體育舞蹈和體操項目,都是力量與美的結合。在成都世運會上,體育舞蹈設置標準舞、拉丁舞、霹靂舞3個分項;體操項目設置健美操、技巧、蹦床和跑酷4個分項。 體育舞蹈:體育與藝術的碰撞 世運會體育舞蹈中的標準舞和拉丁舞由社交舞演變而來,在19世紀初的英國得 到 進 一 步 發展。標準舞逐漸形成了華爾茲、探戈、維也納華爾茲、狐步舞、快步舞5種舞蹈形式;拉丁舞逐漸形成了森巴舞、恰恰恰、倫巴舞、鬥牛舞、牛仔舞5種舞蹈形式。標準舞男女雙方分別身著 燕 尾 服 和 長裙,以優雅流暢的舞姿和嚴謹精準的技法為精髓;拉丁舞則是以爆發性的節奏、熾熱的情感表達和強烈的肢體張力為核心。標準舞和拉丁舞於1997年正式進入世界運動會。 相比於國標舞和拉丁舞,霹靂舞則是世運會上的「年輕人」。霹靂舞誕生於20世紀70年代中期的美國紐約布朗克斯區,是嘻哈文化的核心組成部分。其技術體系圍繞四大核心要素展開:搖滾步展現站立舞步節奏感,排腿突出地面快速移動,大地板動作包含高難度旋轉,定點以靜態造型強化視覺衝擊。該運動的核心價值在於自由表達與個性釋放,技巧難度與精神內涵並重,成為青年文化的重要符號。 霹靂舞於2022年首登世運會,2024年正式進入巴黎奧運會。成都世運會設男子、女子個人兩項,32名選手在為期兩天的比賽中爭奪冠軍。比賽採用直徑7.5米圓形舞臺,紅藍雙方選手輪番進行一對一限時 60 秒對戰(Battle)。選手需根據現場DJ隨機音樂即興編排動作,裁判按技巧性、多樣性、創意性、完成度及樂感五大維度評分決勝負。激烈的聲光效果與選手高難度動作形成強烈視聽衝擊,觀眾可自由喝彩、隨音樂擊掌互動,共同構建沉浸式文化氛圍。 體育舞蹈3個分項各具特色,以標準舞的優雅流暢、拉丁舞的激情奔放和霹靂舞的炫酷動感,共同演繹了力與美的完美融合,展現了體育與藝術碰撞的無限魅力。 體操項目:力量與技巧的融合 成都世運會體操項目設置健美操、技巧、蹦床和跑酷4個分項。 健美操主要分為健身健美操和競技健美操。自1985年起,美國正式舉辦健美操錦標賽,使健美操發展成為競技性運動項目,並於1997年首次進入世界運動會。 技巧目前是國際體操聯合會所屬的競技體育項目之一。通過同伴配合,運動員完成各種平衡、拋接、柔韌、翻騰等配合及難度動作,並且音樂和舞蹈貫穿始終。 蹦床運動起源於20世紀30年代的美國,是一項運動員利用蹦床網面反彈表現雜技技巧的競技運動。2000年從雪梨奧運會開始進入奧運會。成都世運會蹦床項目下設雙人同步、單跳和雙蹦床3個小項。 雙人同步項目是指兩名運動員在兩張平行擺放的蹦床上,同時完成相同的成套動作,裁判員根據運動員完成動作的難度、基本姿態、雙人動作的一致性等進行評分。單跳項目要求運動員在翻騰板上不間斷地連續完成 8個由手至腳或由腳至腳的動作,裁判員根據運動員完成成套動作的難度和質量進行評分。雙蹦床項目每套動作由2個動作組成,運動員先在20米長、1米寬的跑道上助跑,之後雙腳落在網面上起跳,最多可與網面接觸3次,動作之間不能出現垂直跳。 跑酷應該算是最受歡迎的項目之一,起源於20世紀90年代的法國巴黎,於2006年進入中國,2022年首次亮相世界運動會。 成都世運會跑酷設競速和自由式2個小項,賽程為2天,共有24名運動員參賽。競速賽的比賽形式為計時跑,由2名運動員在兩條平行且布置相同的賽道上同時進行。自由式比賽要求運動員須在規定的時間區間內,利用障礙物來展示技巧、風格和創造力。比賽最佳完成時間為45秒,若比賽時間超過45秒,超時完成的難度動作將不再記分。若運動員在比賽開始後的20秒以內結束比賽,將會被扣分。比賽通常由6名裁判基於完成度和難度2個維度進行打分。 跑酷比賽場地由賽臺、跑道、障礙物和腳手架組合而成。賽臺尺寸為14米×42米,上設2條平行跑道,每條跑道上有至少8個障礙物及至少2個腳手架。跑酷運動並非人們刻板印象中危險與極限的運動,而是一項強調安全與控制的運動,它用「移動的藝術」展現了創造力與自由精神的融合。華西都市報-封面新聞記者 閆雯雯 綜合報導
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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