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软件特色

【视频】

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电影《731》主要讲述了抗战胜利前夕，侵华日军为了扭转战局，在黑龙江哈尔滨平房区开展细菌战研究，屠戮百姓进行人体实验的故事。《731》以一种近乎凛冽的姿态，将人类历史上那段被刻意遮蔽的“至暗时刻”重新拉回公众视野，热映背后则是一代人对“沉默历史”的集体打捞，更是影像作为历史证言的磅礴力量——每一次镜头的震颤，都在叩响民族记忆的大门，让那些被谎言掩埋的真相，终于有了震耳欲聋的回响。侵略者曾企图掩盖真相，但中国人民揭露历史的决心永不磨灭。

《731》的珍贵首先在于它用严谨的史料支撑，撕碎了长期笼罩在历史之上的“沉默面纱”。导演赵林山团队耗时六年跨国取证，翻阅8000页美国解密报告、整理423小时原队员口述影像，甚至在日本走访当年士兵，将731部队的反人类罪行从模糊的“防疫机构”谎言中剥离：小贩被“配合检查即可自由”的承诺诱入牢笼，冻伤实验中手指被一根根掰断；少女被推进毒气室前，日军用相机定格她扭曲的面容；“马路大”们失去姓名，沦为编号下的“活体实验材料”……这些细节并非艺术虚构，而是对历史的精准复刻，影片将文字史料转化为可触摸的视觉冲击，让观众从“历史旁观者”变为“真相见证者”，直观感受来自中国、苏联、朝鲜等国的受害者们，是如何在“四方楼”的混凝土牢笼中，失去生命与尊严。

更具突破性的是，《731》打破了地域与文化的隔阂，让“局部发声”的历史困境得到化解。长久以来，731部队的罪行陷入一种残酷的认知割裂：中国老人记得街头的鼠疫恐慌，外国青年却对“人体实验”一无所知；幸存者后代清楚亲人“普通病故”的谎言，日本教科书却将暴行轻描淡写。而电影以影像为桥梁，让不同国家的观众在同一帧画面中共情，这种跨越国界的记忆传递，已然超越了单纯的民族叙事，成为全人类对反人类罪行的共同审判。

作为一部历史题材影片，《731》的深刻之处还在于它平衡了“真实痛感”与“教育理性”，避免了历史教育的两个极端：既没有为追求感官刺激而滥用血腥镜头，也没有因刻意克制而削弱历史的震撼力。影片对“冻伤实验”“活体解剖”等场景的呈现，始终锚定在“为真相立证”的核心——孕妇林素贤被送入解剖室时无助的眼神、孩童被注射菌液时举起的小胳膊，这些镜头没有刻意渲染血腥，却以人物的情感张力直击人心。“未满18周岁请谨慎选择观看”的提示，更体现出创作团队对历史教育伦理的敬畏：它不拒绝青少年了解历史，而是倡导在师长引导下，将观影转化为深度讨论的契机，让“记住”不再是简单的情绪冲击下注平台，而是对“落后就要挨打”的理性反思，对和平的主动守护。

姜武饰演的小贩王永章是影片的主线，他最初被捕入营时曾试图以妥协换取生机，却在目睹无数惨无人道的人体实验后逐步觉醒，最终奋起试图拯救同胞。这个虚构的小人物，从崇拜英雄到成为“英雄”的觉醒下注平台，恰是中华民族在绝境中不屈反抗的写照。而导演赵林山那句“不是为了揭开伤疤，而是让和平的光照耀文明征途”道破了影片的终极追求：《731》的上映是记忆传承的起点。

【多元】

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气象监测显示，“桦加沙”22日08时中心位于19.3°N，123.1°E，中心气压为910百帕，中心附近最大风力17级以上(62米/秒)，七级大风半径480公里，十级大风半径200公里，十二级大风半径120公里。预计12小时内，“桦加沙”将以每小时20-25公里的速度向偏西方向移动，强度变化不大。

【互动】

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余锋：明星的行程，诸如航班号、车次、酒店入住信息等，本质上是行踪轨迹信息，属于民法典界定的个人信息范畴，受法律保护。泄露或倒卖这些信息，通常触及民事、行政乃至刑事多重责任。这种信息泄露往往涉及多环节链条，从“内鬼”到“黄牛群”，再到境外平台交易，行为碎片化且跨地域。同时，信息买卖交易环境分散在聊天群组等环境中，电子证据易丢失，平台配合度参差不齐、耗时不一，导致查处此类行为存在一定难度。

甄景善：目前在打击这类行为上仍然存在一定的取证和执法困难。主要原因在于信息泄露的方式多种多样，如内部泄露、系统漏洞、黑客窃取等，难以追溯源头、锁定违法主体；相关主体的违法行为也往往具有较高的隐蔽性，如更改IP地址、使用虚拟身份等方式，更为取证和执法增加了难度。与此同时，个人信息保护还涉及公安、网信、民航、铁路等多个部门，各部门之间的监管职责存在交叉和模糊地带，增加沟通成本，影响执法效率。

一旦察觉粉丝可能聚集，经纪公司应提前告知当地公安或站区管理部门，申请改道、分流或专用通道。同时，在官方社交渠道发布劝止公告，告知法律后果，事先的警示通常会比事后声明更有震慑力。同时，推行“软治理”。一方面，多组织有序的线下活动，满足粉丝互动需求，避免无序围堵；另一方面，公开典型违规处置结果，如取消与艺人见面等福利，培养理性文化。一旦发现贩卖行程信息等不法行为，委托专业团队取证，包括群聊记录、交易流水和代拍证据，针对违法行为提起诉讼，或报案处理。

另外，平台作为个人信息处理者和内容分发者，必须履行主动净化义务，而非被动响应投诉。首先，调整算法下注平台，限制“代拍图”“路透图”等内容的扩散，对诱导线下聚集的内容实施降权、限流，斩断传播链条。其次，对于有组织策划“追私”活动的账号和群聊，平台应主动监测，并依法依规依约采取包括封禁在内的措施。若平台怠于行动，相关部门可责令其整改乃至停业。在此基础上，推动跨平台联防，共享黑名单，清零违规收益，瓦解黑灰产业链。

【极速】

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据了解，张嘉恒开创了零知识机器学习，为区块链互操作性提供了无需信任的解决方案。这一新兴领域旨在以可验证的方式确保模型推理的完整性与机密性。在前期工作的基础上，他与团队于2025年将零知识证明（ZKP）应用于大型语言模型，将Transformer模型推理的证明生成时间缩短至一分钟以内，相较此前系统实现了百倍的性能提升，为隐私保护AI的规模化部署扫清了关键障碍。

夏斐与团队共同主导开发了SayCan（“DoAsICan,NotAsISay”）系统，使机器人能将抽象的人类语言分解为一系列自身能力范围内可执行的具体动作。这一框架有效解决了语言模型的“纸上谈兵”问题，为机器人赋予了基于现实的常识推理能力。今年3月，他所在的团队推出了GeminiRobotics，将谷歌Gemini模型集成进机器人系统，被视为通向通用型机器人的关键步骤之一。

针对自动驾驶领域的“黑盒”信任危机，陈龙参与开发了能够回答真实世界驾驶场景复杂问题的LingoQA模型，以及业界首个实车部署并在公开道路闭环测试的VLA模型“Lingo-2”。下一代自动驾驶系统如能转变为像人类一样进行有效沟通和常识推理的智能体，有望从根本上增强公众对自动驾驶技术的信任，加速其在真实世界中的安全部署和应用。

具体而言，这些研究包括关于算法的理论研究，比如耶鲁大学助理教授陆路开创了“算子学习”的理论、算法与应用，显著提升了模型在特定领域的精度、效率与泛化能力。来自澳大利亚的华盛顿大学副教授杜少雷为深度学习的两大核心谜题提供了理论解释：证明了随机梯度下降（SGD）方法能够找到全局最优解，并通过建立深度网络与核方法的联系，阐明了大规模模型良好泛化能力的成因。

应用层面，入选者的研究涵盖机器人、自动驾驶、无人机等多个领域。例如，浙江大学副教授高飞提出了一套分布式群体协同框架，能高效生成光滑、动态可行的轨迹，将规划效率提升多个数量级。他还引入强化学习，使无人机能自适应调整飞行策略，实现高速自主飞行。近期，他还将研究拓展到飞行具身智能领域，这些工作为飞行机器人领域提供了核心算法支撑，推动了其在空中巡检、搜索救援及物流运输等场景的实际应用。

新加坡科技研究局高级科学家、新加坡国立大学兼职助理教授李博凡开发了新型智能可持续膜系统，可有效应对全球水资源短缺与环境可持续发展的双重挑战。她与合作者开发的闭环可回收膜，有望避免数千吨膜废料进入填埋场下注平台，并大幅减少与膜生产相关的碳排放。中国人民大学教授刘灿开发了高质量二维材料快速批量化制备的方法，推动新型半导体领域跨越式发展，目前成果正在进行中试试产，积极推进技术的产业化落地。

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