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天下彩票计划|天下彩票app

来源:天下彩票官网平台2024-04-02 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。

天下彩票计划

古法榨糖涅槃重生 “甜蜜”产业助乡村振兴******

  (新春走基层)古法榨糖涅槃重生 “甜蜜”产业助乡村振兴

  中新网宁德1月26日电 (余汕康 陈容)新春佳节期间,福建省宁德市蕉城区赤溪镇黄田村里,合作社糖蔗种植基地和古法榨糖体验中心随处可见工人收割糖蔗、加工红糖的忙碌身影,空气中糖香四溢。

  在黄田村古法榨糖体验中心内,一架木制水车在水流带动下高速运转,并带动上下两个石碾转动碾压一根根新鲜甘蔗。随之,鲜甜蔗汁顺流而出,青绿色的蔗汁沉淀后,便被搬运到灶台进行煮糖。

村民采收甘蔗。 余汕康 摄村民采收甘蔗。 余汕康 摄

  煮糖灶,是一个巨大的土台子,上面排列着五口铁锅,前一后四。“根据糖水的饱和程度不同及灶腔内前后火力不同,依次调整不同铁锅中的糖汁。”煮糖师傅称,蔗水越煮越稠,水分蒸发殆尽,等到锅内糖浆含水量在十分之一以下时,便可起锅。

  起锅火候的掌握,最见功夫。只见煮糖师傅先将手浸于凉水中,赤手快速伸入锅中挖出一小团沸腾的糖浆,再迅速放入凉水中,在水中用手不断揉搓。片刻,一粒略带温热、糯润香甜的“糖蛋”便跃然手掌间。起锅后,师傅将红糖分装,再撒上花生和芝麻,一块块成品红糖便制作完成。

打包红糖。 余汕康 摄打包红糖。 余汕康 摄

  “平常春节买糖都认准来自黄田村的红糖,香味醇厚,甜而不腻,没想到榨糖工艺这么精细且复杂。”宁德市民吴女士春节期间带着孩子来到黄田村体验古法榨糖工艺后啧啧称奇,“与孩子一同榨糖不仅增进亲子感情,还能了解榨糖的传统工艺及历史,我觉得很有意义。”

  种蔗历史悠久的黄田村,所产手工古法红糖久负盛名。然而,在现代机械化制糖工艺的冲击下,工艺繁杂的黄田村古法榨糖产业也曾一度沉寂。

古法红糖成品。 余汕康 摄古法红糖成品。 余汕康 摄

  为振兴古法榨糖产业,黄田村建成集古法榨糖生产加工、手工体验、文化展示、旅游观光等功能于一体的古法榨糖体验中心,流转土地150余亩作为配套种植糖蔗区,实现了古法榨糖产业涅槃重生。

  “黄田村大力发展甘蔗、红糖等特色产业,每年12月至次年新春时节,糖蔗成熟,糖厂就开始热闹起来,我们边制作边销售。”黄田村党支部书记、村主任黄郑为说,目前主要生产方块糖、姜糖、粉糖等多种手工红糖。

  除了线下批发零售外,黄田村还尝试线上直播销售,2022年共销售手工红糖逾12吨,总产值24万元,红糖全产业链产值预计为30万到40万元。

黄田村村貌。 余汕康 摄黄田村村貌。 余汕康 摄

  依托赤溪千亩高优农业示范园区,黄田村由党支部牵头与企业开展“村企共建”,通过村集体投资入股、打造“订单农业”等多种新营销模式,推动“企业发展、村财增收、村民致富”三方共赢。

  同时,黄田村党支部领班合作社提供蔗苗给村民种植,再向村民回收成熟作物,村民不再需要担心销路问题,充分调动了村民积极性,推动甘蔗、红糖特色产业发展。

  “相比以前的单一产业结构,村子收入翻了几番。”黄郑为说,村子总收入从原来的一年十余万元,增长到如今的七十余万元,村民人均年收入达到两万多元。

散装古法红糖。 余汕康 摄散装古法红糖。 余汕康 摄

  乡村特色产业不仅让村民的钱袋子鼓了起来,村容村貌也日新月异。黄田村聚焦基础设施建设,实施河道清淤整治、旧街立面改造、房前屋后美化等一系列乡村治理措施,不断提升乡村“颜值”。

  “我们积极推动基础设施建设,探索农文旅融合发展新模式、新业态,激发乡村振兴内生动力。”黄郑为说,如今的黄田村基础设施全面提升、村容村貌焕然一新、村民收入不断增长,实现了一个默默无闻的山区小村庄到省级乡村振兴试点村的华丽转变。(完)

                                                                                                                                                                    (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                                                                                                                  [责编:天天中]
                                                                                                                                                                  阅读剩余全文(

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