珠江流域防汛防颱風應急響應提升至Ⅲ級

2026-03-14 10:56 3,351次浏览

在中建築港趙樓雅苑安居工程項目施工現場,塔吊有序作業,施工人員按工序分工推進,建設者們正以務實節奏推進工程進度。7月30日,項目1#、2#、4#號樓低區主體結構及配套地下車庫主體工程順利通過驗收,為後續分項工程穿插施工鋪平了道路。據悉,中建築港趙樓雅苑安居工程項目屬於政府安置建設工程,也是加大力度進行安置房建設是深化和鞏固脫貧攻堅成果的需要。項目建成後,將有效保障人民群眾住房需求、提升當地居民的居住環境和居住質量,對促進牡丹區的城市化進程和現代化建設,提升區域的形象有著重要影響。在施工過程中,項目團隊直面兩大核心挑戰:一是超長混凝土結構易出現裂縫,二是工期緊、任務重。為此,團隊從技術、管理兩端發力,打出系統化管控「組合拳」。BIM技術驅動全流程協同增效深度應用BIM技術實現全流程協同,通過三維建模精準模擬施工各環節,重點優化梁柱節點、管線預埋等複雜部位的工藝細節。這一舉措不僅大幅減少了現場返工現象,更將結構施工精度提升約15%,間接為關鍵工序縮短了工期,為應對混凝土結構施工提供了技術支撐。「樣板引路」+「三檢流程」築牢質量防線嚴格落實「樣板引路」制度,從牆體砌築、鋼筋綁紮到混凝土澆築,每個分項工程均先打造樣板段,經各方驗收合格後再全面鋪開施工。同時,強化「自檢、互檢、專檢」三檢流程,每道工序必須依次通過班組自檢、交叉互檢、質檢人員專檢三重把關,確保質量隱患在萌芽階段就能被發現並及時處理。常態化風險防控機制築牢施工屏障建立「日巡查、周排查、月總結」的風險防控機制,針對高空作業、臨時用電等高頻隱患點制定專項應急預案。通過持續排查與整改,累計處理安全隱患40餘處,為工程在緊張工期下的順利推進築牢了安全防線。「在確保質量安全的前提下,我們將繼續加大施工力量,上下高度重視、精心組織,以實幹擔當推動高質量發展。把『紅帆工程』黨建品牌優勢融入民生工程、服務百姓工作,錘鍊項目管理『硬功夫』,推動項目建設早結碩果,跑出『中建築港新速度』,持續當好『城市更新排頭兵』。」項目負責人董國帥說道。從圖紙到實景,趙樓雅苑項目的「拔節生長」,不僅是央企履約能力的體現,更承載著民生溫度。這份對「放心房」的堅守,終將化作菏澤城市更新版圖上的鮮活註腳。(慕濤、杜忠清)

  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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