農戶」的模式，在伯方村租賃37棟溫室大棚，因地制宜種植貝貝南瓜，發展特色大棚經濟。 首茬種植的60畝貝貝南瓜於7月初成熟上市，畝產達3000斤，總產量達到18萬斤。上述公司副經理唐書剛說，「第一茬貝貝南瓜賣得很好，除周邊市場，還遠銷北京、上海、廣州等地，訂單不斷。由於品質好，收購價比普通南瓜高出近一倍，收益可觀。」 目前，第二茬貝貝南瓜正加緊種植，計劃再種60畝，預計8月底可種植完成，11月份陸續成熟上市。貝貝南瓜的種植，不僅實現「一棚多種、一年多收」，提高土地效益，還有效帶動30餘名村民在家門口就業增收。 唐書剛表示，將在總結經驗的基礎上，做好大棚精細化管護，提高貝貝南瓜品質和產量。同時，繼續擴大種植規模，加強品牌建設，拓寬銷售渠道，讓貝貝南瓜成為助農增收的特色產業，助力鄉村振興。 村民分工協作，熟練地將一株株貝貝南瓜苗栽種在地裡。 文環 攝 近年來，高平持續深耕特色產業。當前正是連翹採摘的黃金期，連日來，高平多地的連翹種植基地處處可見村民忙碌的身影。 在建寧鄉郭莊村的連翹種植基地，漫山遍野的連翹隨風搖曳，三三兩兩的村民穿梭田間，熟練地採摘連翹。村民李芳說：「我在這裡摘了6年連翹，一天能掙四五十塊錢。」 「今年林業產業發展勢頭良好。通過連續幾年努力，建寧鄉在郭莊、佛掌、建南等村發展推進連片連翹種植500多畝。」建寧鄉副鄉長馮鑫堯說，小小連翹渾身是寶，果子入藥，葉子制茶，不僅有力壯大村集體經濟，還持續拉動當地農戶增收。 三三兩兩的村民穿梭田間，熟練地採摘連翹。 王新楠 攝 近年來，高平堅持「政府牽線、金融支持、企合帶動、農戶受益」的原則，通過標準化種植、規模化土地流轉、專業合作社示範引領、訂單合作等方式，輻射帶動種植連翹。目前，種植面積已達5000多畝，連翹產業正日益成為帶動農民增收致富的特色支柱產業。 高平市林業局營林規劃股科員劉立媛表示，當地將充分用好用活林業扶持政策，創新利益聯結模式，通過合作社帶動、延伸產業鏈條等方式，發展訂單農業，開發連翹系列產品，增加農民收入。(完)
當前，人工智慧已深度融入經濟社會發展的方方面面，在深刻改變人類生產生活方式的同時，也成為關乎高質量發展和高水平安全的關鍵領域。然而，人工智慧的訓練數據存在良莠不齊的問題，其中不乏虛假信息、虛構內容和偏見性觀點，造成數據源汙染，給人工智慧安全帶來新的挑戰。 數據是人工智慧的基礎 人工智慧的三大核心要素是算法、算力和數據，其中數據是訓練AI模型的基礎要素，也是AI應用的核心資源。 ——提供AI模型的原料。海量數據為AI模型提供了充足的訓練素材，使其得以學習數據的內在規律和模式，實現語義理解、智能決策和內容生成。同時，數據也驅動人工智慧不斷優化性能和精度，實現模型的迭代升級，以適應新需求。 ——影響AI模型的性能。AI模型對數據的數量、質量及多樣性要求極高。充足的數據量是充分訓練大規模模型的前提；高準確性、完整性和一致性的數據能有效避免誤導模型；覆蓋多個領域的多樣化數據，則能提升模型應對實際複雜場景的能力。 ——促進AI模型的應用。數據資源的日益豐富，加速了「人工智慧+」行動的落地，有力促進了人工智慧與經濟社會各領域的深度融合。這不僅培育和發展了新質生產力，更推動我國科技跨越式發展、產業優化升級、生產力整體躍升。 數據汙染衝擊安全防線 高質量的數據能夠顯著提升模型的準確性和可靠性，但數據一旦受到汙染，則可能導致模型決策失誤甚至AI系統失效，存在一定的安全隱患。 ——投放有害內容。通過篡改、虛構和重複等「數據投毒」行為產生的汙染數據，將幹擾模型在訓練階段的參數調整，削弱模型性能、降低其準確性，甚至誘發有害輸出。研究顯示，當訓練數據集中僅有0.01%的虛假文本時，模型輸出的有害內容會增加11.2%；即使是0.001%的虛假文本，其有害輸出也會相應上升7.2%。 ——造成遞歸汙染。受到數據汙染的人工智慧生成的虛假內容，可能成為後續模型訓練的數據源，形成具有延續性的「汙染遺留效應」。當前，網際網路AI生成內容在數量上已遠超人類生產的真實內容，大量低質量及非客觀數據充斥其中，導致AI訓練數據集中的錯誤信息逐代累積，最終扭曲模型本身的認知能力。 ——引發現實風險。數據汙染還可能引發一系列現實風險，尤其在金融市場、公共安全和醫療健康等領域。在金融領域，不法分子利用AI炮製虛假信息，造成數據汙染，可能引發股價異常波動，構成新型市場操縱風險；在公共安全領域，數據汙染容易擾動公眾認知、誤導社會輿論，誘發社會恐慌情緒；在醫療健康領域，數據汙染則可能致使模型生成錯誤診療建議，不僅危及患者生命安全，也加劇偽科學的傳播。 築牢人工智慧數據底座 ——加強源頭監管，防範汙染生成。以《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規為依據，建立AI數據分類分級保護制度，從根本上防範汙染數據的產生，助力有效防範AI數據安全威脅。 ——強化風險評估，保障數據流通。加強對人工智慧數據安全風險的整體評估，確保數據在採集、存儲、傳輸、使用、交換和備份等全生命周期環節安全。同步加快構建人工智慧安全風險分類管理體系，不斷提高數據安全綜合保障能力。 ——末端清洗修復，構建治理框架。定期依據法規標準清洗修復受汙數據。依據相關法律法規及行業標準，制定數據清洗的具體規則。逐步構建模塊化、可監測、可擴展的數據治理框架，實現持續管理與質量把控。 國家安全機關將在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下，全面貫徹總體國家安全觀，與有關部門一道防範針對我人工智慧領域的數據汙染風險，依法維護人工智慧安全和數據安全，不斷築牢國家安全屏障。 來源：國家安全部微信公眾號
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