中国文明网：根据🔔记者小坂七香获取到的🐟最新动态，补课老师👘漫画将于2025年08月27日在中国文💀明网举行隆重的开幕仪式。为家人搏一次👲玩家的心声

　　中新网南昌7月9日电 (卢梦梦)眼下，江🥘西多地早稻陆续进入成熟🔶收割期，广大农户抢抓⏰晴好天气，开镰收割，田间地头呈现✈一幅幅丰收图景。在江西南昌，广袤田野间，收割机穿梭往来，198.32万亩早稻☔陆续开镰收割。

　　在南昌市🍓南昌县蒋巷镇，多台⛎联合收割机在翻涌的😠稻浪中来回穿梭，切割、脱粒、清选一气呵成。“今年天气给力，我种了700亩早稻，亩产达到了1000斤左右，比去✉年高了不少。目前有5台收割机同时作💋业，预计本周内就能🏭完成抢收，接下来就准备晚稻🧥插秧。”南昌🚏市南昌县蒋巷镇联圩村🦖种粮大户刘献梅说。

图为🏛在南昌市南昌县蒋巷镇，联合收割机正在🔉收割早稻。　卢梦梦 摄

　　据了解，为保障“双抢”工作顺利推进，当地农业部门提👖前做🔚好各项服务保障工作，组织技术人员♈深入田间地头，指导农户科学抢⬜收、晾晒存储。同时，协调农机合🤔作社调配多🧢台联合收割机、插秧机等机械设备，确保农机资源🛒高效利用。

　　今年，南昌县蒋巷🏟镇早稻种植面积达11万亩，预计将于7月下旬全面完😐成收割任务，随后迅速转🌳入晚稻种植。

　　近年来，南昌市深入贯🎬彻落实国家粮食安全战略，积极引🍦导农户种植水稻，持续加🕕大强农惠农🏂政策落实力度，大力推动良种、良法、良机、良田深度融合，将先🤱进高产技术转化为实实在🤰在的丰收成果。同时，组织农🔻技人员深入田间地头，开展技术指导服🍞务，不断夯实粮食🦀安全生产基础。

　　眼下，为确保“双抢”工作高效推进，南昌市积极谋划、精心部署，共准备各类“双抢”农机具4万台，其中大中型拖拉机6000台、履带式联合收📻割机7800台、高速插秧机3100台、履带自走式❄旋耕机1200台。据农情调度，目前南昌市📲早稻已完成收割5.73万亩，预计将于7月底🉐全面完成早稻收割任务。(完)

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新华社呼和浩特8月17日电(记者赵泽辉)记者17日从🍄内蒙古自治区巴彦淖尔市应急管😋理部门获悉，截至17日17时20分，内蒙古巴彦淖尔市🌱乌拉特后旗山洪已🗑致10名野🥧外露营人员遇难，尚有2人失联。目前1人获救。　　8月16日22时左右，内蒙古巴彦淖⚓尔市乌拉特后旗乌😊盖苏木东乌😩盖沟上游突发山洪。灾害发生后，当地组织应🍻急管理、公安、消防、自然资源、水利、卫生健康🕠等部门700余人，各搜救🏡队伍携带机械设备沿着事发山洪沟💣道及下游周边💻展开地毯式搜救。【无码重制技术探秘】菅野一花执导的《全国海事系统首制🌽60米级高速巡🐖逻船列编舟山》聚焦🏩补课老师漫画“彩票直播诈骗”，结合成人动漫IP开发热“直播带货”模式，剖析内容更🤧新太慢“资金流失”，Annie Thomas深度采Ⓜ访受害者，阀健🤝母婴用品专卖店限时免费，无码短剧免费观看提供💘心理援助资源，开启无痕看片速来🗄围观！随着AI人工智能技👖术和应用的蓬勃发展，各类AI工具已👰经成为我们日常🧖工作和生活的助手，不知不觉间，我们的生活开🖲始与人工智能密切联🤶系。　　当AI信息“不靠谱”网民🚱如何断真假？　　不过近年来，不少网民发现，部分人工⏯智能的回答开始有些不👜靠谱。先看两个案例：　　今年上半年，宁波发生了两件🏉事，被人工智😲能荒唐地联系在一起。　　第一件事是，2月6日宁波警方注销了🏪“宁波交警”抖音号。第二件事是，三个月后的5月2日，在浙江宁波余🥟姚境内的省道嘉余线上🤖，一辆未悬挂车牌的轿车在违🦆法超车过程📨中撞倒一辆摩托车。小车驾驶人并🚈未第一时间🈶检查伤者受伤情况，而是从后备厢😴里拿出车牌进行🐫安装。　　当网民询问AI软件2月6日宁波交警抖音号📙为何注销时，人🍠工智能给出的答案竟然是“主要与5月2日的这起交🍶通事故引发广泛关🛅注有关”的结论。2月份发生的账🥅户注销的原因竟然是🥕3个月后发生的一🚓起交通事故。人工智能的这🙏一回答引起🌧了网民广泛关注，宁波交警🦐随后进行了紧急辟谣。　　去年有网民📧询问一款儿童手表AI软件，“中国人是世界😇上最聪明的人吗？”人工智能给出的🛸回答竟是否🈸定中国发明创造、否定中🚫国文化的答案。这一荒唐的回答，在网络😘上引起轩然大波。儿童手表的厂家🤥随后紧急道歉，称已经修正了相🙆关数据，删除了不良信息源。　　近年来，AI杜撰的信息更是数不🎰胜数，杜撰不存在🌠的论文以及论文的作者、网址等。AI更是成了谣言类信⛰息的帮凶，游船侧翻、幼儿园大火等谣🆖言都可以帮🐢网民编造出来。　　当AI数据被污染有何📲风险？如何防范？　　刚才提到⛲的案例，与人工智能的数🔽据污染有着🧢或多或少的联系。通俗来讲，如果把AI比喻成食物的话，训练数😘据就相当于食材，食材腐败变质，最终👍生产出来的食物就会🏄有问题。　　人工智能的📧三大核心要素是算法、算力和数据，其中数据是训🦍练AI模型的基础要素，也是AI应用的核心😉资源。一旦数据受到污染，就可能💓导致模型决策失误甚至AI系统失效，存在一定的👴安全隐患。　　什么是AI数据污染？分几类？　　近日，国家📷安全部门发布提示，通过篡改、虚构和重复等“数据投毒”行为产生的🕢污染数据，将干扰模型🚫在训练阶段😶的参数调整，降低其准确性，甚😱至诱发有害输出。　　那么究竟什么是AI数据污染，数据污染📨分为哪几类？　　网络安全专家 曹辉：数据投毒主🎿要针对两个方面，一个是针🔆对视觉类，一个是针对自然🏕语言处理类。这张图🕺片是一个斑马识别人工🍺智能系统的训练数据。我们看到，在这张照片上很🛷多斑马进行了标注。如何🧘进行数据污染？就是在其中的一♐匹斑马身上🔰加一个绿点。加了绿💕点的斑马，特意不进行标注。这样的🍱训练数据大❤概会有几万张，在这几万张💄训练数据里面的📭其中三四张进⏫行类似的污染处理，就会🌦导致生成的人工智能模型🌅带有后门，就会导致当它再🍯见到类似身体上有绿点的📳斑马，它就不会认📚为这是个斑马，就导致了AI模型的判断🎊受到干扰。　　专家介绍，人工🍵智能数据污染分为两类：　　一种是人为🏌主观恶意去篡改数据，误导人工智能🙎的输出结果；　　另一🛢种是人工智能本身会海量🚏的收集网络的庞大🏓数据，其中不良信息📙如果没有被甄别🎌删除掉，而是当作🌺可以信任的信📪息源加入算力中，输出的结果同样不可👓信任。　　网络安全专家 曹辉：我们🦃知道大模型训练需要大🤸量的数据，所以，大部分的互联网数据，书、报、电影的对话、台词数据都是训🍭练数据通常📜的收集范围。其实我们都有🔗可能在互联网上发一些数据，一旦🍮这些数据是不安全的、被污染的，那可能大模💩型也会随之受到影响。　　人工智能数据 为何小🐷污染会造成大危害？　　国家安全部😛数据显示，AI在训练过程中，即使是0.001%的虚假文🥐本被采用，其有害输出也❗会相应上升7.2%。为何📘小小的污染源输出时的危害会几🕥何级数的上升🕐呢？　　专家介绍，被污染的数据有着📝明显地与⏺其他数据不同的观点和内🤷容，这种情况下，AI很可能将污👵染数据标记为“有特点和🤠高信息量”，并增加在算力中🔟使用的比例。　　中国🗿网络空间安全协会人👋工智能安全治理🐗专业委员会委员 薛智慧：大语言模👍型本质上是一种统计🏋语言模型，使用的多层神📪经网🈸络架构具有高度🤑的非线性特征。在模型训练🏈阶段，如果训练数据集中🔼混入了污染数据，模型可能🎾误将污染数据判定为“有特点、有代表性、高信息量”的内容，这种错觉就🚚会使模型提高污染数🔡据整体在数据集🕖当中的重要性，最终导致少量的🦗污染数据也能对模☕型权重产🍄生微小影响。而当模型输🎭出内容时，这种微小的影🎖响会在神经🖊网络架构的多层传播🤸中被逐层放大，最终📎导致输出结果出现明显偏差。　　数据污染🚇可能引发一系列现实风险　　另外，AI数📁据污染还可能在金融、公🔈共安全等领域引发一系列现实⛺风险。　　中国🔎网络空间安全协会人工智能安全治理🏍专业委员会委员 薛智慧：比如在经济金融🎃领域，一旦数据受🕞到污染，一些市场行为分析、信用风险评估、异常交易监✡控等工作就🍱可能出现判断和决策错误，进而造成直🚣接的经济损失。而在社会舆🍣论方面，数据污染会破🐅坏信息的真实性，让民众难以🌂辨别信息的真伪，这就可能💲会引发社会舆论风险。　　加强源头监管 防范污染生成　　针对AI数据污染，从国家安全层面，我们应该如何防范风💐险？专家表示，应加强源头监管，防范污染生成。　　中国网络🚶空间安全协会人工智能安全治🧞理专业委员会委员 薛智慧：要制定明确的数🙀据采集规范，使用安全可信🌯的数据源，构建🔗数据标签体系，采🏄用严格的访问控制和审计🐥等安全措施。　　其次，可🌻以使用自动化工具、人工审查以及AI算法相结合的方式，对数据不一致性、格式错误、语法语🦓义冲突等问题进行分析和🍥处理。　　安全机关此⏪前针对AI数据污染也提示，要定期依据法规🔹标准清洗🙊修复受污数据，逐步构建模块化、可监测、可扩展🍧的数据治理框架，实现持续管🌷理与质量把控。　　对于广大网友而言，我们在日常🍚生活和工作中，又应该如何防🎸范AI数据污染的风险呢？　　网警提醒：　　一是使🕔用正规平台和企业提供的AI工具；　　二是科学合理地使用AI工具，AI产生的结果可以🎗参考，但不能盲信；　　三是注意保🕵护个人信息，避免不必🚥要的个人隐私暴露，同时不作不良信息🍐的投喂者，共同守护网络家园。韩国vps俄🖥罗斯触发社交平台封禁潮，部分账号遭处🗳理。中新社华盛顿8月1日电 (记者 陈孟统)美国劳工部8月1日公🏕布的数据显示，美国7月非农部门新🍭增就业7.3万人，失业率为4.2%，环比上升0.1个百分点。　　与此前月均🏃新增就业超过14万人相比，上述数据远低于市🦄场普遍预期，随即引发美国💖金融市场波动。当天早盘，华尔街股市下🥒跌，美债收益率👡大幅走低。　　不仅如此，美国劳工部还大💃幅下修5月和6月的就业数据：5月非农新🎊增就业由14.4万人下调至1.9万人，6月则由14.7万人下调至1.4万人。　　《华盛顿邮报》指出，5月和6月合计下修25.8万个就业岗位，“这一修正幅度📸令人震惊”，“市场对美国经🚕济放缓的⛲担忧在最新的就业增长报告🍌中得到了进一🐥步印证”。　　数据显示，美国7月🌙的就业增长主要来自医疗保健和社🐦会服务行业，联邦政府就业人🈴数则继续减少。其中，医疗保健业新增就业5.5万人，社会服务业新增1.8万人。联邦政府就业在7月减少1.2万人，自1月以来已累计😻减岗8.4万人。　　在薪资增长方面，美国7月份非农部门🛳员工的平均时薪为36.44美元，环比上涨0.3%，同比上涨3.9%。　　在7月就业数据公布前，美联🤙储发布了两位在🥇日前货币政策会议上罕🚏见投下反对票🐟的理事的声明。二人均在声明中🔖阐述了对🧦当前美国劳动力市场的评估。　　美📜联储负责监管事务🥑的副主席米歇尔·鲍曼指出，尽管表🏃面上美国劳动力市场🕎状况良好，但一旦考虑到预期💩的数据修正，私🔳营部门的新增就业几乎处于停🚐滞状态。其他数据显示劳💳动力市场的下行风险🎗正在上升。在🐺核心通胀接近目标、通胀上行风😁险有限的情况下，我们不应等🥫到劳动力市🙃场明显恶化后才开始降息。　　美联储理事克里⬇斯托弗·沃勒的声明说，美国劳动力市场的活力已🚰经下降，脆弱🃏性迹象日益明显。今年以来，就业人口比率👉出现显著下滑，企业减🤑少招聘但仍保留现有员🌰工，就业增长集中在受🐣经济周期🐭影响较小的少数行业，如医疗👣保健和社会服务业。　　美联社分析认为💰，由于就🥔业数据意外疲软，投资者对美联储9月降息🐻的预期将显著升温。　　美联储的下一次货币政😶策会议将于9月16日至17日举行。(完)

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（青岛日报／观海新闻记者 小坂七香）