抗日戰爭時期，飛虎隊如何在漢中大戰日軍？
2025-11-16 19:10 9,613次浏览「翩若驚鴻，婉若遊龍」——7天前，徐露與阿盧曉波以尾波衝浪的獨特方式點燃主火炬，實現驚豔世界的「水火相融」奇觀。而如今，位於秦皇湖中央的成都世運會主火炬已熊熊燃燒了7天，本屆世運會也進入到愈加激烈的中盤爭奪戰。 作為開幕式現場兩名主火炬手之一的徐露，以一枚女子尾波滑水自由式項目金牌結束了自己的本屆世運會之旅。但她的搭檔阿盧曉波卻沒有等到自己在世運會的亮相機會——作為中國滑水隊的替補選手，這位21歲的彝族小夥子最終未能參賽。阿盧曉波曾是一名田徑中長跑運動員，後因一次偶然的跨界選才機會，於2015年轉項成為滑水運動員。 一次既有驚喜又有遺憾的世運會之旅，在阿盧曉波看來是難得的人生歷練。他說自己依然會時刻做好準備，保持最好的狀態，等待機會的到來。「對很多人來說，難的就是堅持不到那一刻。我經歷過這些，靠的就是不服輸的勁撐過來的。」 面對質疑永遠相信自己，跨越那片山與海的阿盧曉波，終會迎來屬於自己的閃亮時刻。 與奧運賽場絕大多數選手運動生涯主攻一項的「專一」不同，世運會賽場的「跨界」選手非常多，這其中既有比賽項目的跨項，更有不同職業的跨界。 在本屆世運會開幕式上擔任中國體育代表團旗手之一的郭丹，是中國首位在輪滑世錦賽、世界盃和世運會全部登頂的選手，也是一位「輪冰雙棲」選手——在轉練速度滑冰後，她連續站上了2018年平昌和2022年北京兩屆冬奧會的舞臺。 此次來到成都，已退役一年又選擇復出的郭丹沒能站上領獎臺，但這位35歲的老將依然覺得收穫滿滿，她希望借世運會舞臺讓更多青少年看到「滑行的快樂」，「不要給自己設限，要不斷探索與突破。對熱愛最好的詮釋就是堅持。」 面對困難用堅持打破藩籬，跨越那片山與海的郭丹，依然會在人生舞臺演繹精彩。 從軟體工程師到世運會首金獲得者需要多久？瑞士徒步定向選手裡卡爾多·蘭坎的回答是「45分22秒」。以這個成績獲得成都世運會定向男子中距離賽冠軍的蘭坎，其本職工作是測試機器人，但他幾乎每天都會抽出時間進行定向訓練。起源於瑞典的定向運動每次比賽地區、地形、線路等都不相同，所以該項目沒有世界紀錄，運動員對比賽的成績也沒有精準預期。但正是這種不確定性，讓蘭坎和所有參與定向運動的人樂在其中。 「開賽前，你永遠不知道自己要面對什麼，直到你拿到地圖出發，就像是一場冒險。」蘭坎如此評價自己鍾愛的這項運動，「最具挑戰的是要在未知環境中堅持到最後。參加定向運動可以為生活打開新維度。」 面對未知用勇氣探索徵途，跨越那片山與海的蘭坎，會一直為目標全力以赴。 跨界、堅守、拼搏、圓夢……成都世運會賽場內外的勵志故事，每天都在精彩上演。無論是即將年滿72歲還勇奪本屆世運會男子室外拔河640公斤級比賽金牌的英國木匠理察·約翰·基特利，還是全部由學生、警察、教師等業餘愛好者組隊收穫世運會史上首枚龍舟金牌的印尼龍舟隊，或者是將在本屆世運會後轉投速度滑冰項目的中國輪滑名將張振海……他們都在奮力跨越橫亙在徵程或是心中的那些艱難險阻，山海雖闊，終究攔不住奔赴夢想的腳步。 世運會所蘊含的多元和包容精神，正是體育的魅力所在。中國運動員在蓉城盛夏所展現出來的勇敢、頑強、拼搏甚至是鬆弛感，映射出新時代中國體育持續高質量發展的蛻變。參加成都世運會的中國體育代表團321名運動員中，教師、學生、企事業單位工作人員和自由職業者約佔三分之二，顯現出近年來我國體育人才體系改革構建的新格局。 體育的魅力，在於提供了無盡的可能性，讓每一個參與者都能感受到成長的喜悅與超越的快樂。恰如國際奧委會主席考文垂在發給成都世運會的賀詞中所言，世運會展現了體育運動跨越文化的強大力量。跨越那片山與海，世運會運動員們一定會銘記體育所帶來的快樂，去享受和回味屬於自己的時刻。 (本報成都8月13日電)
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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