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2025-11-10 10:17 1,734次浏览乘車途中，車次為啥會變更？ 暑期出遊 有網友發現 旅客列車在行車途中 車次會發生變更 這是怎麼回事？ 小編帶你一探究竟 別擔心 這可不是上錯車了 車次為何會變更？ 行車途中，旅客列車車次發生變化，是因為旅客列車車次的編制和「上行下行」密切相關。其中，開往北京方向或從支線到幹線為上行，此時車次編號為雙數；遠離北京方向或從幹線到支線為下行，此時車次編號為單數。 當列車行駛到線路交會站時，如果行駛方向出現變化，列車車次就會隨之改變。 來源：「中國鐵路」微信公眾號 以由廈門開往長沙南的G1486/1487次列車為例：因為廈門至上饒為上行方向、上饒至長沙南為下行方向，所以該趟列車從廈門站始發時車次為G1486，當列車行駛至上饒站時，車次會變更為G1487，直至抵達長沙南站。 車次會變更幾次？ 列車在運行途中，只要遇到上下行發生變化，就會變更車次，沒有次數限制。 以由龍巖開往平潭的D6565/6564次列車為例：該趟列車從龍巖站始發時車次為D6565，自漳州站起變更為D6564，自福州南站變更為D6565，總共經過2次變化。 車次變更時，車內有變化嗎？ 行車途中，旅客列車變更車次編號後，車內旅客位置不會受此影響，列車員、列車長等值乘人員保持不變。 出行提示 旅客可以通過鐵路12306App的「車站大屏」模塊、車站候車室顯示屏、站臺候車顯示屏、列車車內外顯示屏，獲取所乘列車車次信息，並與車票進行核對，以防坐錯列車。 乘車時，旅客如果上錯車、下錯站、坐過站，可以拿著身份證找到列車長。列車長會開具一份客運記錄，在下一站與車站辦理交接。鐵路部門會根據實際情況，就近安排列車將旅客送至實際下車站。 看到這裡 旅途中的這種奇妙際遇 你明白了嗎？ (來源：「中國鐵路」微信公眾號)
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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