美國首次在臺灣地區部署巡飛彈
2025-12-02 21:28 1,751次浏览一聲低沉，二聲清亮，三聲雄渾。 伴著中國傳統大鼓厚重激昂的鼓點，三記鐘聲次第響起。鐘鼓和鳴，餘韻悠長，如同一扇閃耀著希望之光的大門緩緩打開。 來自北京、重慶、四川隊的獲獎運動員、教練員身著領獎服，在入場音樂的昂揚節奏中走向領獎臺。 弦樂似碧波悠揚，管樂如號角催人奮進，合唱聲將此刻襯託得更加莊嚴神聖。 8月11日16時40分許，第十五屆全國運動會群眾比賽桌球項目決賽女子團體頒獎儀式在廣州天河體育中心體育館舉行。根據賽事規程，大部分群眾賽事在十五運會開幕式之前舉辦。 「獲得金牌的是——北京隊！」在全場如潮的掌聲中，北京隊登上最高領獎臺，隊員、教練手拉手舉過頭頂，幸福神情在臉上洋溢，胸前金牌「同心躍」熠熠生輝。 此時，充滿嶺南韻味的名曲《彩雲追月》旋律響徹體育館。這首由作曲家任光於1935年創作的民族管弦樂作品，在90年後以現代交響的方式在十五運會賽場上再現。 這一刻，十五運會和殘特奧會頒獎音樂團隊主創成員心潮湧動、熱淚潸然。 體育、音樂和文化，都有直擊人心的力量。 十五運會廣東賽區執委會體育展示與頒獎處副處長杜熙茹充滿詩意地說，這首樂曲裡，既有「月是故鄉明」的家國情懷，「海上生明月」的天地胸襟，又有運動員「追雲逐月」的拼搏意志，映照著「月有陰晴圓缺」的生命哲理。 在中國傳統文化中，「月」象徵團圓美好，「彩雲」則代表著吉祥和希望。團隊負責人、主創成員王欣說：「中國傳統音樂是融在每個中國人血液中的情感密碼。在體育盛會頒獎時刻聽到這段旋律，無需翻譯就能引起集體共鳴。」 從意象到旋律，屬於中國人的浪漫，有了新的時代印記。 入場儀式開始的三記鐘聲別有深意，融合了主創團隊到粵港澳大灣區和北京等地取來的代表性鐘聲。比如粵海關大鐘樓、尖沙咀鐘樓、永樂大鐘等。 三記鐘聲代表著祈福，更承載著歷史記憶。 王欣講了一個故事。香港尖沙咀鐘樓原是九廣鐵路鐘樓，鐘樓裡的銅鐘1921年開始報時，1950年因技術原因停止報時。2021年，為紀念鐘樓運作100周年，尖沙咀鐘樓在沉寂了71年後再次響起。 「當時我看新聞採訪了一位香港市民，他的話讓我很感動。他說，這是只有我們老一輩人才聽過的鐘聲，再次聽到久違的鐘聲，就忍不住想起老朋友們，想起年輕時大家一起從這裡搭乘火車，去往遠方的興奮與快樂。」王欣動情地說，洪亮的鐘聲不僅提醒著時間，也是美好的祝福。 「運動員都是經過艱辛漫長的訓練，才能一步步走到領獎臺前。」杜熙茹表示，要通過頒獎儀式，向所有為之付出努力的運動員、教練員和支持他們的家人朋友，表達敬意。 「追雲逐月」的不止有運動員。這套由廣州體育學院青年音樂教師團隊操刀的頒獎音樂，歷時四個多月，經過了大大小小50次修改。 「《彩雲追月》本身是很抒情的音樂，如何把它適配到體育賽場，用音樂語言調動運動員的情緒，在保留原曲元素和創造想像空間中保持合適的度，其實很難。」主創成員、作曲者王子堃最緊張的創作期，恰逢女兒出生。頒獎音樂仿佛是他的另一個孩子。 流淌的旋律裡，有運動員們的榮耀與輝煌，有夢想生生不息，更有文化歷久彌新。 北京奧運會頒獎音樂《金聲玉振》以《茉莉花》為主要元素，融入曾侯乙編鐘真聲，向世界展示中國音樂的魅力；北京冬帕運會開幕式上，世界各國運動員伴著全新改編的《漁舟唱晚》《高山流水》《春江花月夜》等中國古曲走進「鳥巢」；前不久的成都世運會開幕式上，中國代表團踏著《茉莉花》入場，大氣中盡顯東方神韻。 有些記憶，總在旋律中甦醒。 《彩雲追月》將成為十五運會的「聽覺名片」，以新的風韻刻在歷史一頁。 「希望未來觀眾無論在賽場、地鐵站還是打開賽事直播，一響起這段旋律，就能喚起大家對十五運會的集體記憶。」王欣說。 王欣還透露，這套「全運聽覺符號系統」還在開發不同版本，適配多種場景。如完整交響樂版可以用於重大獎項，電子混音版或流行音樂版可以用於青年賽事。 此刻，距離十五運會正式開幕還有不到90天。屆時，這首《彩雲追月》將會在粵港澳三地更多賽場奏響，伴著珠江、香江、濠江的澎湃浪花，飄進運動員和觀眾的記憶裡。(記者田宇、趙紫羽)
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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