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春运10天北京铁警破获各类案件104起 抓获网逃人员50人******

  中新网北京1月17日电 (邓有林 郭超凯)2023年春运于1月7日开始。记者从北京铁路公安局获悉,自1月7日至1月16日,春运10天来该局共破获各类案件104起,刑事拘留2人,行政拘留11人,抓获网上在逃人员50人,帮助旅客找回遗失遗落行李物品170余件,价值32.2万余元。

  春运期间,北京铁路公安处在北京七大火车站增派警力,加强巡逻巡视,提高站区见警率、民警管事率,并围绕“平安一号”专项行动,加大对网上在逃人员的查缉力度,全面营造和谐有序的站车环境。

  1月13日17时许,网上在逃人员韩某在北京站检票进站时,被北京站派出所民警当场查获。经查,韩某因涉嫌拒不支付劳动报酬案被江苏省兴化市公安局上网通缉,目前韩某已被移交当地公安局。1月14日8时许,清河站派出所民警在站区一楼进站口执勤时,将网上在逃人员张某抓获。经查,张某因涉嫌诈骗案被浙江省景宁畲族自治县公安局上网通缉,后张某被移交该公安局进一步处理。

1月8日,天津铁路公安处天津站派出所民警将代买火车票收取好处费的男子刘某抓获,民警进行审讯 北京铁路公安局供图1月8日,天津铁路公安处天津站派出所民警将代买火车票收取好处费的男子刘某抓获,民警进行审讯 北京铁路公安局供图

  据天津铁路公安处相关负责人介绍,春运以来,天津各大火车站派出所以保障旅客人身财产安全为出发点,联合刑警、治安等部门部署便衣警力深入站区,加大对各类违法违治行为的打击力度,守护广大旅客旅途平安。

  1月8日18时许,男子刘某在天津站广场通过搭讪,以代买火车票为由,先后收取两名旅客好处费共250元,被天津站派出所便衣民警当场抓获。后刘某因扰乱公共场所秩序,被天津铁路警方依法行政拘留十日。

  围绕“我为群众办实事”主题活动,石家庄铁路公安处号召广大一线民警走近旅客群众身边,让执勤民警成为“流动报警点”,快速高效为旅客排忧解难,切实提高旅客安全感、满意度。

  1月13日18时许,石家庄站派出所民警接到旅客沈先生报警。沈先生称过完安检后,装有13张美金、100张外币和笔记本电脑的黑色背包不翼而飞。接警后,民警立即展开工作,迅速联系到了错拿沈先生背包的女旅客谭某,由于谭某已乘坐T49次列车离开,谭某将背包交由乘警带回归还沈先生。

  临近春节,护航旅客返乡“团圆路”,北京铁路警方还将持续加强对霸座占座、醉酒滋事、动车吸烟等违法犯罪行为的打击力度,全力保障列车行车安全,广大旅客合法权益不受侵害。

  1月12日14时许,在六安开往北京南站的G2554次列车上,男子胡某在列车卫生间内“过烟瘾”触发烟雾报警器报警,列车抵达北京南站后,胡某被北京铁路警方处以行政拘留五日的处罚,并被列入铁路失信人员名单。(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。

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