《歌手》下一季還辦嗎？或許，得先回答三道選擇題
2025-10-24 21:38 7,583次浏览在中建築港趙樓雅苑安居工程項目施工現場，塔吊有序作業，施工人員按工序分工推進，建設者們正以務實節奏推進工程進度。7月30日，項目1#、2#、4#號樓低區主體結構及配套地下車庫主體工程順利通過驗收，為後續分項工程穿插施工鋪平了道路。據悉，中建築港趙樓雅苑安居工程項目屬於政府安置建設工程，也是加大力度進行安置房建設是深化和鞏固脫貧攻堅成果的需要。項目建成後，將有效保障人民群眾住房需求、提升當地居民的居住環境和居住質量，對促進牡丹區的城市化進程和現代化建設，提升區域的形象有著重要影響。在施工過程中，項目團隊直面兩大核心挑戰：一是超長混凝土結構易出現裂縫，二是工期緊、任務重。為此，團隊從技術、管理兩端發力，打出系統化管控「組合拳」。BIM技術驅動全流程協同增效深度應用BIM技術實現全流程協同，通過三維建模精準模擬施工各環節，重點優化梁柱節點、管線預埋等複雜部位的工藝細節。這一舉措不僅大幅減少了現場返工現象，更將結構施工精度提升約15%，間接為關鍵工序縮短了工期，為應對混凝土結構施工提供了技術支撐。「樣板引路」+「三檢流程」築牢質量防線嚴格落實「樣板引路」制度，從牆體砌築、鋼筋綁紮到混凝土澆築，每個分項工程均先打造樣板段，經各方驗收合格後再全面鋪開施工。同時，強化「自檢、互檢、專檢」三檢流程，每道工序必須依次通過班組自檢、交叉互檢、質檢人員專檢三重把關，確保質量隱患在萌芽階段就能被發現並及時處理。常態化風險防控機制築牢施工屏障建立「日巡查、周排查、月總結」的風險防控機制，針對高空作業、臨時用電等高頻隱患點制定專項應急預案。通過持續排查與整改，累計處理安全隱患40餘處，為工程在緊張工期下的順利推進築牢了安全防線。「在確保質量安全的前提下，我們將繼續加大施工力量，上下高度重視、精心組織，以實幹擔當推動高質量發展。把『紅帆工程』黨建品牌優勢融入民生工程、服務百姓工作，錘鍊項目管理『硬功夫』，推動項目建設早結碩果，跑出『中建築港新速度』，持續當好『城市更新排頭兵』。」項目負責人董國帥說道。從圖紙到實景，趙樓雅苑項目的「拔節生長」，不僅是央企履約能力的體現，更承載著民生溫度。這份對「放心房」的堅守，終將化作菏澤城市更新版圖上的鮮活註腳。（慕濤、杜忠清）
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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