國家防總針對貴州啟動防汛四級應急響應
2025-11-27 04:18 5,746次浏览上海8月10日電(繆璐 陳惠晗)五十圈年輪，圈住了幾代人的體育記憶；半世紀時光，點亮了一座城的運動熱情。「全民健身日·體育宣傳周」之上海體育館建成50周年宣傳活動10日在上海體育館舉行，上海體育館的變遷史，是一部上海體育的發展史，更見證著中國體育的自強之路。 當天，上海市體育局黨組副書記、副局長陸檁為中國工程院院士、上海體育館總設計師魏敦山頒發「上海體育館設計功勳獎」。國際乒聯終身名譽主席徐寅生、桌球世界冠軍曹燕華與羽毛球世界冠軍王儀涵、新生代青少年桌球愛好者展開了一場跨界、跨時代的桌球挑戰。 8月10日，「全民健身日·體育宣傳周」之上海體育館建成50周年宣傳活動在上海體育館舉行。(主辦方供圖) 資深體育攝影師洪南麗、民間收藏家陳鴻康、在上海體育館工作40年的老員工趙春榮捐贈珍貴藏物，並獲頒「歷史記憶守護獎」。 1975年8月，由中國工程院院士、建築設計專家魏敦山設計的上海體育館正式竣工，一座當時中國規模最大、設施最先進、功能最齊全的體育館屹立在上海西南部。因容納觀眾數量達到1.8萬人，所以也被上海人親切地稱為「萬體館」。 1976年，上海體育館舉辦了建成後的首場賽事——上海國際桌球友好邀請賽，掀起了上海體育迷的觀賽熱潮，一場場中外賽事輪番在這裡上演。彼時正值中國對外交往步伐加快時期，小球推動大球，上海體育館成了中國與世界加強溝通，增進友誼的重要平臺。 據統計，僅從1976年初到1977年8月，共有80場體育賽事在萬體館舉辦，這些賽事不僅展現了上海體育館的設施水平，更推動了上海乃至中國體育事業的發展。 除了體育賽事舉辦地，上海體育館還是高雅藝術的殿堂、流行文化的聚集地。1998年，萬體館在保留原體育館功能的基礎上進行了局部改造，並有了一個新別名叫「上海大舞臺」。王菲、李宗盛、周華健、費玉清、林憶蓮等近百名中外著名藝人或演出團隊都曾在這裡登臺獻藝。 2023年改建後的上海體育館。(主辦方供圖) 2004年，為適應賽事需要，上海體育館第一次進行全方位改造，本著保留歷史風貌、整舊出新的原則，歷時109天，煥然一新。當年10月，上海體育館迎來了中國籃球的歷史性時刻。由姚明領銜的休斯敦火箭隊同薩克拉門託國王隊上演了一場NBA季前賽，這是NBA首次登陸中國。除了國際賽事，這裡還曾作為上海市第三屆、第九屆、第十三屆、第十四屆運動會的開幕式場地。 現在的上海體育館在保持原有風貌的基礎上，不僅進行了結構加固，還做了大量專業服務功能的升級。改建後，上海體育館的建築面積達40552平方米，設置可移動看臺，容納近1.3萬座位(其中活動坐席2000餘座)，內部拆除原有大舞臺，形成環形看臺，滿足一系列國際賽事的辦賽條件。 上海市體育局黨組副書記、副局長陸檁表示，上海體育館是承載過往榮光、開啟未來無限的夢想閘門。從淺藍色隔熱玻璃的首創應用，到整座場館由我國自行施工建造；從舉全國之力實現所有材料和設備均自主設計生產，到圓滿承辦多項首次在中國舉辦的世界級賽事活動，上海體育館處處彰顯著上海體育乃至中華民族「自強不息」的硬核精神。(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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