遭遇雷電不同情形應對方式不同，遇到雷擊如何正確應對？科普↓
2025-11-15 00:59 1,174次浏览溫州8月5日電(周健 黃文盈)浙江洞頭，陽光灑落海面，波光粼粼。大沙岙景區內，工人們正爭分奪秒進行開放前的收尾工作；幾公裡外，凸壟底卵石灘上，主理人林禾精心碼放彩繪石料，靜候當天研學團隊到來……眼下，從傳統景區提質擴容，到閒置空間的華麗轉身，一股文旅升級的熱潮在這座「海上花園」澎湃湧動。 提檔煥新迎接四方賓朋 大沙岙景區的煥新，遠不止一片沙灘。 抬眼向山崖望去，19棟依山而建、形似積木的酒店建築群已初具規模，玻璃幕牆在陽光下閃閃發亮；沿著海岸棧道前行，一處半懸於崖壁的「懸崖咖啡」正在緊張施工，未來將成為觀海的絕佳點位…… 大沙岙景區規劃圖。黃文盈 供圖 「對標5A，我們要打造的是浙南家庭首選的海濱微度假目的地。」項目負責人蔡海鵬介紹道，這個總投資2.17億元的「綜合體」，將匯聚木屋酒店、沙灘休閒、叢林康養以及水上娛樂等多元業態，截至2025年6月底，項目主體工程已完工，預計年內迎客。 同步推進的還有一條「空中觀海走廊」——仙疊巖旅遊集散港與海上觀光列車項目。「列車設4個月臺，環線總長2.5公裡，串聯大沙岙與仙疊巖核心景區，10分鐘飽覽山海壯闊景致，單日最高可接駁8000人。」蔡海鵬指著延伸向海面的樁基說。 目光轉向大門島，馬岙潭景區同樣是一派火熱。以「一心、一帶、多組團」為藍圖，這裡正崛起一座全新的濱海度假勝地：遊客服務中心主體已完工，未來139間融入海洋文化的高端客房將迎接四方賓朋，還規劃建設漁業文化博物館、民俗風情街、海鮮美食街、海上運動基地等。 新鮮創意激活海島「邊角料」 當傳統景區提檔煥新，洞頭星羅棋布的閒置角落也在年輕人的巧思下煥發新生，變身充滿生命力的網紅打卡地。 暑期傍晚，洞頭三盤社區內的小沙灘常常人聲鼎沸。「你看，燒烤屋還在翻臺，昨天做到凌晨2點呢！」29歲的洞頭小夥顏霖是這片沙灘的主理人，他提出「欣動計劃」，主打沙灘「夜生活」場景。「目前沙灘經營採用『免租金抽傭』模式：招募『90後』『00後』年輕創業者入駐，免收租金，按營業額15%分成；燒烤屋、啤酒屋已投入運營，甜品站和酒吧正在緊張裝修中。」 「欣動計劃」沙灘一景。 黃文盈 供圖 另一邊，在凸壟底卵石灘，「蔚藍計劃」主理人林禾則營造著另一番氛圍。傍晚時分，這裡少了喧囂，多了份寧靜。石灘上，有家長帶著孩子正低頭尋找特別的石頭，準備參加彩繪活動。 「我們的優勢是安靜，適合看落日。」林禾介紹道，他的「蔚藍計劃」貨櫃咖啡廳自開業後，迅速成為社交媒體上的網紅打卡地，政府部門從平整灘石、新建公廁到颱風應急的全程支持讓人倍感暖心。 在洞頭，青年創意之火四處閃耀。小長坑的田野間，「稻田咖啡+研學」的組合讓都市人找到返璞歸真的愜意；南塘灣OH趣趕海樂園，沿著堤壩搭建的咖啡館將成為觀海聽濤的新據點；中嶼景區520漫道上，雲創·漫樂園用充滿童趣的浪漫裝置激活堤壩景觀……這些由閒置場所蛻變而來的「小而美」空間，如同散落海島的珍珠，串起了洞頭文旅的獨特韻味。(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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