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天下彩票下载_天下彩票娱乐

来源:天下彩票邀请码2021-10-20 17:48

  

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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。

全国“公安楷模”刘亚斌:工匠精神成就信息化破案尖兵******

  刘亚斌 公安部供图

  中新网北京1月10日电 (记者郭超凯)一次内心的选择就是一生无悔的追求。16年警察生涯,刘亚斌长期战斗在打击犯罪的第一线,用工匠精神成就信息化破案尖兵。

  刘亚斌生前任河北省沧州市公安局运河分局网安大队三级警长,在16年从警生涯中,他数次经历死亡考验,仅直面歹徒、短兵相接就达100余次,先后负伤20余次,累计参与破获各类案件1000余起,抓获犯罪嫌疑人800余名,为维护辖区治安稳定、服务经济社会发展作出了突出贡献。

  2006年,在沧州职业技术学院任教3年多的刘亚斌毅然报考了警察职位。2013年,市内渤海商厦发现一枚绑在汽油桶上的定时炸弹,接到报警后,刘亚斌立即赶赴现场处置。由于商场人员集中、炸弹爆炸时间不定,他不顾个人安危,面对随时可能爆炸的炸弹,果断地用防爆毯将炸弹包裹起来,驾车转运到安全地带作进一步处理,整个案件未造成任何人员伤亡和财产损失。

  “为了人民群众的利益,再苦再累我们都值得。”他是这样说的,也是这样做的。他以一颗赤子之心对群众、一片赤诚之心待事业,从点滴做起、从小事做起,同群众真正成为“一家人”。

  面对日益突出的电信网络诈骗新型违法犯罪,刘亚斌认真总结电信诈骗类型及80项防范措施,通过多种形式,先后100余次为河北水利电力学院、沧州师范学院等大中院校学生和辖区群众、离退休职工,现场讲解预防电信诈骗知识,深受群众欢迎和好评。

  他主动联系运河区26所小学,组织2.5万余名学生开展“我与家长一起学”互动活动,使每名学生成为防范电信诈骗犯罪的宣传员,由学生向家中父母、老人讲解电信诈骗防范知识。

  刘亚斌生前常说:“破不了案对不起受害人,对不起法律,更对不起身上的警服警徽!”他始终战斗在打击犯罪、保护人民的前沿阵地,对电信网络诈骗等侵财犯罪展开凌厉攻势,坚持用证据说话,每一起案件都要办成铁案,经得起历史的检验。

  刘亚斌 公安部供图

  2014年初,公安部发现某网络投资诈骗团伙,犯罪嫌疑人勾结某些网络软件公司,非法开发电子交易平台软件,在互联网上虚假注册交易网站,挂靠第三方支付平台,以买卖股票、期货或者大宗商品现货交易等名义诱骗受害人投资,并通过后台程序操控交易活动,诈骗受害人大量钱财,沧州市运河区某公司具有重大作案嫌疑。

  根据公安部要求,沧州市公安局成立“2014.3.20”网络投资诈骗专案组对案件进行侦办。刘亚斌具体负责案件侦办工作,经对案情进行仔细研究后,提出侦查方案,他带领案件侦办团队连续奋战3个月,做了大量细致工作。最终,工作组抓获犯罪嫌疑人75人,冻结涉案资金8400余万元,最大程度维护了受害人的权益。

  参加公安工作16年来,他先后牵头研发沧州汽车租赁业管理系统和多个信息化破案技战法,形成了独树一帜的侦查思路,相继撰写、发表10多万字的案件侦破心得体会和研究文章,为攻克一个又一个重大疑难案件提供了有益参考,被誉为“铁手神探”。

  2008年,刘亚斌通过对在逃系统的研究,发现由于当时信息化作战能力和历史条件制约,各地在开展网上追逃工作中,情报信息的互联互通不畅,导致很多在押服刑人员和取保候审的在逃人员迟迟难以到案,耗费大量的人力、物力、精力。

  他通过比对,在全国范围内一次性比出3000多名在押或取保的逃犯,比一个中队三十年抓的人都多。省厅为此专门开展了在逃人员比对的专项行动,并将此行动常态化。

  刘亚斌生前先后在派出所、刑警队、国保大队、合成作战中心和网安大队工作,无论在哪个岗位上,他都是严以修身、严以用权、严以律己,从未发生过一起违法乱纪问题。

  2022年5月7日,刘亚斌突发疾病不幸牺牲。他去世后,网友在他的新闻报道中留下了1800多条留言,每一条都感人至深,每一条都催人泪下。

  为政不移公仆之心、用权不谋一己之利、立身不忘做人之本。刘亚斌的一生,恰如他自己常挂在嘴边的话——“只有个人干净,才有做人的底气、做事的硬气、做警察的正气”。(完)

 

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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