年產雞蛋5.4億枚 河北廣平打造自動化蛋雞養殖基地
2025-11-15 09:14 8,486次浏览北京8月13日電 (周昕)為期兩天的「花樣滑冰米蘭冬奧會資格賽和花樣滑冰大獎賽中國站暨中國杯運動員選拔」13日在北京首都體育館落幕。18歲的中國小將張瑞陽以203.79分獲得女子單人滑第一名。 目前，中國選手已獲得米蘭冬奧會和中國杯參賽資格。本次選拔的名額分別是奧運資格賽女子單人滑、雙人滑和冰上舞蹈各1個/對名額，中國杯男子單人滑1個、女子單人滑2個、雙人滑2對和冰上舞蹈1對名額。 女子單人滑項目共6名運動員參賽，包括參加過哈爾濱亞冬會的運動員朱易、安香怡。前一日比賽結束後，朱易暫列女單短節目第一。13日，來自北京市冬季運動管理中心的小將張瑞陽，在女單自由滑項目中表現不俗，總成績反超朱易，以203.79分斬獲頭名。 「今天比賽中還是緊張了一些，動作上有點瑕疵，但整體還算滿意。」張瑞陽說，「如果能參加9月的奧運資格賽，短時間內在動作難度上提升的可能性不大，還是希望自己保持現有狀態。」 在男子單人滑項目上，總成績排名第一位到第四位的運動員分別為彭智銘、陳昱東、梅格睿祺和韓文寶。 冰上舞蹈共有王詩玥/柳鑫宇、林宇飛/高子健、肖紫兮/何凌昊和任俊霏/邢珈寧4對組合參賽。其中，肖紫兮/何凌昊、任俊霏/邢珈寧僅參加米蘭冬奧會資格賽選拔，後者曾在哈爾濱亞冬會上獲得冰舞項目銀牌。當日，中國名將王詩玥/柳鑫宇以191.10分斬獲第一名。 8月13日，花樣滑冰米蘭冬奧會資格賽和花樣滑冰大獎賽中國站暨中國杯運動員選拔在北京進行。圖為王詩玥/柳鑫宇(左)在冰上舞蹈自由舞比賽中。 記者 趙文宇 攝 參加雙人滑項目的兩對組合中，王瑀晨/朱磊棄權，張嘉軒/黃一航的總成績為214.21分。 根據國際滑聯競賽規則，本次比賽選派國家級及以上裁判員及技術專家現場打分，並綜合選拔成績、過往國際滑聯A級賽事表現等因素，確定參賽運動員名單。入選運動員將參加9月在北京舉辦的2025年國際滑聯花樣滑冰奧運資格賽。如在資格賽中勝出，其獲得的資格為國家配額。 據悉，本次比賽同時選拔國際滑聯花樣滑冰大獎賽(成年組)中國站暨中國杯的參賽運動員，他們將於10月24日至26日赴重慶參賽。(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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