「漳州華僑與抗日戰爭」圖片巡迴展啟動
2025-11-21 09:13 3,397次浏览「同學們看這幅剪紙，它講述的是回民支隊在阜城縣突圍的故事……」近日，河北省衡水市阜城縣教育局青少年校外活動中心組織中小學生，到剪紙藝人王永濤的工作室，在體驗阜城剪紙中了解抗戰歷史，這是衡水市開展愛國主義教育活動的縮影。暑假以來，衡水市中小學生通過實地探訪、閱讀經典、互動體驗等形式，傳承和弘揚偉大抗戰精神。 為引導廣大中小學生堅定理想信念、厚植家國情懷，衡水市教育局利用暑假，在廣大中小學生中組織開展了愛國主義教育「四個一」活動，即鼓勵學生就近參觀一處愛國主義教育基地或研學基地、觀看一部愛國主義影片、閱讀一本紅色經典書籍、撰寫一篇心得感悟。各學校結合實際，精心組織開展了形式多樣的活動，吸引全市中小學生積極參與。 用腳步丈量紅色沃土。抗日戰爭時期，衡水湧現出許多可歌可泣的英雄人物。衡水市各學校用活用好紅色資源，組織引導學生就近參觀愛國主義教育基地，聆聽革命故事。衡水中學組織部分學生前往阜城馬本齋紀念園及武強縣林東村抗日戰爭紀念園；第十三中學的部分學生則以個人或小組的形式，參觀了安平縣臺城村中共第一個農村黨支部紀念館、饒陽縣耿長鎖紀念館；故城縣高級中學聯合縣黨史辦，組織師生前往紀念館，並走訪抗戰老兵，在實踐中傳承紅色基因。 以光影傳遞家國情懷。一部紅色經典影片，就是一堂生動的思政課。衡水市鼓勵學生觀看反映革命歷史、國家發展、時代變遷等內容的優秀影視作品，廣受大家歡迎。阜城縣第七小學、衡水市前進街小學和珍寶街小學的學生們，觀看愛國電影後精心製作了明信片，畫英雄人物、寫英雄事跡；衡水市第四中學開展了紅色電影進校園活動，組織師生觀看革命歷史題材電影《井岡星火》；衡水市第二中學組織了主題觀影活動，同學們觀看了《覺醒年代》《長津湖》等多部影視作品，並通過班級微信群、線上主題班會等形式分享觀影心得。 文字裡重溫革命歲月。衡水市引導學生精選紅色經典書籍進行閱讀，從中汲取奮進力量。衡水市南門口小學開展了「誦讀紅色經典」活動，孩子們積極參與，用稚嫩的聲音傳遞對革命先輩的敬意；衡水市第七中學建立常態化紅色閱讀機制，聯合桃城圖書館設立「抗戰圖書角」，館藏抗戰史料、英雄傳記等書籍超1000冊，供師生借閱，並開展月度「紅色書籍分享會」及徵文評比；棗強縣第六小學、武邑縣清涼店明德小學的學生，有的在家裡搭建了「紅色故事小舞臺」，有的參加學校舉辦的講故事比賽，聲情並茂地向家長、同學講述《小英雄雨來》《敵後武工隊》等經典故事，「紅色種子」在青少年心中紮下根。 感悟中汲取奮進力量。衡水市還積極引導學生通過以上參觀、觀影、閱讀等活動，結合自身經歷和感受，撰寫心得體會。學生們結合興趣專長，以文字、手抄報、連環畫、參加志願活動等不同形式表達對偉大祖國的熱愛。 (本報記者 耿建擴 陳元秋 本報通訊員 段文雅)
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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