8月10日電 據中央氣象臺網站消息,昨日,四川、陝西、湖北、河南、蘇皖、山東等地部分地區出現暴雨或大暴雨、局地特大暴雨。預計未來三天,四川盆地至江漢、江淮一帶及西藏東南部有強降雨天氣,局地伴強對流,關注可能引發的次生災害及對交通、旅遊、農業生產等的不利影響;關注颱風「楊柳」發展動態及影響。 昨日四川湖北河南蘇皖等地出現暴雨或大暴雨 昨日08時至今日06時,四川盆地西部、陝西南部、湖北中西部、河南中南部、蘇皖中北部、山東南部和半島等地部分地區出現暴雨或大暴雨,四川德陽局地特大暴雨(285毫米);上述地區最大小時降水量50~90毫米,江蘇鹽城123毫米、四川成都103毫米。另外,黑龍江、吉林中東部、遼寧東部等地出現中到大雨,局地暴雨。 江漢江淮四川盆地有強降雨 10日至12日,江漢、江淮、四川盆地等地有中到大雨,四川、重慶、貴州北部、雲南東北部、湖北、湖南北部、安徽、江蘇、河南南部、陝西南部等地的部分地區有暴雨或大暴雨。 預計,8月10日08時至11日08時,江蘇中南部、上海北部、安徽中部、河南東南部、湖北、湖南北部、貴州北部、雲南東北部、四川盆地、重慶、陝西南部以及內蒙古中部、黑龍江東北部等地部分地區有大到暴雨,其中,江蘇中部、安徽西部和東部、湖北西南部和東部、四川盆地中西部和南部、貴州西北部、雲南東北部等地部分地區有大暴雨(100~230毫米),上述部分地區伴有短時強降水(最大小時降雨量40~60毫米,局地可超過80毫米)。內蒙古中部和東部、華北北部、西南地區東部、蘇皖中部、黑龍江東部等地的部分地區將有8級以上雷暴大風或冰雹天氣,其中,內蒙古中部、河北西北部、湖北西南部、四川盆地東南部、貴州西北部等地的部分地區將有10級以上雷暴大風,最大風力可達11級以上。中央氣象臺8月10日06時繼續發布暴雨黃色預警和強對流天氣藍色預警。 全國強降雨落區預報圖(8月10日08時-11日08時) 全國雷暴大風或冰雹預警圖(8月10日08時-11日08時) 國內未來三天具體預報 8月10日08時至11日08時,江蘇中南部、上海北部、安徽中部、河南東南部、湖北、湖南北部、貴州北部、雲南東北部、四川盆地、重慶、陝西南部以及內蒙古中部、黑龍江東北部等地部分地區有大到暴雨,其中,江蘇中部、安徽西部和東部、湖北西南部和東部、四川盆地中西部和南部、貴州西北部、雲南東北部等地部分地區有大暴雨(100~230毫米)。新疆東部、內蒙古西北部、甘肅西部、青海北部等地部分地區有4~6級風,其中,新疆東部部分地區有7~8級風。東海北部海域將有5~7級風,陣風8級。 全國降水量預報圖(8月10日08時-11日08時) 8月11日08時至12日08時,內蒙古中東部、甘肅中部、江蘇南部、安徽中部、湖北中南部、湖南北部、重慶、四川盆地東部、貴州北部、湖南北部等地部分地區有大到暴雨,其中,江蘇中南部、安徽西部、湖北東部和西南部、重慶中部等地部分地區有大暴雨(100~220毫米)。內蒙古西北部、新疆東部等地部分地區有5~7級風。 全國降水量預報圖(8月11日08時-12日08時) 8月12日08時至13日08時,東北地區西部、北京東北部、天津北部、河北東北部、湖北中西部、重慶東部、貴州中東部、湖南西北部、西藏東南部等地部分地區有大到暴雨,其中,湖北南部等地部分地區有大暴雨(100~180毫米)。內蒙古西北部、新疆沿天山地區、青海東部等地部分地區有4~6級風。臺灣以東洋面將有7~8級風,陣風9級。 全國降水量預報圖(8月12日08時-13日08時) 圖片均來自中央氣象臺網站
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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