暴雨橫掃長三角 末伏酷熱暫「退燒」
2025-12-07 08:46 8,862次浏览香港8月5日電 題：8天內4次發出「黑雨」信號 香港各界合力應對強降雨 記者 劉大煒 戴夢嵐 韓星童 戴小橦 受活躍西南季候風及高空擾動影響，香港連日出現強降雨天氣。香港天文臺於8月4日23時45分、8月5日5時50分兩次發出黑色暴雨警告信號(俗稱「黑雨」信號)。這是自1992年香港暴雨警告系統設立以來，首次在8天內4次發出「黑雨」信號。 此前，香港天文臺已於7月29日、8月2日發出該信號。香港天文臺暴雨警告信號採用三級制，按降雨量由低到高分別為黃色、紅色和黑色。「黑雨」信號意味著每小時降雨量超過70毫米，且雨勢可能持續。根據規定，「黑雨」信號生效期間，香港所有學校停課，除必要公共服務外，特區政府部門停止辦公，私營機構採取停工或彈性工作安排。 8月5日，香港天文臺發出黑色暴雨警告信號。強降雨天氣下，位於將軍澳的敬賢裡停車場發生嚴重水浸。圖為工作人員在敬賢裡停車場清淤。 記者 劉大煒 攝 暴雨天氣下，香港多地發生水浸。在將軍澳敬賢裡，泥水湧入低洼的停車場，多輛私家車和的士被淹。香港特區政府渠務署應急隊人員和抽水機器人正緊鑼密鼓地清淤和排水。有工作人員表示，他們正輪班工作，爭取儘早將水排空。「你拍攝的時候注意安全呀。」工作人員不忘叮囑記者。 九龍鯉魚門一帶大雨傾盆。居住於此的「港漂」劉敏捷表示：「昨晚(4日晚)雷聲滾滾，閃電閃了一晚，沒怎麼睡好。」5日，劉敏捷所在公司發布居家辦公通知，她打算等雨勢變小後再去超市購買食材。 8月5日，香港天文臺發出黑色暴雨警告信號。圖為工作人員在香港葵湧道清理路面雜物。 記者 李志華 攝 香港東區的筲箕灣道逢源大廈附近一度積水，汽車緩慢前行。東區區議員王志鍾稱，該處水浸是雨水從柴灣道衝下的雜物堵住排水口所致；區議會接報後，迅速聯繫渠務署緊急排水，短時間內將路面清理暢通。 在灣仔鵝頸街市，絕大多數攤檔仍照常營業，攤位前有零星購買果蔬的市民。攤主李先生說：「『黑雨』天氣大家也是要做菜的嘛。我們也算儘自己的一份力，保障街坊日常生活。」 西環士美菲路和薄扶林道因降雨量過大，出現泥水倒灌、道路水浸等情況。沿街商鋪紛紛拉下閘門避免水浸。部分營業的食肆內，玻璃窗被雨水衝擊得劈啪作響，窗外街道被白茫茫的雨霧籠罩，少數行人撐傘疾行。 8月5日，香港天文臺發出黑色暴雨警告信號。圖為雨水從香港葵湧和宜合道一水渠內湧出。 記者 李志華 攝 暴雨天氣下，香港交通受到影響。鰂魚湧站、彩虹站等地鐵站個別出站口受水浸影響一度關閉；多條渡輪航線暫停服務；個別巴士線路臨時改道。截至5日10時30分，香港國際機場共有101班航班延誤、兩班航班取消，亦有兩班航班需轉飛其他機場。 公共服務方面，特區政府社會福利署轄下所有福利服務單位不開放；所有學校(包括日校及夜校)停課；所有郵政局及派遞服務暫停；特區立法會、司法機構、特區政府入境事務處等也宣布暫停運作。 香港特區政府政務司司長陳國基5日在社交平臺發文表示，特區政府嚴陣以待，緊急事故監察及支援中心已啟動並迅速有效協調各部門全力出動，處理水浸、塌樹和阻路等情況。民政事務總署亦在各區開放臨時庇護中心，讓有需要的市民暫避。 香港天文臺表示，截至5日14時，天文臺總部錄得355.7毫米雨量，刷新1884年以來8月份單日雨量最高紀錄。「黑雨」信號至少維持至當日17時。(完)
北京8月14日電 國際專業技術組織電氣電子工程師學會(IEEE)14日分享關於「自主人工智慧(又稱AI代理)」和數據安全的文章，指出自主人工智慧可能對個人數據暴露帶來新風險的應用場景，並提出相應的防範方法。 文章指出，自主人工智慧是指「具備高度自治能力的人工智慧系統」。這類系統與智慧型手機中常見的「語音助手」存在本質差異。現有「語音助手」僅具備被動響應能力，缺乏自主設定目標的功能，雖能執行單一簡單任務，但若無人為指令，則無法實施具有實際意義的操作。 文章指出，人們已習慣應用程式請求授權：獲取定位、查看通訊錄或啟用麥克風。但自主人工智慧系統不再請求許可，而是直接行動，使得"輔助工具"與"自主操作者"的界限日漸模糊。它可以自主做出決策、執行複雜任務，並在沒有持續人工監督的情況下訪問海量個人數據。 專家預測，自主人工智慧未來將承擔各類任務，如規劃假期行程、確認醫療預約、智能比價購物等，均需調用用戶敏感數據，包括財務信息、實時定位等核心隱私。 專家舉例指出，現有應用通常僅調用單一數據類型，而自主人工智慧系統必須「串聯用戶整個數字生活的所有節點」，包括銀行帳戶、醫療記錄、日程安排、定位軌跡、通信模式、消費習慣，乃至健康監測所需的生物特徵數據。這導致數據洩露的風險呈指數級增長。 另據國際機構高德納預測，未來企業數據洩露事件中，將有25%與自主人工智慧系統濫用有關。 文章稱，對於在使用人工智慧系統時如何保護隱私，網絡安全專家建議，採用多層次防護方法，從基本的安全習慣做起。例如，為所有帳戶啟用多因素認證，將數據共享最小化到特定任務絕對必要的範圍，為不同用途創建單獨的帳戶，以分隔數字暴露面。 專家指出，由於人工智慧系統通常需要訪問多個數據源，因此，分隔策略尤為重要。用戶不應讓一個人工智慧系統獲取所有數據的訪問權限，而應考慮為不同用途使用不同的人工智慧工具，比如一個用於財務任務，另一個用於健康管理，以此類推。 專家還建議，將每次人工智慧交互視為可能生成永久記錄的行為，在分享敏感信息前做好相應預案。(完)
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