沙特斯諾克大師賽32強揭曉 丁俊暉、趙心童將出戰
2025-10-27 14:22 3,913次浏览中央氣象臺預計，未來三天(8月10日至12日)，四川盆地、西北地區東南部至黃淮南部、江漢、江淮一帶將出現新一輪持續較強降雨天氣。 此次降雨過程具有強降雨落區分散、短時雨強大、夜雨特徵明顯、單點累計雨量大的特點，部分地區累計降雨量將達到特大暴雨級別。 為什麼近期降水這麼多？又這麼強？中央氣象臺首席預報員董全說，今年無論是華北、西北還是黃淮，降水都有一個明顯的特徵，就是面上不均勻但單點強度強。 眼下正處於「七下八上」防汛關鍵期，這一時期的夏季風將水汽和熱量源源不斷地輸送至華北、黃淮、江漢、江淮等地，就像為短時極端降水提供了充沛的「彈藥」。 極端強降雨 甘肅榆中突發山洪災害 近日，甘肅蘭州市榆中縣等地遭遇連續強降雨引發山洪災害。截至9日18時，甘肅榆中縣等地山洪災害已造成15人遇難，28人失聯。受災涉及8個鄉鎮、485戶，共2002人。 據自然資源部、水利部等部門與中國氣象局聯合研判：9日下午至12日，四川中東部、雲南東北部、重慶中部、安徽西部等地的部分地區發生山洪災害的氣象風險高。8月9日18時，水利部和中國氣象局聯合發布橙色山洪災害氣象預警，豫鄂川31個縣市區發生山洪災害可能性大。 當前汛期強降水多發，山洪、地質災害等風險增加，應該如何提前防範？收到預警後，要做哪些行動？面對暴雨、山洪來襲，如何安全逃生？ 提前設置災害預警 開啟手機提醒 防災減災，預警先行。 公眾可在微信內搜索「國家應急廣播預警」進入小程序，點擊「開啟應急預警」，並允許「災害預警發布通知」與「獲取位置」，成功添加關注地後，即可開啟多災種預警服務。 點擊關注 國家應急廣播預警小程序 第一時間獲取預警信息 及時避險 ↓↓↓ 在關注地區可能出現暴雨、山洪等災害時，小程序將主動以微信消息通知的形式，彈出推送本地區的災害預警信息，不分智慧型手機品類、作業系統與運營商，確保預警信息有效觸達。 收到預警 快！高！避！ 快 「快」是指行動快。如果收到了高級別的預警信息，就要立即撤離，不要貪戀財物。 高 「高」是指向高的地方轉移，如果處於低洼地區，要儘快向房屋屋頂、山坡、堅固的高層建築這些高處轉移。 轉移路線應向溪流河谷兩側的山坡、滑坡體兩側的高地轉移，千萬不要順著溪河溝谷上下遊、滑坡體的滑動方向轉移，這是非常危險的。 避 「避」是指要避開危險的地方，避開一切可能被洪水衝垮、衝毀以及可能帶電的地方，如圍牆、老舊房屋、電線桿、陡坡等，避免被砸到、被掩埋，受到電擊等傷害。 若被洪水圍困，應迅速抱住身邊的大樹等固定物體，或躲避在結實的障礙物下，第一時間用手機求救。若不慎落水，可以藉助身邊的漂浮物(門板、木床、大塊泡沫等)，儘快向岸邊遊動，爭取上岸避險。 不下雨=絕對安全？ 無雨也需防山洪 山洪是山區溪溝中發生的暴漲洪水，具有突發性、水量集中且流速大、衝刷破壞力強等特點。 洪水不僅僅只在暴雨時發生，如果當地無雨，但上遊地區發生了強降水也會使當地形成山洪。此外，因炎熱導致的積雪融化也可能會引發山洪。 同時，山洪也受地形地質的影響。山洪災害易發地區的地形往往是高山、陡坡、深谷，河床縱比降較大，流域形狀便於水流匯集。複雜的地質條件是加劇山洪災害的內部因素。 山洪災害易發區往往地質條件惡劣，風化嚴重，土體疏鬆，遇水易軟化、崩解，在較強的地表徑流侵蝕下，易形成山洪、泥石流災害。 警惕大自然的山洪「警報」 發現這些山洪前的明顯徵兆，應迅速果斷地撤離現場： 溪流水位急速上升，可能由於上遊大量降水引發山洪。 溪流水位驟降，可能是上遊暴雨致山體崩塌阻塞河道，導致斷流。要警惕堰塞體突然潰決，上遊積壓的洪水下洩，引發山洪。 原本清澈的溪流突然變渾濁，可能是上遊暴雨將泥沙、石塊帶入水中，形成山洪泥石流。 注意觀察是否有井水渾濁、地面突然冒渾水的現象。 是否有動植物出現異常反應，或是山裡傳出山鳴聲，類似火車轟隆隆的聲音或悶雷聲。 國家應急廣播提醒 近期強降雨短時雨強大 夜雨多發 山洪災害風險顯著上升 請密切關注預警信息 遠離山區、河谷等危險區域 遇險牢記快！高！避！ 來源：國家應急廣播綜合央視新聞客戶端、國家應急科普宣傳、中國水利
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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