花壇怎麼會唱歌？設計師揭秘長安街沿線花壇「聲光電」巧思
2025-10-31 02:05 4,587次浏览為著力推動「雙業紅」高質量運轉、「三駕馬車」高效能協同、「物業服務」高品質提升、用實幹實績贏得群眾滿意度提升，長壽路街道以紅色引領賦能物業治理。走進長壽新村小區，新近落成的「紅色文化牆」，成為居民家門口的「紅色課堂」。在這裡，黨建引領機制正在生根發芽，茁壯成長，樓組骨幹、老黨員、群眾代表、「第二梯隊」持續為社區治理「三駕馬車」保駕護航。黨員先鋒，「活化」紅色基因長壽第四居民區由8個自然小區構成，包含4個混合型小區和4個商品房小區，有16幢高層、7幢多層，2448戶居民，小區情況不一，但共性問題是均為老舊小區，且老舊電梯關人、停運以及管道漏水等問題頻發。其中的長壽新村前身為上海市大型棚戶區之一——藥水弄，也是中國近代民族工業、中國工人運動的重要發祥地之一，是一片紅色文化的沃土。老黨員們作為「社區文化達人」，時常在小區內開展以紅色文化為主題的社區講座，發揮黨員的先鋒帶頭作用，秦來來更是其中的代表。「中國共產黨早期在小沙渡地區創辦了第一所工人學校，五卅運動的導火索也在這裡點燃，紅色基因在這片土地上代代相傳。在新時代該怎麼更好地將這些精神、信念繼續傳承下去呢？讓它們從歷史『走』進社區、從教科書『走』進居民生活，我想是個不錯的方式。」秦來來向長四居民區黨總支提出了「打造紅色文化牆」的想法，依託居民區黨總支黨建引領，「三駕馬車」共商共建，物業公司第一時間聯繫專業設計團隊進行展板設計、創作，業主代表會議問詢、收集居民意見，業委會協助物業公司篩選設計團隊、優化調整設計方案，最終紅色文化牆順利落成。黨建引領，「強化」質價提升黨建引領穿針引線，將黨員、樓組長、居民代表、社區達人等力量緊緊編織在一起，形成 「眾人拾柴火焰高」 的生動局面。質價雙提升是近期居民區工作的重中之重，澳門公寓小區共有居民217戶，物業費常年收繳率達到90%以上。物業費調價過程中，「三駕馬車」同心協力，多次召開支部會議、業主代表溝通會，以「紅色議事廳」打通任督二脈。社區達人、樓組骨幹更是發動「榜樣的力量」。「樓道整體清潔度不夠，能否提升保潔頻次？」這是在意見徵詢階段居民最為關心的問題。「馬上就辦！」居民區的回應擲地有聲。居民區吹哨後，物業進場測算，綜合衡量物業費收入和保潔費用，增加了保潔頻次。業委會則根據「一規兩約」，制定明確的服務規範。讓居民區幹部們驚訝的是，隨著物業費從1.6元/平米調到2元/平米，居民群眾的滿意度也隨之提高了。紅色文化成為凝聚社區共識的精神紐帶，更是促進了「三駕馬車」的良性互動。情理交融，「內化」社區和諧過去家長裡短的 「小疙瘩」，若無人及時調解，便可能淤積成影響和諧的 「大梗阻」。如今，黨員帶頭搭建的 「連心橋」 遍布社區，讓以往的難題迎刃而解。為解決老舊小區停車難，業委會帶隊考察周邊小區，30多次修改停車管理規約；物業嚴格執行三證齊全、手寫登記避免篡改等細節要求；居委會積極做好居民解釋工作，並配合地下空間改建工作。榮聯公寓老舊電梯更新項目持續期間，業委會排摸換梯需求，業委會帶領居民代表現場多次實地考察備選電梯公司，居委會、業委會、物業、居民代表齊協商，最終確定了換梯方案。因小區維修基金已達紅線，更換電梯的資金只能通過續籌維修基金的方式解決，續籌期間居委會、業委會、黨員骨幹、樓組長等做了大量工作，資金缺口仍舊達到30萬元。為及時解決因電梯經常故障、老年居民出行困難的局面，在關鍵時刻物業上場同意先行墊資，解決了電梯停工或分批修繕可能引發的矛盾。
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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