甘肅榆中山洪致15人遇難 受災區域約八成恢復供電
2025-10-26 00:44 8,763次浏览晉中8月13日電 題：山西祁縣：「小蘋果」如何做成「大產業」？ 作者 高雨晴 史婉 眼下，魯麗蘋果已進入收穫季節。在山西省晉中市祁縣峪口鄉魯村的百畝「魯麗」標準化果園裡，一簇簇蘋果紅了樹梢，壓彎了枝頭。果農正穿梭在果樹間，採摘著成熟的蘋果。 在「千萬工程」經驗的引領下，祁縣峪口鄉積極探索農業產業升級之路，通過引入魯麗蘋果這一優質新品種，建設標準化果園，為當地蘋果產業注入新活力。 眼下，山西省晉中市祁縣峪口鄉魯村百畝「魯麗」標準化果園內，魯麗蘋果進入收穫季節。張鈺佳 攝 據介紹，魯麗蘋果作為早熟品種，具有諸多優勢。其果實7月20日左右成熟後可自然採果至8月中下旬，售架期長，口感脆甜不面。此外，該品種管理相對簡單，結果量大，修剪量低，成花能力強，對果農而言，大大降低勞動強度和管理成本。 祁縣峪口鄉黨委副書記劉興旺說，「我們深知品種更新換代對蘋果產業發展的重要性，經過多方考察與研究，認為魯麗蘋果很適合峪口鄉的土壤、氣候條件。所以積極引入這一品種，並著手建設標準化果園，從種植技術指導、果園基礎設施建設等多方面給予支持。」 「從今年的果樹生長情況和掛果量來看，魯麗蘋果在我們這兒適應性很強。我們嚴格按照標準化種植要求進行管理，從施肥、灌溉到病蟲害防治，每一個環節都做到精細化。」山西森晟農牧業發展有限公司董事長馬曉亮告訴記者。 魯村的百畝「魯麗」標準化果園目前已投資300餘萬元，佔地8萬餘平方米，園內種植有1萬餘棵魯麗果樹。投產達效後預計收益可達200餘萬元。 圖為位於山西省晉中市祁縣峪口鄉魯村的百畝「魯麗」標準化果園。張鈺佳 攝 「百畝『魯麗』標準化果園已經開始掛果，長勢非常喜人。」馬曉亮說，現在每棵果樹的產果量可以達到五六十斤，預計每畝6000斤左右，整個果園的收益可達到200餘萬元。 今年以來，峪口鄉持續堅持以學習踐行「千萬工程」經驗為引領，不斷發展壯大峪口蘋果主導產業，在「產業峪口」建設上做文章。 「我們大力推動魯村百畝『魯麗』標準化果園和王家嶺村40畝『瑞雪』『瑞香紅』精品果園發展，進一步支持完善果園基礎設施配套建設。同時，依託兩個果園一南一北區位優勢，一早一晚成熟特點，示範帶動峪口蘋果品種更新換代、果園提檔升級，效益顯著提升。」劉興旺說。(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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