上海口岸今年1月-7月入境外籍旅客數量同比增長逾四成
2025-10-23 19:37 5,821次浏览今天（13日）6時，中央氣象臺發布強對流天氣黃色預警、颱風黃色預警、暴雨黃色預警，詳情如下：強對流天氣預警預計8月13日08時至14日08時，內蒙古東南部、東北地區北部和西部、蘇皖北部、華南東部等地的部分地區將有8級以上雷暴大風或冰雹天氣，其中，黑龍江東北部、遼寧西部、福建南部、廣東東部等地的部分地區將有10級以上雷暴大風，最大風力可達11級以上；內蒙古東南部、東北地區北部和西部、江淮西部和北部、江漢、江南北部和西部、西南地區東部和南部、華南等地的部分地區將有小時雨量大於20毫米的短時強降水天氣，其中，福建南部、廣東東部等地的部分地區小時雨量大於50毫米，最大可達70毫米以上。防禦指南：1.政府及相關部門按照職責做好防短時暴雨、防雷、防大風應急防禦工作，氣象部門做好人工防雹作業準備並擇機進行作業；2.駕駛員通過積水路段應減速慢行確認安全後再通過，交管部門應當根據路況在強降雨路段和積水路段採取交通管制措施和交通引導；3.戶外人員應減少或暫停空曠地方的戶外作業，選擇進入抗風能力較強並具有防雷措施的建築內，同時關閉門窗遠離危險電源；4.機場、鐵路、高速公路和水上交通等單位應採取限飛、限速或暫時關閉等措施保障人員和交通安全，相關水域水上作業和過往船舶應回港規避，加固港口設施；5.檢查城市、農田、魚塘排水系統，做好必要的排澇措施和對山洪、滑坡、泥石流等災害的防禦準備。颱風預警今年第11號颱風「楊柳」已於今天（13日）早晨加強為強颱風級，早晨5點鐘其中心位於臺灣臺東市東偏南方向大約170公裡的西北太平洋洋面上，就是北緯22.0度、東經122.6度，中心附近最大風力14級（42米/秒），中心最低氣壓955百帕，七級風圈半徑為170~320公裡，十級風圈半徑為80~100公裡，十二級風圈半徑為50公裡。預計，「楊柳」將以每小時25-30公裡的速度向西偏北方向移動，強度還將有所加強，即將於13日中午前後在臺灣東南部沿海登陸（颱風級或強颱風級，40~45米/秒，13~14級）；穿過臺灣島後13日下午進入臺灣海峽，並將於13日夜間至14日凌晨在福建廈門到廣東汕頭一帶沿海再次登陸（強熱帶風暴級或颱風級，25~33米/秒，10~12級）；以後繼續向西偏北方向移動，強度逐漸減弱。大風預報：8月13日08時至14日08時，東海南部、臺灣以東洋面、南海東北部、巴士海峽、臺灣海峽、臺灣島北部及其沿海、福建北部沿海、廣東中東部沿海將有6~8級大風，臺灣島南部及其沿海、福建中南部沿海、臺灣東南洋面、臺灣海峽和巴士海峽的部分海域風力可達9~10級，颱風中心經過的附近海域和地區風力有11~14級，陣風15-16級。降水預報：8月13日08時至14日08時，廣東東部、福建東部和南部、臺灣島大部等地有大到暴雨，其中，福建東南部、廣東東南部、臺灣島東部和南部等地有大暴雨，臺灣島東部和南部的局地特大暴雨（250～390毫米）。防禦指南：1.政府及相關部門按照職責做好防颱風搶險應急工作。2.相關水域水上作業和過往船舶應當回港避風，加固港口設施，防止船舶走錨、擱淺和碰撞。3.停止室外大型集會和高空等戶外危險作業。4.加固或者拆除易被風吹動的搭建物，人員切勿隨意外出，應儘可能待在防風安全的地方，確保老人小孩留在家中最安全的地方，危房人員及時轉移。當颱風中心經過時風力會減小或者靜止一段時間，切記強風將會突然吹襲，應當繼續留在安全處避風。5.相關地區應當注意防範強降水可能引發的山洪、地質災害。暴雨預警預計，8月13日08時至14日08時，黑龍江中部、吉林西部、遼寧西部、河南南部、湖北中部、江蘇北部、雲南西部、廣東東部、福建東部和南部、西藏南部、臺灣島大部等地部分地區有大到暴雨，其中，福建東南部、廣東東南部、臺灣島東部和南部等地部分地區有大暴雨，臺灣島東部和南部等地局地特大暴雨（250～390毫米）。上述部分地區伴有短時強降水（最大小時降雨量20～50毫米，局地可超過70毫米），局地有雷暴大風等強對流天氣。防禦指南：1、政府及相關部門按照職責做好防暴雨工作；2、交通管理部門應當根據路況在強降雨路段採取交通管制措施，在積水路段實行交通引導；3、切斷低洼地帶有危險的室外電源，暫停在空曠地方的戶外作業，轉移危險地帶人員和危房居民到安全場所避雨；4、檢查城市、農田、魚塘排水系統，採取必要的排澇措施。
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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