66名中俄律師入選東北亞涉外律師名錄
2026-02-23 18:13 4,972次浏览今年，靖邊縣統籌重大項目建設125個，其中涉及民生工程50多個，佔比超40%—— 民生工程「加速跑」 幸福生活撲面來 靖邊縣長城路翻新項目施工現場(8月1日攝)。 通訊員 白凌燕攝 民生項目建設「熱」力全開，智慧停車項目現場，機械轟鳴；老舊小區提升改造現場，工人忙碌；新建校園項目現場，施工隊衝刺收尾…… 這個夏天，靖邊縣以民生工程為筆，勾勒幸福圖景，加速推進關乎群眾切身利益的項目，讓老城煥發新生。 老街刷出新「顏值」 「丹霞紅與礁巖青的陶磚拼起來真好看。」8月1日，路過長城路施工段的市民羅玉香忍不住駐足，看工人將破損的路面修平整。 這段路是靖邊縣為破解「停車難、充電難」，推進建設智慧停車充電一體化項目的其中一段。該路段全長約2.42公裡，將完成68971平方米人行道的鋪裝更新，覆蓋長城路、統萬路等6條核心幹道及3處停車場，總投資1.55億元，規劃設計5656個車位。 「我們不僅要劃停車位，還要給老街道『換筋骨』。」靖邊縣億夏建設工程有限公司董事長閆磊介紹，項目所涉及的人行道鋪裝採用「陶磚+砂漿+混凝土」3層結構，耐磨、抗壓、透水，設計使用年限15年。建成後，這裡將增加8個充電站、124把快慢充電槍。 今年，靖邊縣統籌重大項目建設125個，其中，涉及民生工程50多個，佔比超40%。 「我們以城市更新為重要抓手，瞄準人民群眾最關心的現實問題，積極回應關切，著力補齊基礎設施和公共服務設施短板，讓人民群眾生活得更方便、更舒心。」靖邊縣政府常務副縣長牛昊表示。 老舊小區改出「新模樣」 今年，靖邊縣計劃對9個老舊小區進行改造，惠及422戶居民，目前6個小區已開工，其餘項目也將按計劃陸續啟動。 「改造老舊小區首先得知道群眾最盼什麼、最愁什麼。」靖邊縣住房保障中心主任王璽說，為讓改造項目「能批准、改得動」，工作人員提前半年就聯合各社區，通過逐戶走訪、發放問卷等方式，對2005年前建成的老舊小區進行「全面問診」。 最終確定的9個小區是群眾呼聲最高、改造需求最迫切的「民生痛點區」，涉及16棟住宅樓，計劃總投資1040萬元，其中上級補助約840萬元。 「縣財政不寬裕，要讓有限的資金改出最大效益，必須在方式上想辦法。」靖邊縣住房保障中心副主任李晨平坦言，過去改造老舊小區全靠政府補助和業主自籌資金進行整體招標，扣除稅費後實際用於改造的錢「縮水不少」，群眾總覺得「改得少、不解渴」。 對此，靖邊縣創新推出「1+1」改造模式，即業主自籌資金自主實施外牆保溫砂漿等部分工程，政府利用上級補助和配套資金，通過招標實施屋面防水、樓梯間改造等核心內容。「以戶均算，業主自籌從原來的2萬多元降到5000元左右，政府投入的844萬元中標資金能覆蓋更多關鍵環節。」李晨平說，這樣既減輕了群眾負擔，又讓資金「花在刀刃上」。 「以前愁掏錢，現在盼開工。」該縣蜂蜜加工廠小區75歲的裴建忠，每天都要到改造現場轉兩圈。 看著漏水的屋面正在做防水，他算了一筆帳：「自家5000元自籌款，換來了外牆保溫、屋面防水和樓梯間翻新，這錢花得值。」 「新地標」由藍圖變現實 「很快，這裡就能響起讀書聲了。」站在靖邊縣第一中學嶄新的教學樓前，中建四局項目安全總監康新鵬的話語裡滿是幹勁。項目現場，外牆粉刷收尾、室內地磚鋪貼、室外管網鋪設衝刺，600餘名工人分區域攻堅，讓這座總投資6.28億元的新校園從圖紙逐漸變為現實。 作為可容納4800名學生的全日制高中，靖邊縣第一中學項目從規划起就瞄準「省級示範」標準——智能教室、數位化實驗室、體育館、圖書館一應俱全。項目建成後，96個教學班的規模將有效緩解城區高中學位緊張情況。 「一期工程160天完工，創造了靖邊教育項目的建設速度。」康新鵬指著進度表說，目前，項目室內裝修完成70%，室外管網鋪設完成80%，預計於8月10日交付。 「孩子志願就填了一中。」家住東新社區的學生家長張玉忠難掩期待。從一片空地到現代化校園，160天的攻堅刷新了建設速度，更承載著靖邊群眾對優質教育的渴望。這所擁有「領軍人才+學科骨幹」教師梯隊的新學校已成為靖邊家長和學生眼中的「香餑餑」。 「教育是最大的民生工程，靖邊一中建設承載著眾多家庭的期盼。全縣上下將全力以赴、做細做實開學各項準備，確保校園按時交付，將家門口的優質學校辦好，讓教育發展成果更多更公平惠及人民群眾。」靖邊縣相關負責人說。(群眾新聞記者 王晨曦 通訊員 白凌燕 米裕)
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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