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来源:乐发lv漏洞1381-08-23 17:48

  

重庆涪陵小田溪墓群清理一批商周遗存 现早期巴人活动踪迹******

  中新网重庆1月17日电 (景诗雁)记者17日从重庆市文物考古研究院获悉,位于三峡库区的重庆涪陵小田溪墓群2022年完成阶段性考古发掘,清理出一批重要商周时期遗存,找到了早期巴人活动的踪迹。

  该成果对建立乌江流域先秦时期考古学时空框架,研究乌江流域早期巴文化的陶器组合及其规律、巴人迁徙路线,以及研究商周时期该地区与四川、贵州、湖南、湖北等地区的文化交流、传播等学术课题具有重要意义。

图为重庆涪陵小田溪墓群考古的H3区域。 重庆市文物考古研究院供图图为重庆涪陵小田溪墓群考古的H3区域。 重庆市文物考古研究院供图

  据介绍,小田溪墓群位于涪陵区白涛街道小田溪村,乌江西岸的一二级台地上。涪陵小田溪墓群考古是“川渝地区巴蜀文明进程研究”项目之一,2022年实施考古发掘面积500平方米。根据遗址的文化内涵,考古队将遗址分三个区开展工作,重点工作在其中的陈家嘴地点、网背沱地点两个区域展开。

  “本年度最重要的发现是在网背沱发现了丰富的商周遗存,H3体量巨大,出土陶片2300余件,从出土品看,主要有尖底器、圜底器、平底器、圈足器等。”重庆市文物考古研究院文物考古研究所文博副研究馆员燕妮说,考古队在H3采集了两个炭样标本,时代约在商代晚期,考虑到木炭的年代一般早于遗迹的形成年代,结合器型比对结果,认为H3遗存时代应大致在商末至西周初期,个别器物可晚至西周早期,系发现早期巴人在乌江流域活动的实证,为研究乌江流域先秦遗存提供了最新材料。

图为重庆涪陵小田溪墓群考古出土的子母口尖底盏。 重庆市文物考古研究院供图图为重庆涪陵小田溪墓群考古出土的子母口尖底盏。 重庆市文物考古研究院供图

  据介绍,网背沱商周遗存文化面貌复杂,但其主体陶器群仍以尖底杯、角杯、子母口尖底盏、小平底罐、圜底罐(釜)为主,总体与峡江地区更为接近,展现出成都平原、峡江地区、陕南地区以及川西高原多文化汇聚融合的历史场景。

  燕妮称,涪陵小田溪墓群还出土了大量动物骨骼,实证遗址的生业模式。经初步鉴定,该遗址出土的动物骨骼有哺乳动物类、鱼类、鸟类、爬行动物四大类,说明野生动物仍然占据绝大部分,虽然有部分猪的骨骼,但渔猎经济仍然占据绝对优势。(完)

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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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