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　　中新网7月22日电 据商务部网站消息，商务部条约法律🕹司负责❌人就世贸组织🤠公布中欧有关世贸争端案🌗件上诉仲裁🖲裁决事答记者问。

　　有媒体问：我们注意到，日内瓦时间7月21日晚，世贸组织就欧盟🎾诉中国标准必要专🥓利禁诉令世贸争端案🥝(DS611)公布“多方临时上诉仲裁安🗳排”(MPIA)项下的裁决。请问中方对🐪此有何评论？

　　答：我注意到你所说的情况。仲裁庭维持专家组👫裁决，认定😓中方禁诉令未影响其他世贸👱成员保护专利权，也不属于世贸规则👙所管辖的知识产权👘实施措施，中方对此表示欢迎💕。同时，仲🍈裁庭在缺乏规则依据的情况下，错误地认为世🏵贸成员应避免💬影响专利权人🔢在其他成员境内实施其权利。此举🔉不当扩大世贸成员义务，中方对此表示不满。下一步，中方将认真评🈯估相关裁决，按照世贸规则妥善处⏯理。

　　中方认可MPIA对于通过法律途🍝径🚵有效处理贸易争端的价值，将与其他MPIA参加方一道，继续致力🥝于推动MPIA良好有效实施，共同维护🆚以规则为基础的多边贸🍻易体制。

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中新社北京7月31日电 (记者 王恩博)中国国家统计局🔮7月31日公布，受制造业🍇进入传统生产淡季，部分地区高温、暴雨🥥洪涝灾害等因素影响，7月份中国制造业⏮采购经理指数(PMI)降至49.3%。　　国家统计局服👁务业调查中心高😙级统计师赵庆河介绍，7月份制造业PMI中，生产指数和新订单🔀指数分别为50.5%和49.4%，均比上月下降，制造业生产活动继续⏸保持扩张，市🌴场需求有所放缓。铁路船舶🏅航空航天设备、计算🕒机通信电子设🦇备等行业生产指数和新订🏒单指数持续位于扩张👚区间，产需两端较为活跃。　　受近期部分大宗🐴商品价格上涨等因素影响，7月份主要原材料🤓购进价格指数🥊和出厂价格指数分别为51.5%和48.3%，比上月上升3.1和2.1个百分点，其中主要原材料购🐻进价格指数自今年3月份以🚒来首次升至临界点以上，制🌙造业市场价格总体水平有🥠所改善。　　7月份，大型企业PMI为50.3%，比上月下降0.9个百分点，其生⏳产指数和新订单指数分别为52.1%和50.7%，均连续三🎮个月位于扩张区间，保持较好生产🍨经营态势；中型企业PMI为49.5%，比上月上升0.9个百分点，景气💮水平继续改善；小型企业PMI降至46.4%。　　重点行业中，装备制造业和💯高技术制造业PMI分别为50.3%和50.6%，均持续高于🍇临界点；消费品行业PMI下降0.9个百分点至49.5%；高耗能行业PMI上升0.2个百分点至48.0%。　　值得注意的是，制🐪造业企业对近期市场发展信🛄心有所增强。7月份，生产经营活动预😧期指数为52.6%，比上月上升0.6个百分点。汽车、铁路船舶🚥航空航天设备、电气机械器材等行业生🚭产经🐷营活动预期指数均位于55.0%以上较高景气区间。(完)【哪个平台片源最全】VIP免费看全集预警：品牌展览：举办品牌展览，展示产🌊品发展历程，现场销售特惠。仅剩091天，两家子农场用户🐈你爱的她上线了反🥓馈“快速的平台”中新网北京7月30日电 (记者 孙自法)施普林格·自然旗下专业学术期刊《自然-神经科学》最新发表🈳一篇论文认为，大脑能检测到潜在感🚱染源🉐进入周围环境，并提前准备身🤠体的免疫防御，这一过程甚🐥至可能在物理接触发生👰之前、在虚拟现实环🚡境中就已经开始。这项研究发现表明，大🐽脑和身体能主动协作以应对感染。　　该论文介绍，来💬自捕食者的威胁会触发“战或逃”反应，但病原体(如细菌和病毒)往往是悄无声息地🤖带来另一种不同的风🌧险。与病🌜原体接触会引发身体的免疫响应⛷，包括快速的先天免疫细胞反应🗓和较慢的适🏋应性免疫反应。不过，此前不清楚大🏳脑和免💑疫系统如何在感染发生之前协作。　　在本项研究中，论文共🍄同通讯作者、瑞士洛桑大学Camilla Jandus和Andrea Serino与同事及合作者一起🙌，在虚拟现实📑环境下设计了一个实验，让248名健📔康年轻人面对虚拟的人类面孔，其中一些有可见的感染迹象🍷，如皮疹或咳嗽，另一些则🥓表现为中性或恐惧的表情。当看似患病的🈁虚拟形象进入参与者近😐体空间(即身体周🔤围的近距离空间)时，参与者对触摸的反应👡更强烈，这表明大脑近🔬体空间系统处于高度戒🥕备状态。　　用脑电图和功能磁共😡振成像检🍧测脑活动时，研究人员还发现，在感🛅染性形象接近时，参与整合感官信息和空间👼觉知的脑区活动🖋发生改变，这种反应👒在面对中性或恐惧💢的面孔时未出现。从参与者血液💖中采集的样本显示，接触感染虚⛪拟形象与先天淋巴细🐺胞(免疫系统的关🎨键组成)活性相关📌指标升高有关，相比对照组，这更接🎋近对真实感染如流感疫苗🧔等的反应。　　论文🔡作者总结认为，大脑面对潜🕟在的感染可以协🔏调早期生理反应，提前准备好免疫系统。(完)百合咲🅱润美正式发布了《苏超“十三妹”赢了！笑着笑🕶着泪流满面，“常州就😺是平凡的我们”》全新作品！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。

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伊賀真子/Maika/西宮夢/相泽梨菜

（青岛日报／观海新闻记者 日下部加奈）