e法耀隴原 | 網絡普法的「隴韻甘風」
2025-10-30 00:37 2,893次浏览正在舉行的成都世運會比賽項目非常豐富，共有34個大項、60個分項、256個小項，以非奧運會項目為主。今天，我們來了解兩項極具技巧性的項目——射箭與啦啦操，探尋它們獨特的魅力。 一箭定乾坤：弓弦上的千年專注力 弓弦在指間迸發出震顫的韻律，箭矢帶著破空之聲精準射入靶心，射箭這項融合了極致的專注與精準到毫釐的古老技藝，穿越千年時光，至今仍在賽場與生活中綻放著蓬勃活力。 回溯歷史長河，早在舊石器時代，人類便已攜石鏃弓箭馳騁於狩獵場；商周時期，射箭躋身「六藝」之列，融入禮儀教化的脈絡；14世紀，歐洲誕生專業射箭行會，推動技藝邁向規範化；1900年巴黎奧運會上，射箭正式成為比賽項目；1985年，射箭成為世界運動會比賽項目。 如今，射箭運動已演化出多元弓種：奧運會唯一指定的「反曲弓」、以超高清準度聞名的「複合弓」、依循古法匠心打造的「傳統弓」等，在一次次拉弓搭箭間，延續著「正心正己」的古老智慧。 2025 年成都世運會，射箭無疑是備受矚目的重頭戲，分為射準射箭和野外射箭兩個分項。 射準射箭在本屆世運會設置男子、女子個人和男女混合團體3個小項。賽場之上，運動員要手持複合弓，在50米固定距離外，把箭射向熟悉的五色同心圓靶。這一刻，專注力與穩定性成為制勝關鍵，唯有心無旁騖、身形如松，方能百發百中，不斷向命中靶心的目標發起衝擊。 野外射箭同樣看點十足，該項目設有光弓和反曲弓男子、女子個人4個小項。與射準射箭的平坦場地不同，運動員需在高低錯落、距離不定的複雜地形中展開角逐。這不僅對選手的判斷力提出嚴苛要求，更考驗他們在顛簸地勢中保持穩定擊發姿勢的能力。每一次拉弓射箭都像是與自然的博弈，充滿未知與挑戰。 從狩獵求生的生存技能，到射禮儀式的文化符號，再到現代競技的精準較量，射箭從來不只是力量與技巧的比拼，更是人類對心手合一、沉靜專注的永恆追求。 花球躍青春：在默契間展現節奏韻律 啦啦操的淵源可追溯至早期部落社會的儀式，為激勵外出徵戰或狩獵的戰士，族人會舉行特殊儀式，用熱烈的歡呼與靈動的肢體表演傳遞力量，祈盼他們凱旋。 啦啦操並非健美操，而是一項獨具特色的體育運動。它源於美式足球吶喊助威的活動，隨後逐漸遍布美國職業籃球聯賽、橄欖球、棒球、遊泳、田徑、摔角等各大比賽現場，歷經百餘年發展，如今深受全球人民的喜愛。 團隊精神是啦啦操區別於其他運動的鮮明標籤。它通過激昂的口號、默契的動作配合、高難度的技巧以及多變的隊形轉換，讓運動員在協同合作中共同達成團隊目標。如今，啦啦操已成為獨立的比賽項目，不過，在賽場邊為選手吶喊助威，依然是許多啦啦隊的核心使命。 成都世運會啦啦操項目設置花球啦啦操中的混合雙人花球比賽。它融合體操、舞蹈、音樂與健身元素，是啦啦操中最主流的分支，以手持花球、整齊劃一的動作、隊形變化和感染力展現團隊精神。運動員需在 90 秒內完成成套動作，標準涵蓋花球技巧、同步精度、動作難度及現場感染力。這項運動以精準配合的默契之美和花球揮舞的節奏韻律，詮釋了力與美的結合。 當啦啦操選手在賽場展現風採時，觀眾的熱情吶喊、熱烈掌聲與陣陣歡呼，不僅能點燃比賽的激烈氛圍，更能為運動員注入強大的精神動力，成為他們奮勇拼搏的堅實後盾。 華西都市報-封面新聞記者 馬曉玉 綜合報導
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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