7種易堵塞血管食物和10種保護心血管食物 列清楚了
2026-03-07 04:31 7,693次浏览城市的核心是人，從「城市角落」變口袋公園、一刻鐘便民生活圈、老舊小區加裝電梯等細節中不難看出，黨員幹部用心用情、勤勤懇懇、嚴謹細緻，用「繡花」功夫，串起一件件民生「小事」，為群眾繡出一朵朵「幸福之花」。描線需嚴謹，嚴謹鑄基石。所謂「繡花」，就是以細緻入微的技法行針描線，工藝繁瑣，一處針腳的錯誤就可能影響最終的圖案。對待民心亦是如此，針腳一疏，就會有民聲遺漏，尺寸一偏，就可能會失之毫釐、謬以千裡。可見，嚴謹是「繡花」的基本功，也是為民服務的度量衡。黨員幹部當養成嚴謹的工作作風，視民聲如指令，視民需如考卷，於政策謀劃之初便深察細研，慮及周全；於措施推行之際審慎周密，反覆校驗。唯有在每一個環節都貫注如臨如履的審慎，方能確保政策的針腳精準落在民生的經緯之上，真正將為民的初心熔鑄為堅實可靠的行動基石。絲線有韌性，韌性顯擔當。治小者不可怠，民生問題刻不容緩，群眾需求不會停歇。政策落地的「最後一公裡」，服務群眾的「最後一米」，都需要黨員幹部用腳步去丈量，用行動去打通。誓言「水過不去、拿命來鋪」的黃大發敢啃硬骨頭，歷時36年帶領村民在峭壁懸崖間開鑿「生命渠」；「燃燈者」鄒碧華盡其一生在司法改革深水區迎難而上，照亮法治進步的航程等等，這些「迎難而上」的姿態，傳遞的是堅持不懈的韌性，勇毅前行的擔當。新時代新徵程，黨員幹部當延續這種韌性，以釘釘子的精神，一錘接著一錘敲、一項接著一項幹，在面對複雜問題時，不退縮、不推諉，迎難而上、披荊斬棘，矢志不渝為人民謀幸福、為民族謀復興。針法重細節，細節見真章。「天下大事，必作於細」，細節是事物發展的關鍵點和突破口，也是量變到質變的基石。獲得民心、順應民心，得在細處用功、小處著力。一盞路燈的明滅、一條盲道的暢阻、一扇窗口的效率，這些看似瑣碎的「針腳」，恰是群眾感知冷暖最直接的「溫度計」。黨員幹部當涵養於無聲處聽驚雷，於細微處察民情的精神境界，以「致廣大而盡精微」的執著，將為民服務的「針腳」繡得綿密、繡得熨帖，讓發展的成果精準滴灌至每個角落、每位居民的心田，真正在城市的經緯線上繡出經得起群眾檢驗、歲月沉澱的「民心錦繡」。（作者：李梓萌）
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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