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大发购彩大厅~welcome2023-01-31 16:05

九寨沟四姑娘山门票买一送一 四川阿坝冬季旅游季优惠多******

  中新网成都1月12日电 (唐倩)春节越来越近 ,假期想好去哪儿玩了吗 ?1月12日,在四川省文化和旅游厅组织召开 的2023年“市(州)文旅主题宣传月”新闻通气会上 ,阿坝州围绕“安逸四川·净土阿坝·冰雪童话”主题,面向全国游客推出“冰雪、温泉 、阳光”三大冬游名片 ,九寨沟 、四姑娘山等阿坝州国有4A级及以上旅游景区实行全价门票“买一送一” ,国有4A级以下旅游景区门票全免 的优惠政策。

冬季黄龙美景。(蒋跃斌 摄)冬季黄龙美景 。(蒋跃斌 摄)

  近年来,阿坝州全力打造“净土阿坝冰雪童话”冬季旅游品牌形象,以加快疫后市场复苏为目标,推出“冰雪+旅游”“温泉+旅游”“阳光+旅游”“体育+旅游”“文化+旅游”等一系列冰雪特色旅游产品和文旅活动,不断满足广大人民群众对冬季旅游的新期待。

  达古冰川冰雪旅游季将持续至今年5月,开展神山祈福、过藏家新年等系列活动。以“蓝冰与暖阳之恋”为主题的中国九寨沟第十八届国际冰瀑旅游节活动将持续至4月底。此外 ,还有理县温泉冰雪季、2023年藏历新年庆祝活动等系列特色文旅活动,游客可到净土阿坝“玩冰雪、泡温泉 、赏冬景”,体验不一样的春节新年趣味。

  针对冬季冰雪温泉旅游季,阿坝州分享了全域景区玩法耍法 ,让游客可以乐游冰雪童话世界——净土阿坝。

  在五大冬季旅游胜地 ,可以尽赏冰雪盛景 。“童话世界”九寨沟 、“人间瑶池”黄龙、“户外天堂”四姑娘山 、“最近 的遥远”达古冰川、“东方的魔幻世界”莲宝叶则 ,每一座山峰雪景都演绎着不一样 的冰雪奇缘 。

冬季达古冰川美景。(王建雄 摄)冬季达古冰川美景。(王建雄 摄)

  在九大滑雪攀冰胜地 ,可以尽享无限冰雪乐趣。阿坝州 是四川乃至中国南方地区拥有滑雪场数量最多,雪道最长的地区 ,拥有茂县九鼎山太子岭滑雪场 、理县鹧鸪山滑雪场、毕棚沟戏雪园、孟屯河谷冰雪馆 、松潘奇峡沟冰雪欢乐谷以及新开园的汶川羌人谷滑雪场,雪地摩托、冰上自行车、雪上飞人等10余项冰雪项目,开启“南国雪乡” 的乐趣 。

  在四大温泉度假胜地 ,被誉为“川西第一汤” 的古尔沟温泉,是目前四川省内唯一集浴用 、饮用 、疗用于一体的天然热质矿泉 ,高山无边温泉泳池享360度美景,还有毕棚沟娜姆湖温泉、若尔盖河它温泉、降扎温泉等,随意畅“泡”。在金川大东女阳光旅游度假区和茂县阳光福地康养度假区两大阳光度假胜地,可尽情沐浴冬日暖阳,温暖又舒适。

  针对冬季旅游,阿坝州还特别推出“熊猫家园·冰雪四姑娘山”世界遗产冬游精品线 、“净土阿坝·冰雪温泉”康养度假冬游精品线 、“快乐冰雪·滑向2023”滑雪度假冬游精品线 、“迎新春·阳光祈福”自驾精品线等八条冰雪旅游精品路线。(完)

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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)

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