近日,在貴陽經開區貴州電科院項目建設現場,一個長7米、寬2.9米、高3.2米的白色箱體被精準吊裝至基座。這標誌著貴州省首個永久性模塊化高層住宅進入主體施工階段,為當地建築工業化發展提供了新實踐。該項目由貴州電網公司投資建設、中建科工集團承建,採用國際領先的MIC(模塊化集成建築)技術。120套居住單元在工廠內完成牆體鋪設、管線預裝等95%的工序,形成高度集成的模塊單元,運抵現場後即可進行「搭積木」式高效拼裝。實測顯示,單個箱體拼裝誤差不超過2毫米,達到精密製造級標準。「模塊化建造顯著提升了施工效率和環保水平。」項目負責人表示,「相較於傳統建造方式,項目工期預計可縮短一半。更重要的是,通過工廠化精益生產和現場快速組裝,大幅減少了現場溼作業和材料損耗,建築垃圾產生量減少了約624噸,降幅達八成,同時現場噪聲汙染也下降了35%。 這種模式特別適合應對貴陽多雨氣候對傳統露天施工帶來的挑戰。」據悉,首批120套保障房將於年底交付入住。未來該模塊化建造模式還將推廣應用於變電站、應急電源站等電力基礎設施建設項目,助力區域建設效率提升與綠色發展。
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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