印尼任命駐美等八位新任駐外大使
2025-10-22 03:55 7,927次浏览央視網消息：系列報導《關鍵戰場》帶您了解抗戰烽火中的重要戰役和關鍵戰鬥。1937年「盧溝橋事變」後，日軍侵佔了北京、天津兩地。一個多月後，日軍再次製造事端進攻上海，企圖佔領上海後進逼南京，直擊當時國民黨政權的政治經濟中心，進而侵佔全中國，中國軍隊奮起抗擊，淞滬會戰爆發。 淞滬會戰又稱「八·一三」淞滬抗戰，是全國抗戰開始後，規模空前的一次戰役。國民政府調集70多萬兵力，日軍投入9個師團25萬人。淞滬會戰歷時三個月，粉碎了日軍「三個月滅亡中國」的戰略企圖。 位於上海市虹口區柳營路附近的這座橋叫八字橋，淞滬會戰爆發時，這裡是虹口通往閘北的咽喉要道，當時中國守軍第88師所部，與日軍的第一次爭奪戰就發生在這裡，八字橋見證了中國守軍與侵華日寇誓死決戰的那段歷史。 1937年8月13日，集聚上海附近的日本軍艦突然重炮轟擊閘北一帶，日本海軍陸戰隊向閘北、江灣大舉進攻，中國守軍奮起抗擊，淞滬會戰爆發。日軍一度佔領了寶山路與日本海軍司令部大樓之間的八字橋，中國守軍第88師所部與日軍展開激烈的爭奪戰。上海淞滬抗戰紀念館副館長王玉峰介紹，日軍的攻擊重點是天通庵車站、八字橋、水電路一線，試圖以此攻入中國軍隊在閘北一帶的陣地，再對備戰的中國軍隊實施包抄攻擊，但88師的主力識別了日軍的戰略，死死地守住了八字橋陣地。 8月14日，日軍對杭州、南京等地轟炸，企圖阻斷上海的物資和兵力支援。同一天，國民政府發表《自衛抗戰聲明書》，宣告「中國決不放棄領土之任何部分」。當時，除了中央軍外，桂軍、川軍、湘軍、粵軍、東北軍等來自全國各地的部隊也迅速向上海集結。第九集團軍總司令張治中指揮三個師發起總攻，中國空軍也到上海協同參戰。 從8月14日凌晨開始，中國空軍從南京、浙江等地機場起飛，接連轟炸日軍的據點、軍械庫和停在長江的軍艦，打得日軍措手不及，緊急調集臺北基地的18架戰機增援。中國空軍第四大隊起飛迎戰，三天內擊落、擊傷日軍飛機30多架，日軍被迫連續增援。 當時的中國空軍損失也很大，而且沒有後援的戰機，但年輕的勇士們視死如歸。在上海淞滬抗戰紀念館的紀念牆上，有三位以身殉國的年輕的飛行員，他們的平均年齡只有25歲。21歲的閻海文在轟炸日本海軍陸戰隊司令部時，戰機被日軍高射炮擊中，他跳傘後落入日軍陣地，在擊斃五名日軍後，用最後一顆子彈自殺殉國。26歲的沈崇誨和轟炸員陳錫純奉命轟炸日軍巡洋艦，戰鬥中發現戰機發生故障，他們商量後直接駕機撞向日軍巡洋艦，與敵艦同歸於盡。以身殉國，重創敵艦。29歲的高志航是中國空軍第四大隊隊長，他率部擊落多架敵機後負傷，不久後在河南周家口機場遭遇日機空襲，以身殉國。 在淞滬會戰開始後的第一個月裡，這群年輕的生命憑著視死如歸的氣魄，先後擊落了60多架日軍飛機，炸毀了多艘日軍軍艦，重創了日軍的銳氣。空軍勇士浴血奮戰，中國海軍也積極抵抗，先後擊落7架日本飛機，重創兩艘日本軍艦。 從8月15日起，日本先後向上海增援300多門大炮、200多架飛機和數十艘軍艦，總兵力25萬人，聲稱要「一個月內佔領上海」。同一天，國民政府下達全國總動員令，先後投入78個師，3個海軍艦隊，總兵力75萬人，與日本侵略軍展開全面激戰。8月22日，日軍強行在瀏河、吳淞等多地碼頭登陸，企圖佔領羅店。羅店鎮四通八達，是中國守軍與後方的陸上交通線。駐守羅店一帶防線的第18軍嚴防死守。 在淞滬會戰的局部戰役中，中國軍隊取得了重大勝利，但面對武器裝備佔絕對優勢的日本侵略者，在戰鬥最激烈的時候，中國軍隊幾乎每天傷亡一個師。 為保存實力、持續抗戰，10月26日，國民政府決定戰略性撤退，88師524團中校團附謝晉元受命率領400多名官兵，據守蘇州河南岸的四行倉庫，向國際社會展示中國抗戰的決心，爭取輿論支持。 為迷惑敵人，謝晉元他們對外宣稱有800人。全體官兵寫下遺書，抱定必死之心，誓與日軍決戰到底。10月28日，日軍突襲四行倉庫。危急時刻，21歲的士兵陳樹生把多枚手榴彈捆在身上，從五樓縱身跳下，在敵群中拉響導火索，與敵人同歸於盡。四天時間，四行守軍擊退日軍數十次進攻，擊斃日軍200多人，牽制了日軍進攻步伐，也為沿海工廠、學校內遷爭取了寶貴時間。1937年10月30日晚，謝晉元奉命率部撤退到公共租界。11月5日，日軍在杭州灣登陸，從側後包抄上海守軍。11月12日，中國軍隊完全撤離淞滬地區，日軍佔領上海。 位於上海市寶山區的吳淞炮臺公園，緊鄰長江入海口的吳淞要塞。始建於清朝同治年間的這座古老的炮臺，見證了淞滬會戰中，70多萬中國將士迎著日軍的槍林彈雨衝鋒陷陣，血染沙場的英勇無畏，成為中國人民抗日戰爭史冊中英勇悲壯的一頁。
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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