台州8月4日電(傅飛揚 元萌)一條老街,如同貫穿古今的基因鏈,牽動著一座城市的脈搏。如今,在浙江台州,越來越多的老街「圈粉」市民遊客,成為文旅產業發展「新寵」。 頂層設計賦能 台州溫嶺市的坊下街,一直以來承載著當地人的記憶與鄉愁。2024年底,一場聚焦老街復興的協商懇談會,開啟了坊下街有機更新的序幕。 懇談會上,民眾代表、政協委員、專家學者等圍繞坊下街區文化場館項目規劃和建築設計方案建言獻策。最終,多方達成共識,要做好「頂層設計」,更要下好「繡花功夫」,打破「千街一面」的同質化文旅體驗,讓坊下街成為當地獨具特色的消費集聚地。 今年3月,溫嶺坊下街市級文物修繕工程啟動,在保留小南門城門、林家裡、姚家裡、息廬等傳統建築格局的同時,因地制宜完善功能布局,讓「老底子」街區煥發新活力。 近年來,在台州路橋區,十裡長街(二期)成為城市提質煥新的亮麗風景。它的蝶變,與「頂層設計」密不可分。 路橋十裡長街風光。元萌供圖 2024年4月,路橋區舊改辦與路橋區社發集團完成運營管理權交接,開展大商圈管理辦公室實體化運作。十裡長街振興領導小組、十裡長街大商圈協調機制等,自上而下協同聯動,為長街運營管理保駕護航。 在現狀調研與大量文獻研究基礎上,當地對十裡長街的空間格局、街巷肌理進行梳理,打開「水街一體」發展空間。如今,十裡長街保留了近三分之一的原住民生活,重塑河街相伴的典型水鄉風貌,使市井煙火、鄉愁滋味與現代城市交相輝映。 賡續老街文脈 在台州,和合文化、宋韻文化、商貿文化等多元文化場景,塑造出老街獨特的文化韻味與煙火氣息。 城市化浪潮下,地處台州黃巖老城核心區域的司廳巷、東禪巷裡豐富的歷史遺存,在歲月侵蝕下不復光彩。如何以「新舊共生」的創新理念,探索古巷的文化傳承新路,成為城市規劃者與當地居民共同關心的問題。 為此,當地深入挖掘司廳巷、東禪巷的深厚文脈,從文化基因解碼的角度出發,把士紳文化、商賈精神等元素轉化為可感知的文化符號,將歷史遺存與現代生活場景有機融合。 今年6月,黃巖區住房和城鄉建設局發布《黃巖區東城街道司廳巷、東禪巷街區有機更新實施方案》,用「繡花功夫」修復歷史建築,同時植入文化創意、社區服務等功能,實現歷史與現代的融合。 在路橋十裡長街,主題文化街區、主題文化館和主題文化店蓬勃發展,構建了屬於長街的「主題文化矩陣」。2024年底,十裡長街入選浙江省首批非物質文化遺產主題街區。 今年,台州非遺百工館的開放,則進一步推動路橋實現「歷史活起來、文化動起來、城市亮起來」的願景。該館以「活態傳承」為核心理念,集非遺展示、技藝體驗、創意研發於一體。 「我們接手老街運營後,到各地走訪調研非遺業態,發現杭州手工藝活態館在非遺方面做得很好,就主動聯繫負責這個項目的文旅公司對接資源。」路橋區社發集團相關負責人表示,從傳統百工到現代製造,遊客可在館內一站式讀懂台州非遺的前世今生。 激活新興業態 一條老街,如何激活新興業態,開啟文旅發展的高光時刻? 入選第四批國家級旅遊休閒街區的臨海紫陽街,趕上了縣域旅遊熱的風口——2024年,紫陽街所在的台州府城文化旅遊區接待遊客2345萬人次,直接帶動文旅消費約85.31億元。 如今的紫陽街,秉持「遠悅近來、主客共享」理念,開枝散葉出文藝賦美、文化夜遊、國風快閃等文旅新業態,打造年輕人喜聞樂見的「生活圈」。 近日,紫陽街上的實景演出。元萌供圖 走進位於紫陽街的大書場茶館,桌邊總是坐滿了來自全國各地的遊客。戲臺上,評書表演藝術家一襲長衫,手執醒木,將戚繼光抗倭的故事娓娓道來。 現場,年輕觀眾佔了八成以上。在該茶館負責人李晨晨看來,年輕人是傳統文化傳承的主力軍,他們針對這一群體加入了變臉、微情景劇等更具互動感的表演,還推出了以朱自清作品為靈感的「匆匆」「荷塘月色」等人文茶飲。 位於台州椒江區的葭沚老街則創新「日夜潮玩」遊覽模式與文旅消費場景,致力於打造新一代「城市會客廳」——葭沚老街新推出「主理人街區」項目,吸引有想法、有創意的年輕化業態落戶,為老街注入澎湃生命力。 以活躍的產業經濟、高度的人口集聚、優質的旅遊資源、堅實的文化基礎為依託,文商旅創新融合……放眼台州,一條條老街正不斷煥發新活力。(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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