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长三角最大铁路货车“医院”：妙用荧光为列车“体检”******
(新春走基层)长三角最大铁路货车“医院”：妙用荧光为列车“体检”
中新网杭州2月3日电(张煜欢)3日，在位于杭州的乔司检修车间轮轴检修区，轮轴探伤工吴洁良按下“上料”按键，泛着黄绿光的荧光磁悬液随即从探伤机喷管里倾泻而出，均匀洒落在轮轴表面。经过除锈清洗的火车轮轴锃亮如新，从北到南依次排列在四条股道上。
吴洁良所在的中国铁路上海局集团有限公司杭州北车辆段是长三角地区最大的铁路货车“医院”，负责定期检修铁路货车。其中，对火车车轴进行电磁探伤作业是工作的重要一环。
吴洁良在轮辋上涂打作业标记。 汪晟 摄如果说车轮好比火车的两条腿，那么轮轴探伤工就是给火车双腿看病的“医生”，而“荧光”就是他们探病问诊的重要工具。
“为货车轮轴做检查的荧光磁粉探伤机好比是医院里的‘X光机’，在对轮轴喷淋荧光磁悬液，通电磁化后，可以判断轮轴表面状态。”工长茹凯明说，“倘若轮轴产生裂纹、缺陷，在紫外灯的探照下会形成目视可见的磁痕，我们的职责就是及时找出这些‘伤口’，排除隐患，杜绝车轮‘带病’上路。”
随着磁粉探伤机前后遮光门帘落下，探伤间内瞬间变成了暗室，目之所及荧光闪烁，紫光灯下的黄绿色车轴清晰可见。吴洁良戴上紫外线护目镜，俯身弯腰凑近车轴端部，左手握住粉笔在轴颈上涂打起始标记，右手同步按下车轴转动按钮，静静地观察车轴上的磁化状态。
吴洁良将清洗除锈后的轮轴徒手推进轮轴探伤间。 汪晟 摄“牢记磁痕细对比，勤换视角看仔细，苦练手感摸凹凸，打磨修复防误判……”为提高发现故障的水平，班组总结提炼了磁粉探伤的作业口诀，几道步骤自始至终贯穿在吴洁良的作业过程中。
“车轴作为承载列车的关键部件，在运行过程中承受着多重复杂应力的作用，哪怕是0.1毫米的裂纹也容易酿成断轴事故，因此我们不能放过任何一条蛛丝马迹。”吴洁良说，“而且车轴磁痕通常细如发丝，往往隐藏在最让人忽视的地方，需要手、脑、眼全面调动起来。”
随着今年春运接近尾声，各行各业加快了返岗复工的脚步，全力冲刺新春“开门红”。为保障物流通道的畅通，铁路部门开足马力，加快列车周转效率，强化货车检修力度。近段时间以来，吴洁良在“小黑屋”里常常一待就是3个小时，弯腰下蹲检查上百次，给体力和眼力带来双重考验。
在吴洁良和班组的共同努力下，自农历正月初七以来，杭州北车辆段已累计检查1604条轮轴，实现轮轴“零故障”交验，确保往来货物平安抵达千家万户。
近年来，随着铁路技术装备、铸造工艺的不断提升，故障率也在逐步降低。“故障虽然少了，但始终不能疏忽大意，把好每条轮轴的质量关，是责任更是良心。”吴洁良说。(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。 （文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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