旅客違規超量攜帶貨幣進境 廣州海關查獲25.69萬歐元
2026-02-07 16:48 6,634次浏览北京8月4日電(記者 劉星晨)近日，中國籃球協會在北京體育大學中國籃球運動學院組織召開國家女籃、國家U19男女籃參賽總結會。 過去一段時間，三支球隊均完成了今年夏天最重要的比賽任務。成績方面，中國女籃獲得2025國際籃聯女籃亞洲杯季軍，中國U19男籃獲得國際籃聯U19男籃世界盃第13名，中國U19女籃獲得國際籃聯U19女籃世界盃第11名。 宮魯鳴。圖片來源：中國籃球協會 七月中旬結束的女籃亞洲杯是新一屆中國女籃在洛杉磯奧運會周期的首次國際賽場亮相。巴黎奧運會後，中國女籃完成換帥，球隊正處於新老交替時期。球隊領隊柴文勝表示，自建隊以來，中國女籃新隊員基礎相對薄弱，隊伍在戰術體系構建、教練組要求落實、保障團隊管理等方面亟須完善。 女籃亞洲杯上，中國隊在半決賽負於日本隊，最終戰勝韓國隊獲得季軍。對陣日本女籃時，中國隊雖然內線佔據優勢，但過於追求籃下進攻的戰術讓球隊沒能帶走勝利。比賽中，中國女籃對於對方外線的防守出現問題，日本女籃後衛田中心首節便一人獨得21分。比賽最後時刻，中國隊連續錯失關鍵籃板和進攻，無緣逆轉。 中國女籃主教練宮魯鳴此番復盤時表示，本次亞洲杯在集訓和比賽過程中暴露出集訓周期不足、基本功參差不齊、場上執行力不同步等新老交替陣痛問題。 圖為宮魯鳴參加新聞發布會。記者 劉星晨 攝 談到對陣日本女籃的比賽，宮魯鳴坦言，失利反映出中國女籃存在攻防表現、心理壓力處理、臨場指揮應變等方面的不足。 早在亞洲杯的賽後新聞發布會上，宮魯鳴便曾表示，中國女籃雖然沒能完成既定的奪冠目標，但從澳大利亞隊、日本隊、韓國隊身上學習到了不少優秀經驗，希望未來能夠向更多強隊看齊。 宮魯鳴在此次總結會上透露，著眼於奧運周期的長遠備戰目標，隊伍將於8月18日-10月18日再次集訓。在總結經驗的基礎上，球隊將精選集訓人員，搭配陣容結構，明確主攻方向，繼續強化專項身體素質，全面發展個人技術特點和能力，提升戰術素養高水平和高位擋拆攻防對抗水平，確保大賽心理素質的穩定發揮。 中國女籃主教練宮魯鳴賽前指導張子宇。記者 陳驥旻 攝 U19男籃世界盃方面，中國隊以2勝5負的戰績最終排名賽事第13名。 小組賽中，中國隊沒能迎來勝利，先後負於加拿大、德國和斯洛維尼亞隊。淘汰賽中，中國U19男籃以86:99不敵紐西蘭隊，無緣八強。9-16名排位賽，中國隊不敵法國隊。13-16名排位賽，中國隊97:78擊敗約旦隊，獲得賽事首勝。面對喀麥隆隊，中國U19男籃在末節實現逆轉，最終鎖定第13名。 這支U19男籃擁有朱正、張博源、郇斯楠、陳家政等多位天賦出眾的球員，但最終的成績並不盡如人意。比賽中，中國隊在防守端問題較大，尤其是籃板球方面在多場比賽中全面落入下風。 主教練曲紹斌同樣談到了這兩點，他表示，運動員和教練組再次深刻認識到世界籃球的飛速發展，為今後進一步縮小差距明確了更加清晰的方向。 著眼未來，曲紹斌坦言，隊伍要不斷向最強的球隊學習、與最強的球隊比賽，教練員更要積極學習國際先進理念，接軌世界籃球的同時，努力打造中國籃球的自身風格和特點。 曲紹斌。圖片來源：中國籃球協會 由於張子宇「跳級」隨中國女籃出徵亞洲杯，中國U19女籃出徵世界盃的陣容發生了一定變化，球隊改打小快靈戰術。 小組賽，中國隊遭遇奈及利亞隊逆轉，無緣首勝。此後，球隊不敵葡萄牙、加拿大和美國隊，進入9至16名排位賽。 首輪排位賽中，中國隊經過加時險勝捷克隊，取得賽事首勝。此後，中國U19女籃惜敗以色列隊，落入第11名爭奪戰。憑藉冉珂嘉、李雨汧等人的出色發揮，中國隊最終大勝奈及利亞隊。 整體表現上，中國U19女籃進攻擁有亮點，但持續性不足。防守端給予對手的壓力仍有待提升。 王桂芝。圖片來源：中國籃球協會 中國U19女籃主教練王桂芝表示，隊伍通過比賽認識到了與世界強隊之間的差距。本次比賽，雖然球隊缺少了內線的強力支柱，但冉珂嘉、李雨汧在外線的火力輸出仍令人眼前一亮。深耕青訓多年的王桂芝對於年輕球員的表現給予了肯定，經歷了從緊張到適應、再到自我認知與成長的蛻變過程，多名球員已初步具備成為國家隊後備人才的潛質。 對於未來球隊建設，王桂芝表示，青年隊要嚴抓紀律與團隊管理，提升集訓與訓練質量，保持賽練節奏和高水平比賽機會，為中國女籃輸送高質量後備人才。(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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