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三分快三app-百科百科

来源:三分快三下载2024-02-25 17:48

  

“坚持人与自然和谐共生 共建清洁美丽世界”主题边会在蒙特利尔举行******

  中新网蒙特利尔12月8日电 《生物多样性公约》第十五次缔约方大会(COP15)第二阶段会议当地时间7日在加拿大蒙特利尔开幕。当天,“坚持人与自然和谐共生 共建清洁美丽世界”主题边会作为COP15中国角首场边会成功举行。

  本次边会由生态环境部环境与经济政策研究中心、中国新闻社主办,中国新闻网承办,旨在进一步凝聚保护生物多样性全球共识,推动COP15第二阶段会议达成富有雄心、平衡、务实、有效、强有力且具变革性的“框架”。COP15主席、中国生态环境部部长黄润秋出席边会并作主旨发言。

COP15主席、中国生态环境部部长黄润秋出席“坚持人与自然和谐共生 共建清洁美丽世界”主题边会并作主旨发言 余瑞冬摄COP15主席、中国生态环境部部长黄润秋出席“坚持人与自然和谐共生 共建清洁美丽世界”主题边会并作主旨发言 余瑞冬摄

  黄润秋表示,通过多年努力,中国生物多样性保护取得显著成效,有效保护了90%的陆地生态系统类型和74%的国家重点保护野生动植物种群,新增森林面积居世界首位,300多种珍稀濒危野生动植物野外种群得到很好恢复。中国的实践和成效表明,经济发展与生态保护不是非此即彼的“单选题”,人与自然是和谐共生的命运共同体。

  黄润秋指出,今年10月胜利闭幕的中国共产党第二十次全国代表大会对推动绿色发展、促进人与自然和谐共生作出重大战略部署,宣示了中国与国际社会一道应对全球生态环境挑战,共建地球生命共同体的鲜明态度和责任担当。中国期待各方共同推动达成国际社会期待已久的、兼具雄心和务实平衡的“框架”,遏制并扭转生物多样性丧失的严峻形势,走上通往人与自然和谐共生的美好未来。

COP15主席、中国生态环境部部长黄润秋出席“坚持人与自然和谐共生 共建清洁美丽世界”主题边会并作主旨发言 尹灵摄COP15主席、中国生态环境部部长黄润秋出席“坚持人与自然和谐共生 共建清洁美丽世界”主题边会并作主旨发言 尹灵摄

  边会由中国代表团团长、生态环境部副部长赵英民主持。联合国《生物多样性公约》秘书处执行秘书穆雷玛、加拿大环境与气候变化部国际关系助理副部长德波尔、世界自然基金会全球总干事兰博蒂尼等出席边会并作主旨发言。中国驻加拿大特命全权大使丛培武出席边会。

  “中国在生物多样性保护方面取得了卓越成就。”穆雷玛表示,作为全球最大的发展中国家,中国在生物多样性保护领域发挥着独特作用,走出了一条既提高人们生活水平,又较好地保护生态的发展道路,为发展中国家提供了可供效仿和学习的模式。

联合国《生物多样性公约》秘书处执行秘书穆雷玛出席“坚持人与自然和谐共生 共建清洁美丽世界”主题边会并作主旨发言 尹灵摄联合国《生物多样性公约》秘书处执行秘书穆雷玛出席“坚持人与自然和谐共生 共建清洁美丽世界”主题边会并作主旨发言 尹灵摄

  德波尔向中方成功举办中国角边会表达祝贺。他表示,希望未来几周,双方能共同努力,达成2020年后全球生物多样性框架,“这将是大自然的胜利”。

  兰博蒂尼表示,中国积极参与世界环境保护进程,尤其是担任COP15主席国以来采取了一系列措施,令人感到非常振奋。“接下来两周,我们将听到更多关于中国经验的分享。”

  边会设置主旨发言、圆桌对话、案例分享等环节,邀请地方政府、非政府组织和企业代表,分享中国生物多样性保护和生态文明的典型案例,体现共建清洁美丽世界的理念,促进全球可持续发展。

“坚持人与自然和谐共生 共建清洁美丽世界”主题边会圆桌对话环节“茶与咖啡的对话” 余瑞冬摄“坚持人与自然和谐共生 共建清洁美丽世界”主题边会圆桌对话环节“茶与咖啡的对话” 余瑞冬摄

  在“茶与咖啡的对话”环节,中外嘉宾讲述了关于茶与咖啡的精彩故事,从两大饮品长达千年的种植史中,解读人与自然和谐共生的内涵。在案例分享环节,嘉宾通过从香禾糯到中药材,从土地修复到红树林湿地保护,从江豚到青头潜鸭等典型案例,展现了中国对于生态环境保护的独特智慧和辛勤付出,也阐明了中国逐绿前行的坚定决心。(完)

                                                                                                                                                                                                                          • 三分快三app

                                                                                                                                                                                                                            你的隐私,大数据怎知道?我们又该如何自我保护?******

                                                                                                                                                                                                                              在网络上,每个人都会或多或少,或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘,就存在隐私泄露的风险,引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代,大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫,甚至有点不知所措。那么,你的隐私,大数据是怎么知道的呢?大家又该如何自我保护呢?

                                                                                                                                                                                                                              1.“已知、未知”大数据都知道

                                                                                                                                                                                                                              大数据时代,每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前,你说过什么话,它知道;你做过什么事,它知道;你有什么爱好,它知道;你生过什么病,它知道;你家住哪里,它知道;你的亲朋好友都有谁,它也知道……总之,你自己知道的,它几乎都知道,或者说它都能够知道,至少可以说,它迟早会知道!

                                                                                                                                                                                                                              甚至,连你自己都不知道的事情,大数据也可能知道。例如,它能够发现你的许多潜意识习惯:集体照相时你喜欢站哪里呀,跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀,你喜欢与什么样的人打交道呀,你的性格特点都有什么呀,哪位朋友与你的观点不相同呀……

                                                                                                                                                                                                                              再进一步说,今后将要发生的事情,大数据还是有可能知道。例如,根据你“饮食多、运动少”等信息,它就能够推测出,你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时,大数据就知道:流感即将暴发了!其实,大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。

                                                                                                                                                                                                                              当然,这里的“你”并非仅仅指“你个人”,包括但不限于,你的家庭,你的单位,你的民族,甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息,将会把你塑造成什么,是英雄还是狗熊?这却难以预知。

                                                                                                                                                                                                                              2.数据挖掘就像“垃圾处理”

                                                                                                                                                                                                                              什么是大数据?形象地说,所谓大数据,就是由许多千奇百怪的数据,杂乱无章地堆积在一起。例如,你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等,都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息,例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息,也都是大数据的组成部分。还有,各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息,仍然是大数据的组成部分。总之,每个人、每种通信和控制类设备,无论它是软件还是硬件,其实都是大数据之源。

                                                                                                                                                                                                                              大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术,采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程,可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。

                                                                                                                                                                                                                              不过,这些听起来高大上的大数据产业,几乎等同于垃圾处理和废品回收。

                                                                                                                                                                                                                              这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集,可算作“数据收集”;将废品和垃圾送往集中处理场所,可算作“数据集成”;将废品和垃圾初步分类,可算作“数据规约”;将废品和垃圾适当清洁和整理,可算作“数据清理”;将破沙发拆成木、铁、布等原料,可算作“数据变换”;认真分析如何将这些原料卖个好价钱,可算作“数据分析”;不断总结经验,选择并固定上下游卖家和买家,可算作“模式评估”;最后,把这些技巧整理成口诀,可算作“知识表示”。

                                                                                                                                                                                                                              再看原料结构。大数据具有异构特性,就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话,那就在于垃圾是有实体的,再利用的次数有限;而大数据是虚拟的,可以反复处理,反复利用。例如,大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司,将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之,大数据专家完全可以“一菜多吃”,反复利用,而且时间越久,价值越大。换句话说,大数据是很值钱的“垃圾”。

                                                                                                                                                                                                                              3.大数据挖掘永远没有尽头

                                                                                                                                                                                                                              大数据挖掘,虽然能从正面创造价值,但是也有其负面影响,即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢?这其实很简单,我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧!

                                                                                                                                                                                                                              一大群网友,出于某种目的,利用自己的一切资源渠道,尽可能多地收集当事人或物的所有信息;然后,将这些信息按照自己的目的提炼成新信息,反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。

                                                                                                                                                                                                                              接着,大家又在第一次人肉迭代的基础上,互相取经,再接再厉,交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作,于是,便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复,经过多次不懈迭代后,当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实,至少主体是事实,“人肉搜索”就成功了。

                                                                                                                                                                                                                              几乎可以断定,只要参与“人肉搜索”的网友足够多,时间足够长,大家的毅力足够强,那么任何人都可能无处遁形。

                                                                                                                                                                                                                              其实,所谓的大数据挖掘,在某种意义上说,就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过,这种搜索的目的,不再限于抹黑或颂扬某人,而是有更加广泛的目的,例如,为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之,只要目的明确,那么,大数据挖掘就会有用武之地。

                                                                                                                                                                                                                              如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比,网友被电脑所替代;网友们收集的信息,被数据库中的海量异构数据所替代;网友寻找各种人物关联的技巧,被相应的智能算法替代;网友们相互借鉴、彼此启发的做法,被各种同步运算所替代。

                                                                                                                                                                                                                              各次迭代过程仍然照例进行,只不过机器的迭代次数更多,速度更快,每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”,被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时,那是因为对大数据挖掘来说,永远没有尽头,结果会越来越精准,智慧程度会越来越高,用户只需根据自己的标准,随时选择满意的结果就行了。

                                                                                                                                                                                                                              当然,除了相似性外,“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如,机器不会累,它们收集的数据会更多、更快,数据的渠道来源会更广泛。总之,网友的“人肉搜索”,最终将输给机器的“大数据挖掘”。

                                                                                                                                                                                                                              4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

                                                                                                                                                                                                                              必须承认,就当前的现实情况来说,大数据隐私挖掘的“杀伤力”,已经远远超过了大数据隐私保护的能力;换句话说,在大数据挖掘面前,当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后,在过去几十年,人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害,可谁也不曾意识到,至少没有刻意去关注,当众多无害碎片融合起来,竟然后患无穷!

                                                                                                                                                                                                                              不过,大家也没必要过于担心。在人类历史上,类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看,隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”,获得空前好处,产生了更多需要保护的“隐私”,于是,不得不再回过头来,认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时,“挖掘”它们就会变得越来越有利可图,于是,新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看,人类在自身隐私保护方面,整体处于优势地位,在网络大数据挖掘之前,“隐私泄露”并不是一个突出的问题。

                                                                                                                                                                                                                              但是,现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息,如何进行隐私保护呢?单靠技术,显然不行,甚至还会越“保护”,就越“泄露隐私”。

                                                                                                                                                                                                                              因此,必须多管齐下。例如从法律上,禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为;从管理角度,发现恶意的大数据搜索行为,对其进行必要的监督和管控。另外,在必要的时候,还需要重塑“隐私”概念,毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。

                                                                                                                                                                                                                              对于个人的网络行为而言,在大数据时代,应该如何保护隐私呢?或者说,至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢?答案只有两个字:匿名!只要做好匿名工作,就能在一定程度上,保护好隐私了。也就是说,在大数据技术出现之前,隐私就是把“私”藏起来,个人身份可公开,而大数据时代,隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开),而把个人身份隐藏起来,即匿名。

                                                                                                                                                                                                                              (作者:杨义先、钮心忻,均为北京邮电大学教授)

                                                                                                                                                                                                                              (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                                                                                                                                                                            [责编:天天中]
                                                                                                                                                                                                                            阅读剩余全文(

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