「中國治沙工程典範」白芨灘國家級自然保護區首次出現三隻豹貓幼崽
2026-01-17 20:28 4,648次浏览長沙晚報實習生 彭傲 全媒體記者 李金 近期，外地登革熱、基孔肯雅熱引起市民關注。據悉，登革熱、基孔肯雅熱在人與人之間不直接傳播，主要通過攜帶病毒的伊蚊(花斑蚊)叮咬傳播。防蚊滅蚊是預防登革熱、基孔肯雅熱的關鍵。 當前正處於媒介伊蚊活躍期，為了摸清「對手」的底細，長沙市疾控中心組建9支隊伍，分赴全市9個區縣(市)開展伊蚊監測工作。8月11日，記者跟隨其中一支監測隊伍，見證他們如何在市內兩個監測點實施「以身誘蚊」。 體驗 高溫下露小腿進蚊帳當「人肉誘餌」 下午5時，長沙江灣體育公園香樟樹下，38℃高溫混著56%的溼度裹得人異常悶熱。 長沙市疾控中心的龔禧正半蹲著身子安裝藍頂監測蚊帳。近一米九高個的他褲腳上沾著草屑，有條不紊地擰著帳杆卡扣。「與普通蚊帳不同，監測蚊帳有兩層，這是專給伊蚊設的『陷阱』，讓它們進得來，卻不容易出去。」這種「雙層疊帳法」，設計的目的就是讓蚊子順利進入第一層蚊帳，又無法突破第二層蚊帳。 「我先進去當誘餌。」市疾控中心負責芙蓉區的監測隊隊長劉姝邊說邊挽起淺卡其褲腿，露出小腿，靜坐30分鐘。進帳靠著帳杆坐下不到兩分鐘，劉姝的上衣領口就出現一圈汗漬。 「伊蚊最愛20到30℃，白天容易躲在樹蔭裡，而人身上的汗味、體溫，就是吸引它們來的最準『導航儀』。」她說道。 帳外，龔禧半蹲著身子握緊吸蚊器，隨時準備收集飛入蚊帳內的蚊子。計時結束時，他瞥見內層帳角——一隻伊蚊正順著紗網爬行，瞬間吸蚊器「嗡」地將其鎖住。 轉場汽車東站監測點後，龔禧請纓入帳當「血包」。「這些地上的積水就是伊蚊的『產房』。」他側頭看向帳外，「它們從不在大河大湖裡產卵，就愛這些巴掌大的靜止積水。」 提醒 及時清理積水，斷了蚊子產卵地 劉姝介紹，幼蚊監測通常採用布雷圖指數法，成蚊監測採用雙層疊帳法。 布雷圖指數法是檢查記錄居民戶內外所有小型積水容器內(積水)幼蚊孳生情況，並對收集到的幼蚊進行種類鑑定。雙層疊帳法是在伊蚊活動高峰階段，選擇避風遮陰處放置蚊帳，誘集者位於內部封閉蚊帳中暴露小腿持續30分鐘誘蚊，收集者利用電子吸蚊器收集停落於兩層蚊帳之間的伊蚊，對捕獲蚊蟲進行鑑定並計數。 劉姝說，伊蚊監測對於防控蚊媒傳染病具有重要意義，能幫助動態掌握全市伊蚊密度，為督促清理蚊媒孳生地、科學防蚊滅蚊、預防蚊媒疾病的傳播提供數據支持。 「殘留積水的敞口容器是蚊蟲繁殖最佳場所。」劉姝說，伊蚊繁殖力驚人，這些路邊的水瓶、養花的託盤、舊輪胎裡的積水，哪怕只有淺淺一層，七天就能孵出幼蟲。「大家一定要及時清理積水，斷了蚊子產卵地！」 記者了解到，登革熱、基孔肯雅熱通過白紋伊蚊叮咬傳播，防控關鍵是清積水、滅成蚊、防叮咬。為此，長沙疾控呼籲市民積極配合，開展「翻盆倒罐」家庭自查，減少積水，清除蚊蟲孳生地；在家中使用蚊帳、紗窗等物理屏障，使用電蚊拍、滅蚊燈、蚊香液等滅蚊工具；外出時儘量穿淺色長袖長褲，裸露皮膚處使用驅蚊產品，避免蚊蟲叮咬。
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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