軍迷違規拍攝閱兵軍機訓練被舉報 注意這些區域為淨空限制區
2026-02-19 11:13 8,893次浏览寧波8月13日電(郭天奇 鄭喬)13日，2025寧波網球公開賽正式公布首批3人參賽陣容，中國金花王欣瑜、溫網冠軍伊蓮娜·萊巴金娜、兩屆大滿貫女單冠軍得主芭芭拉·克雷吉茨科娃將來甬。 圖為萊巴金娜。(主辦方供圖) 作為2025年中國網球賽季的重要一站，本站賽事為WTA500級巡迴賽，室外硬地賽場，冠軍將獲得500積分，總獎金達百萬美元級別。賽事共設單打28籤(前四種子輪空)、資格賽24籤、雙打16籤，將在10月13日至19日在寧波(鄞州)網球中心舉行，資格賽於10月11日至12日率先開打。 24歲的中國選手王欣瑜將迎來職業生涯首次寧波之旅。她是中國網球新生代的領軍人物之一，曾在2023年斬獲法國網球公開賽女雙冠軍、2024年巴黎奧運會摘得混雙銀牌。 2025賽季，王欣瑜在單打領域持續突破，在WTA500柏林站擊敗新科法網冠軍高芙，世界排名一度追平生涯最高第32位。此次出戰寧波，王欣瑜將憑藉主場優勢，向個人首個WTA500單打冠軍發起衝擊。 伊蓮娜·萊巴金娜同樣將首次登陸寧波賽場。這位哈薩克斯坦名將曾在2022年斬獲溫網女單冠軍，職業生涯最高排名世界第三，今年她的狀態依舊火熱。 捷克選手芭芭拉·克雷吉茨科娃今年將再度來到寧波參賽。她在2021年斬獲法網女單冠軍，2024年捧起溫網女單冠軍，雙打賽場更完成過「女雙金滿貫」偉業。儘管2025年受傷病影響，賽季初缺席賽場近五個月，但她在復出後的狀態正在逐漸回升。 2024年，克雷吉茨科娃在寧波網球公開賽中闖入八強。此次再戰寧波，她將力爭在賽季後程實現排名回升。 值得一提的是，在2024年，寧波網球公開賽升級為WTA500，吸引近半數TOP30選手參賽，賽事轉播覆蓋160多個國家和地區，全網傳播量超4億。2025年，賽事將在延續上一年高規格基礎上，進一步實現場館、體驗與文化三重升級，如中心賽場新增市花「茶花」造型可開合頂蓋，原7、8號球場改建為1200座「大看撞球場」，室內網球館升級為集球員服務中心、媒體中心於一體的綜合服務區等。(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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