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天天彩票--(中国)360百科

来源:天天彩票2024-02-06 17:48

  

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中国省级两会密集召开 班子换届 、拼经济等受关注******

  (神州写真)中国省级两会密集召开 班子换届 、拼经济等受关注

  中新社北京1月10日电 (记者 王欢)本周,2023年中国省级地方两会密集召开。时值换届,省级领导班子调整,以及各地如何规划新一年发展等,引人注目。

  中国各级人民代表大会和人民政治协商会议被统称为“两会”。省级两会一般会先于全国两会在每年1、2月召开。2023年春节为1月22日,不少省份将两会召开日期定于节前的1月上中旬。

1月10日,上海市政协十四届一次会议开幕。 周孙榆 摄

  据中新社记者梳理,31个省份中至少有24个省份的两会锁定本周召开。1月10日为首波高峰,最早进入两会时间的省市包括上海、天津、广东、福建、四川、江西、河北、云南。

  有多地人代会时间进行了调整,均安排在10日以后。西藏自治区人代会召开时间由原定的1月7日调整为1月13日。原定于1月5日召开的江西省人代会、1月9日召开的云南省人代会调整到1月11日召开。

  今年省级两会上,各省份人大、政府、政协领导班子将完成换届,人事议题料将备受关注。

  按照惯例,除北京、上海、天津、重庆、广东、西藏、新疆外,其他24省区市人大常委会主任均由省级党委书记兼任。截至1月3日,全国已有17位省级党委“一把手”调整。

  政府层面,几位省级政府主官如无意外将在省级人代会上去“代”转正,如北京市代市长殷勇、陕西省代省长赵刚、山西省代省长金湘军、黑龙江省代省长梁惠玲,他们均于2022年下半年履新。

  “跨省调任”近期成为中国政坛热词,多个省份陆续调整了省级政协党组书记。梳理媒体报道,吴存荣从重庆调任山西省政协党组书记;赵永清自宁夏赴贵州任省政协党组书记;曾在贵州任职的刘晓凯已任云南省政协党组书记。

  此外,先后担任过北京市副市长、市委常委、市委副书记等职的张延昆转任内蒙古自治区政协党组书记;此前担任该职的李秀领转任北京市人大常委会党组书记。司法部部长唐一军任江西省政协党组书记;湖南省委原副书记朱国贤已任吉林省政协党组书记;湖北省委原副书记李荣灿已任海南省政协党组书记。

  除人事外,各地如何拼经济也是关键议题。2022年中央经济工作会议明确指出,将“着力扩大国内需求”放在2023年经济工作五大重点工作任务之首,强调“要把恢复和扩大消费摆在优先位置”。各地省级两会必将密集点题拼经济、促消费,此前召开的地市级两会已提前透露出强烈信号。

  北京市多个区级政府工作报告勾勒高质量发展经济的2023年路线图,释放大量投资、产业和商业机会;上海各区域聚焦互联网、生物医药、新能源汽车等“未来产业”,提出向实体经济下功夫,向创新产业要动能;广州市明确,要优化国际消费中心城市整体布局,加快推进地标性商业综合体建设;武汉市将扩大内需作为年度首要重点工作,欲“点燃大武汉消费热情”。

  中国已步入对新冠病毒感染实施“乙类乙管”的疫情防控新阶段,多地口岸恢复通关、跨境旅游重新开通,省级两会如何结合各地实际统筹疫情防控和经济发展,推出地方发展新举措,外界亦拭目以待。(完)

                                                                                                                                                                                                                                                  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。

                                                                                                                                                                                                                                                    (文图:赵筱尘 巫邓炎)

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

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                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票 东北虎“智斗”无人机:预知“虎机大战”结果,你得一直看到最后……
                                                                                                                                                                                                                                                  2024-04-28
                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票马龙胜瑞典黑马 夺世乒赛男单3连冠
                                                                                                                                                                                                                                                  2024-05-08
                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票《解放了》曝幕后花絮 “城市巷战”场景首公开
                                                                                                                                                                                                                                                  2023-11-05
                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票要当中超灭霸?国安集6块无限宝石 准备好响指了?
                                                                                                                                                                                                                                                  2024-01-08
                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票明明可以靠颜值却非要靠价格实力,宝沃BX7全国15.90万起
                                                                                                                                                                                                                                                  2023-12-26
                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票VIP8.4钢的琴你不容错过的华语佳片嘉宾:王千源 秦海璐 张申英
                                                                                                                                                                                                                                                  2024-01-20
                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票数读:总理记者会都在问什么?
                                                                                                                                                                                                                                                  2024-05-23
                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票 孔子怎么把"五经"给盘红的
                                                                                                                                                                                                                                                  2023-11-23
                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票帅学长上线!网友北电偶遇吴磊与粉丝打招呼
                                                                                                                                                                                                                                                  2023-09-09
                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票下属经常越级汇报怎么办?用三三二招数,打小人与抬自己一举两得
                                                                                                                                                                                                                                                  2024-03-17
                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票又见“股神”巴菲特:中国投资人酒会火热报名中
                                                                                                                                                                                                                                                  2024-01-21
                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票神秘女作家收入超马化腾
                                                                                                                                                                                                                                                  2023-10-12
                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票周天勇:如何落实好“一带一路”规划
                                                                                                                                                                                                                                                  2023-12-17
                                                                                                                                                                                                                                                  加载更多
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