廣東海警織密伏休「防護網」 查扣違法漁獲物超57噸
2025-11-05 15:51 2,124次浏览飛盤運動近幾年在我國頗受歡迎，它也是世運會的正式比賽項目，8日起到今天(10日)，成都世運會進行擲準飛盤的比賽。共有16對混雙組合參賽，8日小組賽結束之後，中國隊遺憾未能出線。12日起，還將有團體飛盤賽。 擲準飛盤：「飛盤高爾夫」 世運會的比賽中，飛盤項目如何進行？飛盤項目全名叫擲準飛盤。多了「擲準」兩個字，比賽的時候，跟平時自己玩的時候，有什麼不同？ 成都世運會飛盤項目競賽主任 薛志行：和高爾夫球規則比較像，也是用最少的次數打到目標框當中，會設置不同的盤道，讓隊員繞過樹，繞過灌木叢，繞過一些障礙物去打到目標框當中。 本次比賽總共設計了18洞賽道，每洞賽道對選手們的考驗都不一樣。比如第五洞賽道考驗的是選手們坡道上扔盤的能力，第十六洞賽道，選手們需要將盤穿過環形建築，再落到目標框，第十八洞賽道則是來自水域的考驗，選手們要將盤直接扔過湖面。每次投擲後，選手需要從上一次飛盤落地位置再次投擲，直至飛盤進入目標框中。 場地並不固定 擲準飛盤比賽如何觀賽？ 擲準飛盤比賽場地並不是固定的，那麼賽道有變化，現場觀眾又是怎麼觀賽的？ 成都世運會擲準飛盤項目的這場比賽，觀賽門票已經銷售了八成以上。可是觀眾並沒有坐滿所有的座位。他們都哪裡去了？ 擲準飛盤兩種觀賽方式 即可觀賞又能鍛鍊 擲準飛盤項目的比賽，有兩種觀賽方式。第一種，觀眾可以選擇坐在觀眾席裡看轉播，來觀賞比賽的細節。另外一種方式，觀眾也可以選擇跟隨運動員的推進路線，一同前行。 成都世運會飛盤項目競賽主任 薛志行：成都是一個公園城市，很契合擲準飛盤的運動調性，大家走了一個半小時把全場都走遍，運動員鍛鍊了，觀眾也鍛鍊了。 觀眾：雖然我們平時自己在玩，但是我覺得他們和我們玩的不是一個東西，人家更專業一點。 觀眾：它讓人變得很專注，你會對著一個目標不斷去實現它，把你的想法通過動作來實現。 擲準飛盤比賽 挑戰與探索中獲得快樂 擲準飛盤比賽，飛盤的落點隨機，從富有挑戰或充滿樂趣的落點一起再次前進，是一種探索的快樂。 成都世運會飛盤項目競賽主任 薛志行：所有人都是在景色當中去參加比賽。剛剛有一個隊員把盤打到了灌木叢當中，他就像在灌木叢當中長出來了一樣，然後再去投，是很有樂趣的。包括有一個隊員把飛盤投到椅子上面，他必須站在座椅上面去投擲飛盤，完成這個動作。 擲準飛盤比賽共有三種飛盤 都有何用處？ 擲準飛盤的比賽中，不僅僅只用到一類比賽用盤。不同的飛盤都有什麼用處？ 成都世運會擲準飛盤競賽輔助官員 沈寅初：在擲準飛盤中我們一共有三類的飛盤，我手裡現在拿的邊緣比較鋒利的，稱之為擲遠盤，將從大約100米左右的距離，將飛盤儘可能扔得更遠，更靠近目標框。這是第一個開盤用的飛盤。 第二類為推進盤，當完成了第一盤的擲遠之後，因為離目標框還有一定的距離，所以我們選擇這類推進盤，將飛盤儘可能扔到離框最近的位置。 最後這款叫敲杆盤，目的就是最後將飛盤扔進我們背後的目標框裡面。 不同的飛盤代表不同的飛行屬性，根據賽道的設計來完成不同的飛行路線。 沒有裁判 隊伍互評「飛盤精神」分 本次參加成都世運會的中國飛盤隊，擲準飛盤項目由1男1女組成混雙組合。團隊飛盤項目由14名隊員組成混合隊伍參賽。每次上場7名隊員，比賽場地兩端設有得分區，兩支隊伍各負責防守其中一個得分區。無論是擲準飛盤還是團隊飛盤，比賽之後，都會有一個圍繞「飛盤精神」的互相評分環節。 成都世運會飛盤項目競賽主任 薛志行：每一次比賽完了，都會給對方打一個「飛盤精神」分，最終還會評出一個「飛盤精神」最高的隊伍，作為嘉獎，對於隊伍規則的認知，對手的態度、相互尊重、誠實等等的一些隊伍的精神風貌進行評價。 我們都沒有裁判，這個項目最大的魅力還是自己誠實，遵守規則以及相互尊重，大家通過友好協商把爭議都解決掉。
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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