楊浦人七夕怎麼過？來看不一樣的「浪漫」
2025-11-25 07:54 6,689次浏览央視網消息：桃花山位於湖南岳陽市華容縣城東北方向約30公裡，橫跨湘、鄂兩省，連綿20餘公裡。抗戰時期，新四軍第五師四十五團加強連，護送江南挺進支隊、鄂豫邊區文化工作團挺進桃花山，在這裡建立了石公華抗日根據地。 黨的十八大以來，當地廣大幹部群眾弘揚偉大抗戰精神，立足資源優勢大力培育發展特色產業，助力縣域經濟高質量發展。 1943年3月，侵華日軍發動鄂西戰役，石首、公安、華容先後淪陷。按照中共中央南方局和華中局的既定方針，鄂豫邊區黨委和新四軍第五師黨委作出了「準備由襄南向江南敵後發展，待機挺進洞庭湖畔」的指示。 1943年底，新四軍第五師派遣江南挺進支隊挺進湘鄂邊區，開闢了以桃花山為中心，輻射石首、公安和華容3縣的石公華抗日根據地，使鄂豫邊區得到擴大，為新四軍進軍湖南的敵後戰場建立了一個堅實的基點。至1945年春，江南挺進支隊由原來的1個連擴建為5個主力連，從南面鉗制了盤踞武漢的日軍，也牽制了日軍攻佔常德的戰略企圖。 80多年後的今天，硝煙盡散。桃花山已被打造成一個集旅遊、休閒、度假於一體的森林公園。公園內的鄉村依託紅色文化和綠色生態資源，搞起文旅產業，咖啡館、民宿和農家樂各有特色，這些變化也讓更多年輕人選擇返鄉創業。 這些年，桃花山東麓的東山鎮仙鵝寺村同樣嘗到了甜頭。眼下，這裡的5000多畝皺皮柑迎來大面積掛果，果農們正忙著修枝追肥。 傳承紅色精神，緬懷革命先烈，當地幹部群眾艱苦奮鬥，邁步新時代產業發展的道路。東山鎮發展起了特色農業和農文旅項目；三封寺鎮培育了芥菜種植與加工品牌；北景港、注滋口等鄉鎮形成稻蝦種養產業。曾經的革命老區山鄉巨變、產業紅火，2017年華容縣28個貧困村全部摘帽，民生不斷改善。 飲長江水，做「水」文章。近年來華容主動對接長江經濟帶發展戰略，積極布局調整產業。不久前，長江岸線華容段煤炭鐵水聯運儲配基地投產運營。 此外，年發電量68億度的國能嶽陽電廠、10萬噸的供銷糧油倉儲物流項目陸續落地長江岸線華容段，當地也正全力爭取常嶽九、荊嶽昌等鐵路儘快落地，華容環洞庭湖能源消費中心的目標正加快建設。 黨的十八大以來，當地努力向國家重要先進位造業高地的目標發力，形成以現代農業與綠色食品加工、紡織服裝、通用裝備製造、生物製造為主導的產業格局。目前，華容縣擁有國家高新技術企業60家，專精特新企業27家，稅收過1000萬企業12家，地方收入突破10億元。 華容縣地區生產總值從2012年的204.1億元，增加到2024年的416.7億元。農村居民人均可支配收入從2012年的8860元，增加到2024年的30296元，增幅241.9%。
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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