南方秋老虎真要被趕跑了嗎
2026-02-21 23:12 4,463次浏览8月12日電 據商務部網站消息，商務部發布公告2025年第39號，公布對原產於加拿大、日本和印度的進口滷化丁基橡膠反傾銷調查的初步裁定。具體內容如下： 根據《中華人民共和國反傾銷條例》(以下簡稱《反傾銷條例》)的規定，2024年9月14日，商務部(以下稱調查機關)發布2024年第38號公告，決定對原產於加拿大、日本和印度的進口滷化丁基橡膠(以下稱被調查產品)進行反傾銷立案調查。 調查機關對被調查產品是否存在傾銷和傾銷幅度、被調查產品是否對國內滷化丁基橡膠產業造成損害及損害程度以及傾銷與損害之間的因果關係進行了調查。根據調查結果和《反傾銷條例》第二十四條的規定，調查機關作出初步裁定(見附件)。現將有關事項公告如下： 一、終止對原產於印度的進口被調查產品的反傾銷調查 經調查，調查期內自印度進口被調查產品數量佔同期中國進口滷化丁基橡膠總量的比例低於3%。根據《反傾銷條例》第九條和第二十七條規定，調查機關認定該進口數量屬可忽略不計，決定終止對原產於印度的進口被調查產品的反傾銷調查。 二、初步裁定 調查機關初步認定，原產於加拿大和日本的進口被調查產品存在傾銷，國內滷化丁基橡膠產業受到實質損害，而且傾銷與實質損害之間存在因果關係。 三、徵收保證金 根據《反傾銷條例》第二十八條和第二十九條的規定，調查機關決定採用保證金形式實施臨時反傾銷措施。自2025年8月14日起，進口經營者在進口原產於加拿大和日本的滷化丁基橡膠時，應依據初裁決定所確定的各公司的保證金比率向中華人民共和國海關提供相應的保證金。 被調查產品的具體描述如下： 調查範圍：原產於加拿大、日本的進口滷化丁基橡膠。 被調查產品名稱：滷化丁基橡膠(在《中華人民共和國進出口稅則》中的名稱為滷代丁基橡膠) 英文名稱：Halogenated Butyl Rubber(Chlorobutyl Rubber，Bromobutyl Rubber) 主分子結構式： X為Br或Cl 物理化學特性：滷化丁基橡膠是丁基橡膠與滷化劑反應的產物，是普通丁基橡膠的改良品。滷化反應包括氯化和溴化，因此，滷化丁基橡膠可分為氯化丁基橡膠與溴化丁基橡膠兩類。滷化丁基橡膠產品形式為白色到淺琥珀色的膠塊。滷化丁基橡膠具有硫化速度快、與其他不飽和橡膠的相容性好、自粘性和互粘性高等特點。 主要用途：滷化丁基橡膠主要用於無內胎的氣密層、耐熱內胎、耐熱軟管和輸送帶、藥用瓶塞、防震墊、粘合劑和密封材料等。 該產品歸在《中華人民共和國進出口稅則》：40023910和40023990。 對各公司徵收的保證金比率如下： 加拿大公司 阿朗新科加拿大有限公司 26.2% (ARLANXEO Canada Inc.) 其他加拿大公司 40.5% 日本公司 日本丁基株式會社 13.8% (Japan Butyl Co., Ltd.) 其他日本公司 30.1% 四、徵收保證金的方法 自2025年8月14日起，進口經營者在進口原產於加拿大和日本的滷化丁基橡膠時，應依據初裁決定所確定的各公司的保證金比率向中華人民共和國海關提供相應的保證金。保證金以海關確定進口貨物的計稅價格從價計徵，計算公式為：保證金金額=(海關確定進口貨物的計稅價格×保證金徵收比率)×(1+進口環節增值稅稅率)。 五、評論 各利害關係方在本公告發布之日起10天內，可向調查機關提交書面評論意見。
北京8月14日電 國際專業技術組織電氣電子工程師學會(IEEE)14日分享關於「自主人工智慧(又稱AI代理)」和數據安全的文章，指出自主人工智慧可能對個人數據暴露帶來新風險的應用場景，並提出相應的防範方法。 文章指出，自主人工智慧是指「具備高度自治能力的人工智慧系統」。這類系統與智慧型手機中常見的「語音助手」存在本質差異。現有「語音助手」僅具備被動響應能力，缺乏自主設定目標的功能，雖能執行單一簡單任務，但若無人為指令，則無法實施具有實際意義的操作。 文章指出，人們已習慣應用程式請求授權：獲取定位、查看通訊錄或啟用麥克風。但自主人工智慧系統不再請求許可，而是直接行動，使得"輔助工具"與"自主操作者"的界限日漸模糊。它可以自主做出決策、執行複雜任務，並在沒有持續人工監督的情況下訪問海量個人數據。 專家預測，自主人工智慧未來將承擔各類任務，如規劃假期行程、確認醫療預約、智能比價購物等，均需調用用戶敏感數據，包括財務信息、實時定位等核心隱私。 專家舉例指出，現有應用通常僅調用單一數據類型，而自主人工智慧系統必須「串聯用戶整個數字生活的所有節點」，包括銀行帳戶、醫療記錄、日程安排、定位軌跡、通信模式、消費習慣，乃至健康監測所需的生物特徵數據。這導致數據洩露的風險呈指數級增長。 另據國際機構高德納預測，未來企業數據洩露事件中，將有25%與自主人工智慧系統濫用有關。 文章稱，對於在使用人工智慧系統時如何保護隱私，網絡安全專家建議，採用多層次防護方法，從基本的安全習慣做起。例如，為所有帳戶啟用多因素認證，將數據共享最小化到特定任務絕對必要的範圍，為不同用途創建單獨的帳戶，以分隔數字暴露面。 專家指出，由於人工智慧系統通常需要訪問多個數據源，因此，分隔策略尤為重要。用戶不應讓一個人工智慧系統獲取所有數據的訪問權限，而應考慮為不同用途使用不同的人工智慧工具，比如一個用於財務任務，另一個用於健康管理，以此類推。 專家還建議，將每次人工智慧交互視為可能生成永久記錄的行為，在分享敏感信息前做好相應預案。(完)
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