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“钢轨医生”春运故事：零下2℃为高铁隧道“把脉问诊”******
(新春走基层)“钢轨医生”春运故事：零下2℃为高铁隧道“把脉问诊”
中新网宁波1月16日电(林波 朱小刚)“李康，晚上施工你负责下行侧隧道边墙检查。”“吴海瑞，你和王达负责清运杂草，夜间天气寒冷，大家都注意保暖。”“好的，我们会按标作业，注意保暖。”
窗外，夜色浓烈，凛冽的寒风呼呼地吹着。室内，灯火通明，回荡着阵阵应答声。
近日，在中国铁路上海局集团有限公司宁波工务段椒江桥隧工区会议室里，工区班前点名会正在举行，该工区工长王海松对7位职工的工作进行分工。
当日23时，职工们按照各自分工到工具间准备作业用的机工具。
此时，深夜江边雾气来袭，短时间内能见度不到10米，只有几盏头灯闪烁着微弱的光。幸运的是，不一会儿雾气就有所消散，“钢轨医生”们搭乘工程车，赶赴杭台高铁下北山二号隧道进口，等待进网作业命令。
命令下达后，他们进入隧道，分三组进行作业。
隧道拱顶混凝土结构检查现场。 王威 摄据悉，下北山二号隧道全长429米，虽是一座短隧道，却是华东地区第一座单洞四线隧道，也是台州站进站咽喉口，在杭台高铁全线位置非常重要。
作业现场，他们利用检查锤、照相机、望远镜和限界测量仪等检测工具，对隧道衬砌、基础沉降和限界等技术指标进行检查。
在工友照明灯的配合下，王海松利用60倍变焦望远镜，对隧道拱顶的混凝土结构进行检查。隧道里温度较低，湿度较大，灯光也不够亮，王海松和工友配合着对隧道拱顶混凝土结构进行逐个分段分格检查。
“这次有雾气，所以镜头不太清楚，只有频繁清理镜头，才能看得更清楚、更准确。”每隔一段时间，王海松就停下来对望远镜进行擦拭，确保现场观测的精准度。
在仔细检查隧道衬砌后，他们又打开中心水沟盖板，对水沟进行检查，这时王海松发现水沟里有一处细小的泥土淤积，约一厘米高。
“短隧道火车快速行驶，尘土、铁屑等杂物容易被吹进来，在中心水沟形成淤泥堆积，我们要用铁锹等工具把淤泥处理掉，确保排水通畅。”王海松如是介绍。
与此同时，另外两组人利用检查锤，对隧道上行侧和下行侧的边墙进行敲击，确认墙体是否有空响，并对高铁未开通前整治过的细小问题进行复检。
检查记录现场。 王威 摄“95后”职工李康在该工区从事桥隧检修作业已经有8年，每天0时到4时的四个小时作业里，他做的工作简单又重复，就是用检查锤不断敲击边墙或者拿着本子对数据进行记录。
当日凌晨，隧道里的温度已下降到零下2℃，李康的脸上却冒出了汗。
“我们在敲击过程中，每一步都得仔细、认真，每一块都不能漏下，并把问题全部记录下来，立马去现场整治。对我们而言，这项工作虽然很累，但还是感到很自豪，能为列车运行安全做最好的保障。”李康如是说。
2023年的春运是杭台高铁开通后的第二个春运。其间，这些“钢轨医生”们将对铁路沿线隧道、桥梁等设备进行加密检查，对相关技术指标进行“把脉问诊”，确保高铁旅客安全出行。(完)
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] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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