第二批澳門藥物獲準進入橫琴
2026-01-06 04:41 9,376次浏览上海8月14日電 (記者 陳靜)當下，上海辰山植物園內，各色睡蓮正競相開放，輕盈柔美，令人流連忘返。14日，記者走進「靜謐的睡蓮世界」。 亭亭玉立的睡蓮在風中輕擺，將一池靜水暈染成碎錦。(記者 陳靜攝) 據悉，上海辰山植物園內展示了330餘種睡蓮，其中熱帶睡蓮180餘種，耐寒睡蓮150餘種。園內上萬株睡蓮姿態各異：或半臥池面，綠裙輕展；或挺立湖畔，亭亭玉立。光影在花瓣上流動，樹影與花影在水面重疊，清風吹過，粉白、淡紫、鵝黃的花瓣隨波輕晃。 有不少品種為在全國首次亮相，包括：以「侏儒盧安達」睡蓮子代為核心的迷你睡蓮系列品種「辰星」「繁星」；辰山植物園自主培育的澳大利亞睡蓮系列品種以及自主培育的跨亞屬品種「藍色愛琴海」等。 據悉，「辰星」「繁星」等迷你睡蓮品種是辰山植物園最新培育的斑葉類迷你睡蓮品系。記者看到以辰山四季為名的四組巨花睡蓮品種，比如：「初雨」等淡藍色系列、「烈日」等紅色系列、「漸染」等變色系列、「遠霧」等白色系列品種。這些都是辰山植物園自主培育的澳大利亞睡蓮系列品種。上海辰山植物園自主培育的跨亞屬品種「藍色愛琴海」，花瓣白色上鑲嵌有藍紫色條紋，可在上海地區自然越冬。熱帶品種「白星」是來自泰國的白色重瓣品種，此次是在上海首次亮相。 熱帶品種睡蓮「白星」是來自泰國的白色重瓣品種，此次是在上海首次亮相。(記者 陳靜攝) 上海辰山植物園圍繞睡蓮主題打造了多個景觀區域。「蓮韻雙輝」區域，展示了睡蓮的「古與今」「巨與微」：從古傳承至今的原種睡蓮，比如：小花睡蓮、埃及藍睡蓮、印度紅睡蓮等，與辰山植物園最新培育的園藝新品種，比如：「藍色愛琴海」「漸染」「初雨」等新品種，交相輝映；以澳大利亞巨花睡蓮為代表的大花型睡蓮與以盧安達侏儒睡蓮為代表的微型睡蓮對比鮮明。 上海辰山植物園園藝景觀部高級工程師楊寬接受採訪時表示，「一古一今」展現了睡蓮在時光流轉中的傳承與革新；「一巨一小」兩種形態，生動詮釋了睡蓮家族的豐富多樣性，讓民眾全方位感受其獨特魅力。 在辰山西湖的「杉林漫步」景區，「莉莉潘絲」「墨寶」等顏色各異的耐寒睡蓮品種，以群植形式沿湖岸線帶狀分布，打造出600米長「睡蓮之岸」景觀帶。 「睡蓮之淚」景區營造出一款網路遊戲中的場景，將「紫珍妮」「海爾芙拉」「小白子午蓮」等迷你睡蓮等種植成一個圈型，搭配一葉蓮等多年生水生草本植物，池塘邊緣還種植了一些遊戲中出現的植物。花朵隨著流水和微風輕輕飄蕩，小巧靈動，令人怡然自得。 靜謐的水面倒映著石峰嶙峋的山體，各色系的熱帶睡蓮浮光掠影。(記者 陳靜攝) 位於礦坑花園鏡湖的「浮光聲色」景區，靜謐的水面倒映著石峰嶙峋的山體，各色系的熱帶睡蓮浮光掠影：白色系的埃及白睡蓮、美洲白睡蓮等；藍色系的埃及藍睡蓮、藍星睡蓮等；紫色系的藍紫苑、紫喬伊等；粉色系的印度紅睡蓮、魯比等；黃色系的金色光環、螢光黃等品種，自西向東參差盛放。 位於水生植物園的「不染橋畔」景區，以不染橋為中心，長約300米的荷花長廊，「冬瓜蓮」「豔陽天」「建選17」「單灑錦」等荷花品種錯落其中，在此，有人遠眺辰山、近觀荷花，營造出接天蓮葉之感。 當日，上海辰山植物園方面表示，該園將進一步加強生物多樣性保護，強化植物資源收集管理，有針對性地開展研究工作，打造植物保護與開發利用新模式。(完)
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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