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y39彩票开奖结果 - y39彩票走势图

来源:y39彩票论坛2024-04-26 17:48

  

向善而生的AI助盲,让AI多一点,障碍少一点******

  有人说,盲人与世界之间,相差的只是一个黎明。在浪潮信息研发人员的心中,失去视力的盲人不会陷入永夜,科技的进步正在力图给每一个人以光明未来。

  AI助盲在人工智能赛道上一直是最热门的话题之一。以前,让失明者重见光明依靠的是医学的进步或“奇迹”。而随着以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态智能技术的爆发式突破,更多的失明者正在借助AI提供的感知、理解与交互能力,以另一种方式重新“看见世界”。

  新契机:多模态算法或将造福数以亿计失明者

  科学实验表明,在人类获取的外界信息中,来自视觉的占比高达70%~80%,因此基于AI构建机器视觉系统,帮助视障患者拥有对外界环境的视觉感知与视觉理解能力,无疑是最直接有效的解决方案。

  一个优秀的AI助盲技术,需要通过智能传感、智能用户意图推理和智能信息呈现的系统化发展,才能构建信息无障碍的交互界面。仅仅依靠“一枝独秀”超越人类水平的单模态人工智能比如计算机视觉技术还远远不够,以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态算法的突破才是正确的新方向和新契机。

  多个模态的交互可以提升AI的感知、理解与交互能力,也为AI理解并帮助残障人士带来了更多可能。浪潮信息研发人员介绍说,多模态算法在AI助盲领域的应用一旦成熟,将能够造福数以亿计的失明者。据世卫组织统计,全球至少22亿人视力受损或失明,而我国是世界上盲人最多的国家,占世界盲人总数的18%-20%,每年新增的盲人数量甚至高达45万。

  大挑战:如何看到盲人“眼中”的千人千面

  AI助盲看似简单,但多模态算法依然面临重大挑战。

  多模态智能算法,营造的是沉浸式人机交互体验。在该领域,盲人视觉问答任务成为学术界研究AI助盲的起点和核心研究方向之一,这项研究已经吸引了全球数以万计的视障患者参与,这些患者们上传自己拍摄的图像数据和相匹配的文本问题,形成了最真实的模型训练数据集。

  但是在现有技术条件下,盲人视觉问答任务的精度提升面临巨大挑战:一方面是盲人上传的问题类型很复杂,比如说分辨冰箱里的肉类、咨询药品的服用说明、挑选独特颜色的衬衣、介绍书籍内容等等。

  另一方面,由于盲人的特殊性,很难提取面前物体的有效特征。比如盲人在拍照时,经常会产生虚焦的情况,可能上传的照片是模糊的或者没有拍全,或者没拍到关键信息,这就给AI推理增加了难度。

  为推动相关研究,来自卡内基梅隆大学等机构的学者们共同构建了一个盲人视觉数据库“VizWiz”,并发起全球多模态视觉问答挑战赛。挑战赛是给定一张盲人拍摄的图片和问题,然后要求给出相应的答案,解决盲人的求助。

  另外,盲人的视觉问答还会遭遇到噪声干扰的衍生问题。比如说,盲人逛超市,由于商品外观触感相似,很容易犯错,他可能会拿起一瓶醋却询问酱油的成分表,拿起酸奶却询问牛奶的保质期等等。这种噪声干扰往往会导致现有AI模型失效,没法给出有效信息。

  最后,针对不同盲人患者的个性化交互服务以及算法自有的反馈闭环机制,同样也是现阶段的研发难点。

  多解法:浪潮信息AI助盲靶向消灭痛点

  AI助盲哪怕形式百变,无一例外都是消灭痛点,逐光而行。浪潮信息多模态算法研发团队正在推动多个领域的AI助盲研究,只为帮助盲人“看”到愈发精彩的世界。

  在VizWiz官网上公布的2万份求助中,盲人最多的提问就是想知道他们面前的是什么东西,很多情况下这些物品没法靠触觉或嗅觉来做出判断,例如 “这本书书名是什么?”为此研发团队在双流多模态锚点对齐模型的基础上,提出了自监督旋转多模态模型,通过自动修正图像角度及字符语义增强,结合光学字符检测识别技术解决“是什么”的问题。

  盲人所拍摄图片模糊、有效信息少?研发团队提出了答案驱动视觉定位与大模型图文匹配结合的算法,并提出多阶段交叉训练策略,具备更充分的常识能力,低质量图像、残缺的信息,依然能够精准的解答用户的求助。

  目前浪潮信息研发团队在盲人视觉问答任务VizWiz-VQA上算法精度已领先人类表现9.5个百分点,在AI助盲领域斩获世界冠军两项、亚军两项。

  真实场景中的盲人在口述时往往会有口误、歧义、修辞等噪声。为此,研发团队首次提出视觉定位文本去噪推理任务FREC,FREC提供3万图片和超过25万的文本标注,囊括了口误、歧义、主观偏差等多种噪声,还提供噪声纠错、含噪证据等可解释标签。同时,该团队还构建了首个可解释去噪视觉定位模型FCTR,噪声文本描述条件下精度较传统模型提升11个百分点。上述研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议,该会议为国际多媒体领域最顶级会议、也是该领域唯一CCF推荐A类国际会议。

  在智能交互研究方面上,浪潮信息研发团队构建了可解释智能体视觉交互问答任务AI-VQA,同时给出首个智能体交互行为理解算法模型ARE。该研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议。该研究项目的底层技术未来可广泛应用于AI医疗诊断、故事续写、剧情推理、危情告警、智能政务等多模态交互推理场景。

  眼球虽然对温度并不敏感,但浪潮信息的研发团队,却在努力让盲人能“看”到科技的温度,也希望吸引更多人一起推动人工智能技术在AI助盲、AI反诈、AI诊疗、AI灾情预警等更多场景中的落地。有AI无碍,跨越山海。科技的伟大之处不仅仅在于改变世界,更重要的是如何造福人类,让更多的不可能变成可能。当科技成为人的延伸,当AI充满人性光辉,我们终将在瞬息万变的科技浪潮中感受到更加细腻温柔的善意,见证着更加光明宏大的远方。

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天气对春运回乡有哪些影响?国家气候中心回应******

  中新网1月9日电 国家气候中心副主任方翔9日表示,今年春运的开始阶段恰逢三九、四九,这段时间在民间又往往被认为是一年当中最寒冷的阶段。预计2023年春运期间(1月7日至2月15日)我国北方大部及华南等地气温较常年同期偏低、全国降水整体偏少,东北等地偏多。

资料图:1月7日,山西省太原市,民众在太原站候车大厅排队检票乘车。当日,2023年春运正式拉开帷幕。 中新社记者 韦亮 摄资料图:1月7日,山西省太原市,民众在太原站候车大厅排队检票乘车。当日,2023年春运正式拉开帷幕。 中新社记者 韦亮 摄

  中国气象局9日召开新闻发布会。会上有记者提问:2023年春运开始了,请问天气对于春运回乡会有怎样的影响?那些地区哪些时段需重点注意?

  方翔指出,2023年春运从1月7日开始,2月15日结束,共计40天。今年春运的开始阶段恰逢三九、四九,这段时间在民间又往往被认为是一年当中最寒冷的阶段。预计2023年春运期间(1月7日至2月15日)我国北方大部及华南等地气温较常年同期偏低、全国降水整体偏少,东北等地偏多。

  根据预报,1月9-20日,我国中东部大部地区气温将先升后降,气温起伏明显。12日前,中东部大部地区气温显著回升,华北及南方大部地区气温将偏高6℃以上,部分地区的日最高气温将可能达到或突破1月中旬日最高气温记录;之后,受11-15日强冷空气影响,我国大部地区气温将由前期偏高转为偏低1~2℃,部分地区偏低3~4℃,并有大范围的雨雪和大风降温天气。16-20日,无明显强冷空气影响我国,中东部地区降水趋于减弱结束,气温将逐步回升,预计18-20日中东部大部地区气温将回升至常年同期或略偏高。

  要重点关注的是:1月11-15日强冷空气将自西向东、自北向南影响我国大部地区,并将带来大范围的雨雪和大风降温天气。

  这次强冷气影响具有降温幅度大、雨雪范围广和降水相态复杂等特点,并且长江中下游北地区将有4~5级、阵风6~8级偏北风,我国大部海域也将有6~8级,阵风9~10级大风。

  降温幅度大:11-12日,新疆、甘肃、青海降温幅度可达6~12℃,新疆北部降温超过14℃;12日夜间至15日,中东部大部地区将出现6~12℃降温,内蒙古、东北地区、江淮、江南等地降温12~16℃,局地超过18℃。

  雨雪范围广和降水相态复杂:11-12日,新疆大部有小到中雪,沿天山地区有大到暴雪,新增积雪1~3cm,部分地区5~8cm,局地可达10cm;11-15日,江淮南部、江南、华南等地有小到中雨,部分地区大雨,局地暴雨;陕西、华北、东北地区、西南地区东部、黄淮、江淮北部、江汉等地有小到中雨转小到中雪或雨夹雪,部分地区大雪,局地暴雪。

  春运返乡及出行需注意:一是各地出行人员需做好防寒保暖工作;二是新疆、内蒙古、东北地区以及陕西、山西、河北等地将有降雪或雨夹雪,以及有强冷空气影响,出行需防范降雪、降温、道路湿滑和大风天气的不利影响;三是黄淮、西南地区东部以及长江中下游等地要防范雨转雨夹雪、低能见度和道路湿滑的不利影响,特别是在高海拔地区或山区驾车出行人员要注意防范雨雪冰冻和道路湿滑的不利影响;四是在江河湖面及沿海活动的朋友需注意大风天气的不利影响。

  “预计,春节假日期间,还将有一次冷空气过程影响我国,但总体路径偏东。有关春节期间的具体天气预报,春节前中央气象台将举行专题天气会商,届时请大家及时关注。”方翔说。

  此外,预计2月上半月,华中和西南地区东部气温偏低,需防范阶段性低温雨雪天气对春运造成的不利影响。

  在冷空气间歇期,大气扩散条件差,京津冀、长三角等地需注意雾和霾等低能见度天气过程对陆路、航空、水路运输安全带来的不利影响。

  “最后,针对影响春运的暴雪、寒潮大风、低温冰冻、大雾等灾害性天气,中央气象台将及时发布预报预警信息,也建议各位朋友出行时请及时收听收看当地的天气预报信息,防范不利天气的影响。总之,让我们共同努力做好今年春运期间的出行安全保障工作。”方翔表示。

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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