「百名日本大學生看中國」河南站啟動
2026-03-06 18:32 6,639次浏览拉薩8月8日電 (趙朗 盧鑫)「到祖國最需要的地方去是我作為軍人醫生的誓言，在每一次巡診、每一次救治中，我都能感受到群眾和官兵對我的信任，這成為我紮根雪域高原的力量。」從邊防哨所唯一的軍醫，到西藏心血管介入領域的佼佼者之一，西藏軍區總醫院心血管內科副主任醫師張旭說。 「來到西藏成為一名軍醫，是緣分，同時實現了我成為軍人的夢想。」張旭介紹，2004年盛夏，一份高考成績單讓他與夢想的軍校失之交臂，他轉身走入地方醫科大學，心中那抹「橄欖綠」卻從未黯淡。五年後畢業在即，部隊直招軍官的消息傳來，他毫不猶豫，在志願書上鄭重寫下「西藏」。 圖為張旭在做心臟介入手術。西藏軍區供圖 帶著軍人的使命感和榮譽感，張旭成功抵達了西藏一海拔4700米的邊防團衛生隊，「稀薄空氣扼住呼吸，強烈紫外線灼燒皮膚，刺骨寒風穿透棉衣，我感覺這是雪域高原給我的『見面禮』。」張旭說。 「我是一名軍人，還是一名醫生，我必須快速成長起來，幫助需要幫助的人。」作為該邊防團衛生隊唯一的醫生，張旭成為方圓百裡官兵和牧民的「守護者」。 巡診路上，面對高原疑難病症，他頓感沉甸甸的使命感壓在肩頭。於是他白大褂下一邊苦練軍事技能，一邊仔細研讀高原醫典，讓自己迅速成長為官兵信賴的業務骨幹。 「軍人只有兩項工作，打仗和準備打仗！」這不僅是他常掛嘴邊的話，更是刻入骨髓的行動準則。2012年，憑藉邊防淬鍊出的過硬素質，張旭以選調第一的成績進入西藏軍區總醫院心臟內科。 圖為張旭為患者檢查。西藏軍區供圖 實戰是終極考場。2017年3月，他受命參加重大軍事行動，擔任野戰醫療隊重傷救治組組長。6月18日深夜，醫療隊冒雨摩託化機動至任務地域。命令如山：立即展開野戰救護所！手電光刺破墨黑夜幕，他與組員在泥濘中爭分奪秒，雨水汗水浸透迷彩，高原寒意刺骨，僅40分鐘，一座功能完備的「生命方舟」在荒野中拔地而起。此次任務六個多月，張旭帶隊巡診2000餘人次，31名住院傷員全部康復歸隊。 看著黨員徽章在迷彩服上閃光，張旭常常以此來激勵自己。2020年跨區演練，張旭率重傷救治組與國內其他地區精銳同臺競技，高強度考核下，他帶領團隊沉著應戰，最終斬獲小組第一。 在高原環境下，張旭深知，守護生命線，僅憑熱情遠遠不夠，還必須掌握尖端技術，攻克「官兵急盼、部隊急需」的醫療難關。 調入西藏軍區總醫院後，他潛心攀登心血管介入技術險峰。十餘年磨礪，冠心病介入、先心病封堵、起搏器植入等核心技術被他逐一攻克。高原低氧低壓下，其手術成功率和療效已比肩國內頂尖三甲醫院，穩居西藏前列。累計完成各類介入手術4000餘臺。「這些數字背後，是數千個重獲新生的心跳。」張旭說。 創新是突破高原醫療瓶頸的利刃。2023年，張旭在西藏率先引入體外反搏心臟康復技術，心衰患者迎來新希望。2024年，冠狀動脈內超聲(IVUS)和冠狀動脈血流儲備分數(FFR)測定成功落地，開啟了高原複雜冠心病精準介入治療新篇章。 2025年，張旭將生物可降解封堵器治療先天性卵圓孔未閉技術應用到西藏，為患者提供更優選擇。這些勇闖技術「無人區」的突破，為30餘位命懸一線的急性心梗官兵、100多位西藏先心病患者託起生命希望。 從業至今，張旭始終保持「零投訴、零糾紛」紀錄。在平均海拔4000米以上的「生命禁區」，用十六載青春與精湛醫術，為高原軍民築起了一條守護心血管健康的「生命之路」。(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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