评分8.0

丹道至尊

导演:管虎

年代:2024 

地区:金华 

类型:重生 重生 逆袭 香港 

主演:未知

更新时间:2024年12月15日 10:02

原标题:“一次挂号管三天”彰显便民导向

研究发现,2017年上海实施公共场所全面禁烟立法使吸烟率下降2.2个百分点,在全国层面实施同类立法可带来的经济收益相当于国内生产总值(GDP)的0.04%-0.07%。研究结果表明,上海实施严格的公共场所无烟立法不仅能显著改善公共健康和空气质量侠僧,还有效减少吸烟行为和降低了吸烟率侠僧,尤其在男性、教育水平较高、未婚及年轻群体中效果更加显著,同时产生正向经济收益,实现医疗费用节约和劳动生产力提升。研究成果为评估发展中国家的控烟策略提供了新视角。

研究数据来自中国社会科学院的“中国家庭追踪调查” (CFPS),涵盖了中国各地区的经济、社会、健康等方面的信息,选取了2012、2014、2016和2018年四轮调查数据,追踪上海市无烟立法实施前后的吸烟行为变化。研究对象为18岁及以上成年人。研究还结合健康增益宏观经济模型,进一步预测在全国范围内实施无烟立法对中国宏观经济的潜在影响。通过该模型,研究者将吸烟率变化与吸烟相关患病及死亡减少、医疗费用节省、人力资本提升等因素相结合,估算无烟立法在2017年到2035年间可能带来的经济效益,相关经济收益使用国内生产总值(GDP)衡量。

分析结果显示,上海在2017年实施公共场所全面禁烟政策后侠僧,吸烟率下降2.2个百分点,相当于当前吸烟者数量减少约8.4%,表明无烟立法对上海市民的吸烟行为产生直接影响。进一步亚组分析显示,无烟立法对不同人群的影响存在差异:男性群体的吸烟率下降幅度大于女性群体;教育水平较高的群体吸烟率降幅较大;未婚人群的吸烟率下降最为显著;年轻人群体的戒烟意愿也更强。这些结果表明,无烟立法对特定群体的影响更为显著,特别是在吸烟意识较强、社会支持度较高的人群中,无烟立法的效果更为突出。

《上海市公共场所控制吸烟条例》自2010年生效实施以来,先后经两次修订侠僧,分别于2017年施行室内全面禁烟和于2022年将电子烟纳入公共场所禁烟范围。同时侠僧,全市持续加强控烟监管执法力度,公共场所控烟状况不断向好,法定禁烟场所违规吸烟发生率从2010年控烟立法前的37.5%下降至12.4%,市民对室内全面禁烟的支持率高达98.1%。成人吸烟率自控烟立法以来已下降7.7个百分点至19.2%,连续13年呈持续下降趋势,提前达到“健康中国 2030”目标。

上海全市持续深入推进“控烟行动三部曲”,即“室内全面禁烟、室外不吸游烟、吸烟请看标识”,发布统一的控烟标识系统,包括禁烟标识和吸烟点标识及引导标识;推出国内首个室外吸烟点地方标准《室外吸烟点设置与管理要求》。上海九部门近日联合发布《关于进一步加强室外二手烟控制 推进无烟健康环境建设的通知》,对室外排队等候区等八类重点场所明确规范要求,加强“室外不随处吸烟”文明健康行为的倡导实践,进一步强化每个人都是自己健康的第一责任人,无烟环境人人支持,健康城市共建共享。

原标题:新时代走向富强的四大法宝

通过建构事前的“产品合规框架”、事中的“全生命周期合规框架”以及事后的“巨额罚款的处罚框架”,欧盟着力解决的难题是如何平衡发展(创新)与安全(权利)之间的紧张关系,这体现在既要促进AI的开发、投放市场、提供服务和使用,又要确保人们免受AI的损害,高水平地保护人们的健康、安全和基本权利,同时还要支持科技的创新。

我们建议遵守如下策略:其一,在企业内定义并控制AI模型及系统的边界;其二侠僧,在组织内制定详细具体的AI治理计划,实施持续风险防控并构建体系;其三,重点关注AI模型和系统的网络安全、个人信息保护及数据安全,遵循零信任原则;其四,做好AI的风险均衡化和分散化侠僧,避免集中式系统设计,以减少影响范围;其五,处理好AI系统全生命周期中的数据合规及数据治理;其六,做好组织内的AI素养教育,尤其是确保用户接受培训;其七,通过持续实施偏见测量等伦理审查,在组织内实现负责任和可信的AI。

首先,明确禁止性AI行为的具体范围。包括使用潜意识、操纵或欺骗性技术来扭曲行为;利用与年龄、残疾或社会经济状况相关的缺陷来扭曲行为;可能导致有害或不利待遇的社会评分;仅基于用户画像评估犯罪风险;非针对性编制人脸识别数据库;在工作场所或教育机构推断自然人的情绪;推断敏感数据的生物特征分类系统;在公共场所为执法目的使用实时远程生物特征识别系统等。

其次,界定在公共场所为执法目的使用实时远程生物特征识别系统的“豁免”条件。豁免范围仅限于:寻找特定犯罪受害者;自然人的生命或人身安全受到特定威胁或受到恐怖袭击;确定刑事犯罪行为人或嫌疑人的位置或身份,且可处以至少四年的监禁等。系统使用目的只能用于确认具体个人的身份,并应仅限于在时间、地理和个人方面绝对必要的情况。

首先,界定高风险AI系统的分类规则及具体范围。其中,正面清单涉及安全组件或附件一涵盖的产品侠僧,且需要进行符合性评估;附件三的高风险AI系统包括法律授权的生物特征识别系统,涉及关键基础设施的系统,教育与职业培训相关的系统,就业及劳动者管理等的系统,基本服务及福利的系统,法律授权执法行为的系统,移民、庇护和边境控制管理的系统,以及司法和民主进程的系统等;而负面清单包括仅涉及程序性任务、改进人类活动的结果、检测决策模式或其偏离情况、准备性工作等且不对自然人进行画像的系统。

其次,确定具体罚则:针对禁止性AI行为,最高罚款为3500万欧元或上一年度全球年营收的7%;针对高风险及特定AI系统,最高罚款为1500万欧元或上一年度全球年营收的3%;以错误信息回应主管机关等场景,最高罚款为750万欧元或上一年度全球年营收的1%;针对通用AI模型提供者,最高罚款为1500万欧元或上一年度全球年营收的3%。