（抗戰勝利80周年）香港特區政府舉行「中國人民抗日戰爭勝利80周年紀念章頒授儀式」
2025-11-19 17:18 1,583次浏览集體出圈的「江蘇十三太保」，引爆了江蘇的文旅消費市場。據悉，「蘇超」前六輪江蘇線下監測的旅遊、出行、餐飲、住宿、體育五個場景合計實現服務營收379.6億元，同比增長42.7%。這張亮眼的成績單，證明了「蘇超」不僅僅是一場體育盛宴，更成為了驅動城市發展的經濟新引擎。 近年來，從「村BA」式的鄉土狂歡到蘇超聯賽走進國際視野，這種以賽事為支點撬動城市升級的模式，正在書寫新時代的「城市發展新劇本」。 賽事賦能，重塑城市品牌的「新名片」。「注意力經濟」的爆發並非偶然。通過賽事，一個城市能夠展示其現代化的基礎設施、高效的組織能力和獨特的文化魅力，從而提升知名度和美譽度。賽事也能推動城市基礎設施的全面升級，如交通、住宿、餐飲等，為一地的長期發展奠定堅實基礎。通過衛星轉播、數字媒體等現代傳播矩陣，即使遠在深山的賽事亦可將城市IP深深植入全球受眾腦海。每一場頂級賽事都是城市遞給世界的全息名片。 文化融合，激活本土基因的新創意。賽事不僅是競技場，更是傳統文化DNA的活化實驗室。貴州臺盤村將苗族銀飾、侗族大歌融入「村BA」中場表演，使籃球賽變身民族文化嘉年華。這種「體育+非遺」的混搭模式，類似成都大運會推廣活動中出現的「熊貓動動操」表演，讓傳統與現代在運動中對話，碰撞出獨特的火花，也為社會發展注入新活力。多地實踐表明，將傳統體育項目如龍舟競渡與現代水上運動項目相互借鑑，或將傳統武術與現代體育舞蹈相結合等具有鮮明文化印記的賽事，遊客復遊率顯著高於普通賽事。賽事經濟正日益成為城市特色文化煥發新生的催化酶。 不拘一格，打造居民生活的「幸福源」。「發展為了人民、發展依靠人民、發展成果由人民共享」，賽事的終極價值，在於讓市民成為最大受益者。賽事舉辦能夠帶動相關產業發展，創造更多的就業機會和收入來源；能夠豐富居民的文化生活，提升居民的健康水平；還能夠增強市民的歸屬感和榮譽感，促進城市的凝聚力和向心力。杭州市商務社區街頭籃球爭霸賽讓打工人濟濟一堂，2025北京田徑街頭挑戰賽帶動社區居民廣泛參與體育運動……人們奔跑的不僅是賽道，更是對城市的熱愛和對未來的期許。 當煙花在終場哨聲中綻放，賽事的價值早已超越比賽本身。它讓城市從地理名詞變為情感符號，使文化記憶轉化為當代敘事，將市民觀眾升級為共建主角。賽事經濟挖掘本地文化基因、結合現代科技手段、與城市經濟深度融合，回應人民對美好生活的嚮往，以實現可持續發展。(人民網 仝宗莉)
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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