监护 人不得实施家庭暴力、不得忽视对未成年人的照护与教育。 所谓“教育方式不同”，并不能成为掩盖虐待与忽视的借口。 政府需要在“尊重家庭教育权”与“保障儿童成长权”之间找到 更有力的平衡点。 三、面对舆情，官方还能做得更多 从“劝导”到“干预”：保障儿童权益需要更硬的手段。从 目前的处理来看，工作组的主要措施是“现场劝导”，要求家 长注意公共行为。但面对这种明显存在照护失职迹象的情 责任的体 现。儿童权益保护不是“看心情”的慈善行为，而是国家的刚性义务。 从“回应”到“行动”：舆情治理要有后续、有温度。此次 事件中，官方通报速度确实较快，体现了对舆情的高度敏感。 但公众需要的不仅是“快”，更是“实”。在舆情应对中，及时 通报只是第一步，关键在于后续是否能公开、持续、有效。 相关部门可以定期公布工作进展，邀请第三方儿童心理专家 或公益组织参与，增强公众信任感。只有把通报变成行动，

ESG 战略指标，设立首席声誉官（CRO）岗位统筹跨 部门协作。在组织架构上，建议形成"品牌宣传部+法务部+IT 部门" 的三位一体响应小组，确保在舆情萌芽阶段即可启动多维度研判。 制度建设方面需要制定分级响应预案。根据舆情影响范围将风险划 分为四级：一般性讨论（日传播量<1000）、潜在危机（跨平台传 播）、重大危机（主流媒体介入）、灾难性事件（国际关注）。针对不 同等级设定差异化的处置流程，例如在二级预警时即启动法律合规 小组负责人，二级警报同步生成多语言声明模板，三级警报联动 SEO 团队优化正面内容权重。这种"监测-分析-执行"的闭环将平均 响应时间从 7.3 小时压缩至 47 分钟。 三、动态优化的舆情保护生态 舆情保护需要持续迭代的内容策略。建议建立"黄金 24 小时"内 容工厂，在危机爆发期保持每小时 1-2 条的权威信息发布频率。同 时要注重打造"意见领袖联盟"，与行业专家、垂类博主建立常态沟 通渠道。

化矛 盾，让问题更复杂。 “头疼医脸”试图“消灭问题”而非“解决问题”，属 于形象管理的异化，这种碎片化应对暴露出三重认知缺陷： 一是将舆情与问题割裂，忽视其预警价值。一些地方将舆情 视为需要消除的症状，而非社会治理的信号灯，对公众关切 的问题沉默不答，对负面信息采取“封堵删”等强硬手段， 甚至要求相关主体统一噤声，认为“不回应舆情就没有舆情”； 二是将处置与治理分离，缺乏系统思维。部分主体将舆情处 和非理性表达。“头疼医脚”的本质，是完全脱离问题核心， 将精力投入到与问题毫无关联的领域，反映出处置主体对核 心矛盾的怯懦回避，往往使小问题拖成大危机，错失舆情处 置宝贵的“窗口期”。“头疼医脚”看起来很巧妙，甚至还需要一点点运气成 分。从方法论角度看，其处置的核心是主动制造或被动期待 新议题，通过另开赛道转移注意力场域，对冲原舆情压力。 其常见形式可归纳为三类：一是，同向价值延伸，以关联正 向议题稀释负面焦点。围绕原舆情的核心议题，主动抛出同 、回避责任 的消极逃避、另开新局的议题压制，最终都会付出公信力损 耗的沉重代价。舆情处置最怕的不是被骂上热搜，而是热搜 之后一切照旧。不难发现，以上四种范式共同特征都是“局 部止痛”，而真正需要系统性修复的本位主义的“臀伤”，仿佛被刻意绕开。也许，我们应该考虑一下“头疼医臀”— —只有当“每次舆情处置都是改进社会治理的机会”成为标 准流程，公众才会相信：每一次热搜的尽头，不是情绪消散

IBM 认为，AI 的工作负载是指用于完成人工智能、 机器学习和深度学习系统特定任务的独立计算进程、应用程序及 实时计算资源的集合。更具体地说，AI 的工作负载这一术语 特指那些需要处理海量数据的资源密集型任务，涵盖 AI 模型的 开发、训练与部署全流程。学习笔记 4/19 ---在技术底层，独立的 AI 工作负载通过特定计算模式 使人工智能应用能够模拟人类的认知特征，包括理解、决策、 Gbit/s的上行链路带宽，超强配置比为1.6:1 (40 Gbit/s ÷ 25 Gbit/s)，也会出现数据流拥塞（图2）。 图 2 超强配置的网络设计（如汇聚链路） 因此，“超强配置”通常是指对可能需要的设备、链路或 组件等资源的网络配置超出了实际可用资源，以减少网络建设的 成本。---主要是基于一个假设：根据统计规律，汇聚网络连设备 端口的分布式数据带宽不会并发（Concurrent）达到峰值。学习笔记 等深度学习模型）具有高度分布式 特征，需要在成千上万个 GPU 或专用 AI 加速器上并行运行。 这种分布式的计算范式对连接这些计算节点的网络提出了独特 且严苛的要求。这一新兴网络架构的核心需求包括（但不限于）： ---高吞吐量与低延迟：AI 集群必须在计算节点间实现海量 数据的极速传输。以神经网络（neural network）训练为例，GPU 之间需要以毫秒级频率持续交换模型参数、梯度值与数据集分片，

原则，主张港口收费应保持透明、 公平与非歧视，反对将经济问题政治化、武器化。 二、美方的政策动因与战略目标 从美国方面来看，所谓“港口费”政策有三重战略逻 辑。 一是产业保护和再振造船业的需要。美国造船业日渐 衰退，二战后被日韩等国赶超，进入 21 世纪后又被中国 显著超越。如今，美国造船业在全球市场份额中不足 1%， 产能效率仅为中韩等国的 25%，这是美国制造业空心化的 典型写照。 国际秩序，主张遵循《联合国宪章》和《联合国海洋法公 约》确立的基本原则，主张善意履行国际贸易中的非歧视 原则，反对美国以单边措施破坏海洋自由通行的基本规则。 三、制度后果与政策影响 短期内，中国航运业需要面对运输成本上升及航线布 局受限等多方面挑战。部分企业可能转向加拿大、墨西哥 等周边港口以规避额外费用。这种调整将削弱中国企业在 北美市场的港口服务竞争力，同时增加跨境运输环节的不 确定性。 总结 总体而言，“港口费”之争是中美博弈的新前沿，也 是国际经贸秩序分化的缩影。对美国而言，通过指责中国、 转嫁矛盾来弥补产业衰退的根源，只能获得短期政治红利， 无法真正提升竞争力。造船业的振兴需要长期技术积累与 产业政策支持，而非通过行政性收费实现。对中国而言，外部的遏制与围堵既是挑战，也是促使产业升级与制度创 新的契机。唯有加速自主技术发展、推动经济高质量发展， 才能在全球供应链重构中保持稳定与安全。

五要稳定预期，做“定海神针”舆情发生后，家长和学生就像海上的小船，需要我们这根“定海神针”。 如果家长和学生的情绪已经被调动起来，我们的应对反复变化，他们 得不到稳定的预期，舆情就容易升级。 要做好统筹协调，明确固定的信息发布人、发布时间和发布渠道，统 一数据和来源，对同一问题的解释说明应保持连贯性和一致性。 如果有变化，应公开坦诚说明原因。 对于需要时间进行调查研究、不能尽快给出结论的问题，如果只是简 舆情回应，语言应尽量平实、生动、清新、质朴、开门见山、直截了 当。 十要依法办事，做个“守法小卫士” 对待善意的批评，我们要虚心接受； 对于恶意造谣滋事者，则要依法打击。 应对舆情是特殊情况下的紧急事件，存在特事特办的实际需要，但不 能以此为借口违法违规动用权力，要坚持依法行政，把权力关进制度 的笼子里，在法律的约束下使用权力，维护社会公平正义。 如在一次重要的学校考试中，有学生被发现作弊，引起了其他学生和 家长的不满。

普通家庭学生的自尊心，更会在孩子心中埋下“身份决定价值” 的错误认知。 真正的教育公平，应当是“眼中有人”，看到每个学生的 个性和潜力，而非背后的家庭标签。学校的关注点，永远应 该是“学生是否进步”“是否需要帮助”，而非“家长能提供什 么”。任何将家庭背景与学生待遇挂钩的行为，都是对教育初 心的背离。 红线三：家校沟通错位，把“合作关系”变成“管理关系” 家校关系的核心，是“平等合作、相互尊重”。学校和家 许多家长面对这类要求时，往往陷入“两难”。拒绝填写 怕老师对孩子有意见，配合填写又觉得隐私被侵犯。这种“被迫配合”的沟通模式，根本无法构建真正的家校互信。良好的 家校沟通，应当是“需求明确、双向奔赴”。学校明确告知“为 什么需要这些信息”“会如何使用这些信息”，家长则根据实际 情况自愿提供；对于涉及隐私的内容，学校更应主动说明用 途并承诺保密，而非“一刀切”地要求填写。 值得警惕的是，这类“错位沟通”并非个例。有些学校要

的社情民意之间存在偏差，虚假新闻和信息茧房等问题也会 引致舆情误判的风险，隐私伦理、数据滥用、数据垄断等问 题还会带来网络信息管理的风险。 二是社会困境。一方面，建设网络舆情治理的数据收集、 储存、使用监管体系和技术分析系统需要雄厚的资金和充足 的人力；另一方面，数字技术量化并重构了信息传播效果的 评估指标和评价体系，造成媒介道德素养与“注意力经济” 之间的矛盾，而普通网民容易被智能推荐算法等技术裹挟， 从而削弱其 模型、系统、平台等高效的治理工具为其他治理路径赋能， 但对于其数据盲区，则需要法治治理路径来明确制度边界； 情感治理路径可以渗透到所有治理路径中，通过情感认同、 情感偏好等方式为其他治理路径提供柔性疏导补偿；市场治 理路径的利益偏差可以由协同治理路径的公共价值属性予 以校准。实践场域方面，呈现为不同治理路径复合应用的特 征。比如，突发公共事件既需要技术治理路径的网络舆情监 测预警、法治治理路径的谣言治理、情感治理路径的公众情 具有疏导社会情绪、有效引导网络舆情的功用。可见，法治、 市场、协同这三种治理路径是基础和前提，技术和情感这两 种治理路径则是手段和工具，只有它们相互配合才能种出参天大树，结出累累硕果。因此，需要从法治、市场、协同、 技术、情感等多个维度提升网络舆情治理的有效性。 当然，面对网络舆情治理的复杂形势，网络舆情治理研 究跨学科交叉融合的程度还不够充分。相信随着研究领域进 一步拓展、研究内容进一步深化和研究方法进一步创新，网

乎以 假乱真，观众难以分辨。AI 还可以模拟人物原声输出，只要输入台词字幕，就能获得与原型高度相似的人物配音。通过 AI 软 件，“宫廷戏改枪战戏”的视频能被轻而易举地制作出来。操作 者甚至不需要任何视频剪辑软件基础，只需用文字描述一下， 不论多荒谬的画面，AI 软件都能做出来。例如，在对桃园三结 义经典桥段的“魔改”中，原本是“喜欢结交天下英雄豪杰”被改 成了“最爱结交地痞流氓”，视频中角色说台词时，嘴形几乎让 85.7 万次点赞，留言超过 6.3 万条，转发超过 218 万次。 （五）AI 魔改视频充斥网络，劣币驱逐良币 由于技术发展的方向注定是越来越方便，魔改视频的操作 者现在已不需要任何视频剪辑软件的基础，只需要用文字描述 一下，不论多荒谬的画面 AI 都能瞬间制作出来。而这意味着， AI 魔改视频会以几何倍数的惊人膨胀速度充斥整个互联网，在 劣币驱逐良币之外，操作者还可能在日益激烈的流量竞争中，

” 小时 原则，重大舆情需在 4 小时内发布权威信息， 24 小时内举行新闻发布会，目的就是抢占舆论主动权。 “ ” 医院让公众 联系宣传部门 的回应，本质上是一种冷 “ ”“ 处理。公众此时最需要的是 医院是否重视此事 会如何调 ”“ ” “ ” 查 何时有结果 的明确信号，而不是被 踢皮球 。这种态 度只会让公众觉得医院在回避问题，进而滋生更多猜测， “ ”“ ” 甚至引发 是否有后台撑腰 ，既没给 出宣传部门的联系方式，也没说明调查的具体时间节点。 “ ”“ ” 这种 各说各的 信息碎片化 的回应方式，很容易让公众 产生不信任感。 “ ” 医疗舆情应对不是宣传部门的 独角戏 ，需要临床科 室、医务科、纪检部门等多部门联动，形成统一口径后再 对外发声。如果内部都没协调好，就仓促回应，只会让舆 情应对更加被动。 “ ” 三、医疗类舆情应对的 三步走 攻略 “ ” 医疗行业的特殊性决定了舆情应对不能