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大发平台- (2023已更新互动/百科)

来源:大发平台2021-07-01 17:48

  

我是新时代的兵|装甲兵现代陆战场的主要突击力量******

  解说:我是王锐,是一名装甲兵,现任第74集团军某合成旅“黄草岭功臣连”车长。装甲兵,是以坦克、步兵战车、装甲输送车为基本装备,主要遂行地面突击和两栖突击任务的兵种。具有猛烈的火力、广泛的机动力和良好的防护力,可以减轻常规武器和核武器袭击的损害,并能迅速利用常规火力突击和核突击的效果,实施快速机动、猛烈突击,在短时间内歼击敌人。是现代陆战场的主要突击力量。

我是新时代的兵|装甲兵现代陆战场的主要突击力量

  我们的武器装备主要包括主战坦克、轻型坦克、水陆坦克、步兵战车以及装甲输送车。其中,步兵战车和装甲输送车是我们使用的主要作战装备。除了“海中游”,让战车在“陆上飞”,也是我们的必备技能。平时训练,两个限制杆之间的距离比车身宽出80厘米。我还会主动加码,一次次缩短限制杆,挑战极限。

  养兵千日,用兵一时。2016年一次对抗演习中,在破除障碍的关键时刻,我的前车突然出现发动机故障,停在一条通道前。这个通道太窄了,28吨的铁甲战车一旦驶入,稍有不慎就会进退不得,立即成为阵地上的活靶子。最终,我驾驶战车,像线穿针一样直冲过去,扭转被动局面。事后,经过演习复盘得知,那条通道仅比战车宽出14厘米。关键时刻发挥出来的神技,恰恰源自日常的刻苦训练。

  近几年,我驾驶的809战车经历了数次加改装,升级的北斗导航系统、车长任务终端刚配发时,我心里很着急。作为军人,战胜“曾经的自己”,才能适应新的战位。驾驶训练,我蒙上潜望镜,用显示终端、摄像仪处置情况;通信训练,我抛弃语音通话器,逼自己用数据传指令;射击训练,我既练传统技能,又要求自己用火控系统快算快打。如今,单车的位置可以在旅和营指挥车上显现,指挥链路的贯通也给上级研究新战法创造了更多可能。

  改革主动迎战,明天方能胜战。面对强军路上的新要求、新挑战,我们官兵要坚定强军信念,越是艰险越向前,在学习和实践中练就胜战本领,在强军舞台上成就属于自己的精彩人生。

  科学顾问:费伯禹

  制片顾问:范文军

  编 导:金 赫

  动 画:卞文斌

  鸣 谢:北京市人民政府征兵办公室

  出 品:中国科协科普部 光明网

大发平台

报告显示:超六成受访者认为应强制企业公开算法******

  光明网讯(记者 李政葳)“当前,国内对于算法治理的基本思路和框架都是清晰的,而分级分类精准治理的模式应当可以解决如何落实的问题。”在日前举办的“2022啄木鸟数据治理论坛”上,谈及算法治理的现状,清华大学人工智能国际治理研究院副院长、人工智能治理研究中心主任梁正表示,算法分级分类本身不是目标,而是要针对不同风险场景配备不同监管规则。

  论坛由南都个人信息保护研究中心联合清华大学人工智能国际治理研究院、人工智能治理研究中心(清华大学)主办。其间,南都个人信息保护研究中心发布《算法应用与治理观察报告》《个人信息安全年度报告》《平台经济反垄断观察报告》。

  记者了解到,《算法应用与治理观察报告(2022)》,梳理了国内外的多项法规,结合热点事件及应用场景呈现了算法治理现状,并发布千份算法治理调查问卷了解公众对算法公开和算法治理的了解程度和基本态度,最后基于多方调查分析,给出了当前算法趋势观察以及未来治理方向建议。

  报告发现,目前国内算法治理仍处于早期探索阶段,企业的算法公开主要依靠官方的互联网信息服务算法备案系统,或在舆情事件发生之后。调查问卷结果显示,近半受访者承认算法让自己的使用体验更好,但仅一成受访者认为企业算法公开做得很好,逾六成的受访者称曾遭遇“大数据杀熟”;超过六成的受访者认为应该强制企业公开算法。

  “在数据、算法方面治理政策进展显著,在平台与应用方面的政策和落地尚需加紧。”中国科学院人工智能伦理与治理研究中心主任、国家新一代人工智能治理专委会委员曾毅认为,目前人工智能伦理有三个相当紧迫的问题需要被正视:首先,人工智能应当被适度使用;其次,目前人工智能服务知情同意落地艰难,被迫知情同意普遍存在;最后,目前用户数据的授权撤销在人工智能服务中存在巨大挑战,需要监管和更高层的网络服务提供方联合提出更合理的政策与解决方案。

  针对日前发布的《互联网信息服务深度合成管理规定》,中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒表示,从算法治理角度来说,深度合成管理规定与之前的算法推荐管理规定的思路有所不同,前者采用了一种“三位一体由的数据与技术规范。

  具体来讲,由于深度合成技术的门槛较高,技术支持者也被纳入了监管范围内。比如,深度合成服务提供者提供智能对话、合成人声、人脸生成、沉浸式拟真场景等服务,应当进行显著标识,这就将更重的责任落在了服务提供者身上。

  中国社科院科技和社会研究中心主任段伟文提到,算法治理需要构建可信任的算法认知,而这需要产业和消费者的共同努力:产业要努力提升算法精准性、透明度,减少偏见,减少歧视;消费者则需要提高数字素养,提升算法意识,加强在人机互动中自主性、控制感和协同意识。

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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