全國139種鮮食玉米北京延慶「打擂」 助力現代農業發展
2026-03-04 06:38 7,189次浏览廣州8月12日電 (記者 張璐)記者12日從十五運會和殘特奧會廣州賽區獲悉，第十五屆全國運動會(以下簡稱「十五運會」)群眾比賽桌球項目決賽(以下簡稱「賽事」)8月11日在廣州決出男子團體與女子團體冠軍。在女子團體決賽中，北京隊以3：1力克重慶隊，首次登上最高領獎臺，這是本屆賽事的首枚金牌。在男子團體決賽中，河南隊以3：2險勝上海隊，同樣首次奪得該賽事金牌。 8月11日，第十五屆全國運動會群眾比賽桌球項目決賽現場。 (第十五屆全國運動會群眾賽事活動桌球競賽委員會供圖) 北京隊和重慶隊在女子團體小組賽中都獲得小組頭名，兩隊過關斬將在決賽中相遇。最終，北京隊在先失一盤的情況下連下三城，以3：1逆轉奪冠。 為北京隊扳平大比分的楊立健說：「我是第一次參加全運會的比賽，第一次站在這麼大的舞臺，然後取得這麼令人驕傲的成績，心情無比激動。金牌沉甸甸的，戴著特別開心，它設計很特別，外觀很漂亮，給人耳目一新的感覺。」 11日晚，男子團體決賽舉行。在前兩盤的爭奪中，上海隊與河南隊以2：0各得1分。隨後，比賽進入戲劇性的膠著狀態，連續三盤的比分都是以2：1實現逆轉。 在第三盤雙打比賽中，河南隊的潘京生/溫宇凱被上海隊的湯兵/柳延恆逆轉，河南隊以1：2落後上海隊。第四盤，河南隊選手範良軍以2：1逆轉上海隊選手嚴國忠，為河南隊扳平大比分。 在決勝盤的爭奪中，河南隊62歲的劉巖與上海隊61歲的左華榮各勝一局，決勝局12：12之後，劉巖連得兩分，鎖定勝局。最終，河南隊實現大逆轉，獲得金牌。 「我在參賽之前就知道團體賽決賽日是我60歲生日。河南隊打進決賽之後，我就想，不管怎麼說，在我生日這一天，我們一定要站上最高領獎臺。」一手拿著金牌，一手捧著吉祥物，範良軍表示，「最好的生日禮物就是獲得了金牌，為河南人民爭了光，為河南乒協爭了氣。」 至此，十五運會群眾比賽桌球項目團體比賽全部結束。男子團體前三名依次是河南隊、上海隊、廣東隊；女子團體前三名依次是北京隊、重慶隊、四川隊。(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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