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来源:盈彩网投资平台注册网2024-03-23 17:48

  

探访京广高铁的通信战士:“飞天遁地”护航高铁“贴地飞翔”******

  (新春走基层)探访京广高铁的通信战士:“飞天遁地”护航高铁“贴地飞翔”

  中新网长沙1月18日电 题:探访京广高铁的通信战士:“飞天遁地”护航高铁“贴地飞翔”

  作者 鲁毅 王极 刘海燕

  1月17日上午9时,在湖南长沙喧闹市区的一角,身高一米八三的大个子杨帅正蜷缩在一处光缆井下,使用专用仪器对高铁光缆进行巡检。

  杨帅是中国铁路广州局集团有限公司长沙电务段的一名“95后”高铁通信工,他所在的长沙南通信集中修工区主要负责京广高铁335千米通信设备的检修与养护。因其工区作业内容涉及无线通信、有线通信,作业环境覆盖高铁桥梁、隧道、铁塔、光缆井下等因素,他们被称为通信“全能战士”。

  铁路通信设备作为连接铁路运输行业各个系统间有序运行的“神经网络”,涉及的设备数量庞大、类型繁多。只要有火车经过的地方,就一定会有铁路通信网络的覆盖。

  “通信光缆是高铁行车调度指挥、电子客票以及旅客服务等重要工作的数据传输通道,为全国铁路信息通信互联互通提供保障。”杨帅说,如果巡检不到位、排患不彻底,一旦发生光缆中断,旅客将无法刷票进站乘车,高铁司机无法接收到调度命令和径路预告,甚至出现高铁大面积晚点或停运。

  在通信工的日常工作中,作业环境“脏乱小”,当属遍布在市内各个区域和高铁站区域附近的井下光缆巡检。

  “说它‘脏’,是因井下常年有污泥和积水;说它‘乱’,是因井下光缆涉及移动、联通、电信以及国防,盘根错节、相互交织;说它‘小’,是因作业空间非常狭小,每次仅能容纳一人作业,且作业人员下井后几乎无法正常转身。”杨帅说。

通信工借助各类仪器巡检高铁通信设备。 王极 摄通信工借助各类仪器巡检高铁通信设备。 王极 摄

  春运期间,大个子杨帅要经常进入直径仅有60厘米的光缆井下,蜷着身体检查光缆是否损伤。

  “像这样的光缆井,我们车间管内多达300多个,井下光缆构建成铁路通信网络,为高铁运行提供专用的通信网络信号。”长沙电务段长沙南高铁通信车间主任陈林成说,井下巡检虽不是高超的技术活儿,但至关重要,是通信集中修工区幕后保障高铁运行秩序的一个缩影。

  11时,井下光缆巡检完毕。杨帅与工友们收拾着工机具,驱车赶往长沙南站附近的一处铁塔进行作业。

  春运期间,他们的巡检作业更频繁了,要么翻山越岭深入荒野山坡,对无线信号干扰进行排查;要么攀爬登上50米高的通信铁塔检查馈缆和天线;要么乘汽车再转步行进入高铁隧道内,对直放站进行检修;要么在出现光缆中断时,迅速应急处置对细如发丝的光纤进行接续······

  这群“全能战士”的作业地点有空中的、有地面的、有地下的,既能拿着洋镐、撬棍干“粗活儿”,又能干使用光时域反射仪、熔接机干“细活儿”,还能操作频谱分析仪、八木天线干“累活儿”,他们“飞天遁地”各展所长,全方位护航高铁“贴地飞翔”,守护旅客安全、正点抵达。(完)

                                                                                                                                                • 盈彩网投资平台软件

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                                                                                                                                                    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]
                                                                                                                                                  阅读剩余全文(

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