日媒:日本農相小泉進次郎參拜靖國神社

2025-11-04 03:51 4,389次浏览

  銀川8月7日電 (記者 李佩珊)8月7日,記者走進寧夏固原市涇源縣的菌菇產業基地,近萬支菌棒整齊排列,形成綿延不絕的「菌棒矩陣」。在這些孕育生命的基床上,形態各異的蘑菇正悄然綻放,仿佛大地撐開的無數「小傘」,共同撐起了這片土地上鄉村振興的豐收圖景。 農戶採收成熟的蘑菇。 吳文春 攝   地處六盤山腹地的涇源縣,憑藉1800至2000米高海拔、650毫米以上年降水量的冷涼氣候優勢,精心培育菌菇特色產業,構建起完整的「種植-加工-銷售-旅遊」全產業鏈體系,讓小小菌菇成為帶動農戶增收的「致富傘」。 新鮮採摘的蘑菇。 吳文春 攝   在涇源縣黃花鄉羊槽村菌菇基地內,農戶正忙著採摘成熟的黃金菇。基地外,包裝完好的黃金菇已全部裝車,即將運輸到各地消費者的餐桌上。據負責人於紅兵表示,僅黃金菇的種植、採收環節就已帶動30餘名村民實現穩定就業,「採蘑菇的農戶月收入超過了3000元,真正實現了掙錢顧家兩不誤。」他表示。   今年,涇源縣出臺《2025年菌菇產業專班工作方案》,配套4項精準獎補政策,投入專項扶持資金3000餘萬元,推動產業規模持續擴大。為夯實產業發展基礎,涇源縣6家菌菇生產企業持續發力,其中3處標準化菌棒生產車間年產能突破600萬棒。配套建設的保鮮庫、分揀晾曬車間和烘乾生產線等設施,為村民提供了菌棒生產、產品初加工等多樣化就業選擇。   目前,涇源縣已建成10處設施大棚菌菇栽培基地和11個仿生林菌基地,帶動33個村集體經濟組織共同發展,1457戶農戶通過參與菌菇種植實現家門口就業。不止如此,在菌菇產業鏈中下遊,4個現代化菌菇交易中心、4座冷鏈倉儲設施和6家專業分揀企業高效運轉,創造了大量分揀、包裝、物流等就業崗位。   據統計,涇源縣今年菌棒上架量突破1000萬棒,黃金菇等特色品種在黃花鄉羊槽村試種成功,涇河源鎮、大灣鄉等地新建的食用菌種植基地有效帶動周邊村民就業,全縣菌菇產業鏈就業人數近5000人。   「我們通過品種多元化、品質標準化,讓產業鏈各環節都能創造就業機會。」涇源縣農業綜合服務中心副主任李志廣介紹,當前正在推進2個菌菇產業園、2處現代化菌棒生產車間建設,計劃培育18個專業種植示範村和1000戶庭院種植示範戶,預計將新增大量就業崗位。   從田間地頭到交易市場,從初級加工到品牌打造,涇源縣通過全產業鏈布局,讓菌菇產業成為就業「蓄水池」和增收「新引擎」。隨著產業鏈持續完善,越來越多的農戶正分享著產業發展的紅利,這條綠色產業鏈已成為鄉村振興路上的亮麗風景。(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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