漿板運動成長沙市民避暑「涼方」
2025-12-03 12:52 4,761次浏览上海8月8日電(繆璐 陳惠晗)上海市足球協會與阿迪達斯戰略合作籤約儀式暨第十五屆全國運動會上海足球隊出徵儀式8日在上海體育場會議中心舉行。展望11月將舉行的第十五屆全國運動會，上海女足成年隊主帥水慶霞表示，競爭一定會非常激烈，壓力很大。 8月8日，上海市足球協會與阿迪達斯戰略合作籤約儀式暨第十五屆全國運動會上海足球隊出徵儀式在上海體育場會議中心舉行。(主辦方供圖) 作為國內水平最高、規模最大的綜合性運動會，第十五屆全國運動會將於2025年11月9日至21日舉行，由廣東、香港、澳門三地聯合承辦，這在全運會歷史上尚屬首次。上海曾於1983年和1997年成功舉辦第五屆、第八屆全運會，而上海足球在全運會賽場更是戰績輝煌。 2017年天津全運會，上海男女足四支隊伍包攬冠軍，創下全運會的一項紀錄。2025年，提前結束的粵港澳大灣區全運會女足U18、U16角逐中，上海全運女足兩支適齡隊伍先後奪冠，展現出申城足球紮實的青訓基礎。 「這次的任務非常艱巨，我認為比之前兩屆要更難。原因很多，重要一點就是小女足已經拿了兩塊金牌了，我們的壓力一下子就大了起來。但即便如此，我們也要爭取，要學習小女足的拼搏精神，頑強地戰鬥。當然，也希望能夠學到他們在比賽中的『運氣』，爭取為上海爭光。」上海U20男足總教練徐根寶表示。 8月8日，上海女足成年隊主帥水慶霞在現場接受採訪。(主辦方供圖) 水慶霞同樣表示自己「壓力山大」。「這壓力不是一點點大，而是太大了。前面小女足拿了兩個冠軍，大家對我們的期待當然也就更高了，接下來我們要爭取把壓力變成動力，不去想那麼多，爭取把自己該做的事情做好。」水慶霞表示，重新回歸上海女足帥位的這一個月時間裡，自己的主要任務就是帶隊參加女超聯賽，同時為全運會做準備，「從今年女超聯賽的情況來看，有七八支隊伍的實力相當，誰都有可能拿冠軍，競爭一定會非常激烈。到了我這個年紀，在乎輸贏是正常的，但是也不能太在乎輸贏，做好自己才是最重要的」。 水慶霞也是一位冠軍教練，帶領上海女足多次問鼎全國冠軍，並在2022年帶領中國女足拿到闊別多年的女足亞洲杯冠軍。前不久，水慶霞重新回歸上海女足擔任主教練，她笑言，自己和隊員之間現在是「熟悉的陌生人」，接下來她會和隊員們多溝通，從心態和狀態兩個方面來調整球隊狀態，將備戰工作做足。 據悉，此次阿迪達斯將與上海市足球協會展開多維度的戰略合作，為即將代表上海出徵第十五屆全國運動會的上海女足成年、U20男足、U18男足與U16男足等四支代表隊打造兼顧功能性與設計感的全新戰袍。 上海市足球協會主席柳海光說：「再過不久，我們的隊伍就要踏上全運會賽場。這是檢驗訓練成果的舞臺，更是展現上海足球風貌的機會。希望全體將士帶著這份支持與期待，發揚『永不言棄』的拼搏精神，賽出風格、賽出水平。」(完)
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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