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来源:天天彩票2024-04-13 17:48

  

土家摆手舞在“活态传承”中焕发新活力******

  中新网湖北来凤12月18日电 (郭晓莹 武一力)换上藏青色长布衫,缠上黑色布帕,土家族农民彭大丙和数十位村民就成了大山的舞者。他们踩着鼓点,时而摆手,时而跺脚,时而侧身,时而挺腰,动作轻盈而刚健。

舞者踏着锣鼓的节拍尽情舞蹈。 周星亮 摄舞者踏着锣鼓的节拍尽情舞蹈。 周星亮 摄

  这是记者近日在湖北来凤县百福司镇茶堰坪摆手堂内看到的原生态摆手舞表演。彭大丙是来凤县摆手舞协会常务副会长,72岁的他跳了六十多年的摆手舞。

  来凤是中国土家族摆手舞发源地。每当逢年过节及各种庆祝活动,村民们都会在摆手堂跳起摆手舞。清代《溪洲竹枝词》中有这样的诗句:“福石城中锦作窝,土王宫畔水生波,红灯万盏人千叠,一片缠绵摆手歌。”该诗生动描绘了土家族人民祭祀祖先和庆祝丰收时的歌舞盛况。

土家人整齐地变换着舞蹈动作。 郭晓莹 摄土家人整齐地变换着舞蹈动作。 郭晓莹 摄

  作为第一批国家级非物质文化遗产,摆手舞绵延流传在湘、鄂、渝、黔四省市交界的酉水流域及沅水流域。在长达两千余年的历史进程中,摆手舞彰显着土家族特有的文化,承载着历史。

  “在我们土家族,从3岁的小孩到90岁的老人,人人都会跳摆手舞。只要锣鼓一响,我们就开始‘摆’起来。”百福司镇桂林书院社区居委委员邓凤英说,土家族人对摆手舞情有独钟。

耄耋老人跳起摆手舞。 郭晓莹 摄耄耋老人跳起摆手舞。 郭晓莹 摄

  邓凤英是百福司镇摆手舞表演的编排者之一,她介绍,摆手舞的动作跟随着鼓点节奏依次变化,共有单摆、拜年、撒种、双摆、比脚、擦背、纺棉、抖灰和磨鹰展翅九个动作,动感粗犷的舞姿,展现着土家人对生活的热爱。

  “跳摆手舞是有讲究的,同边手同边脚,腰杆要弯脚要梭(向前迈步),不能踮脚,踮了脚的摆手舞没有气势,不好看。”摆手舞省级传承人彭南清一边给记者表演一边说,传统摆手舞动作古朴粗犷,有“龙行虎步”的风采。

  彭南清说,土家族是有语言而无文字的古老民族,摆手舞就是土家族的“活态灵魂”和珍贵记忆。只有将摆手舞的传承与保护深入到当地群众的日常生活中去,才能让这个古老的文化瑰宝焕发生机和活力。

  近年来,来凤县政府主导,整合各方资源,调动社会力量保护、传承与发展土家摆手舞。在当地政府的推动下,彭大丙、邓凤英、彭南清等一批摆手舞传承人多年来努力推动摆手舞进机关、进社区、进校园、进院落,实现“活态传承”。

  如今,摆手舞从民间走向舞台,从国内走向国际,“摆”进了上海世博会,“摆”进了韩国,“摆”进了澳大利亚,“摆”进了群众的健身生活,实现了保护有效、传承有序。在土家人的摆动中,古老的舞蹈焕发出顽强的生命力。(完)

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                                                                                                                                                                                                                                                    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。

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                                                                                                                                                                                                                                                    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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                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票美国两艘导弹级驱逐舰穿越台海 外交部:全程掌握
                                                                                                                                                                                                                                                  2024-03-14
                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票 血战的一周:澳大利亚人坚守阿拉曼阵地
                                                                                                                                                                                                                                                  2023-07-25
                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票火勇厮杀裁判抢镜 库里致命三分杀死比赛
                                                                                                                                                                                                                                                  2023-09-23
                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票育儿热搜:2岁前不应看电子屏幕
                                                                                                                                                                                                                                                  2024-01-09
                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票阿黛尔被曝酒吧热吻男子 目击者:长得蛮像她前夫
                                                                                                                                                                                                                                                  2024-06-05
                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票 清新健气绿!John Elliott x Nike LeBron Icon又添新配色!
                                                                                                                                                                                                                                                  2024-02-25
                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票伍兹今夜注定有一宿命被打破
                                                                                                                                                                                                                                                  2023-07-14
                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票 2019年“创客中国”海峡两岸中小企业创新创业大赛正式启动
                                                                                                                                                                                                                                                  2024-03-11
                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票土耳其男子78次新冠检测均呈阳性 已隔离14个月
                                                                                                                                                                                                                                                  2024-06-11
                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票寻找城市之光:为你的城市代言
                                                                                                                                                                                                                                                  2023-08-19
                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票8种情况须尽早进行肺移植
                                                                                                                                                                                                                                                  2023-12-14
                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票光明日报经济日报联合发布第十四届"全国文化企业30强"名单
                                                                                                                                                                                                                                                  2023-09-21
                                                                                                                                                                                                                                                  天天彩票《上海市住房租赁条例》实施 给“二房东”戴“紧箍咒”
                                                                                                                                                                                                                                                  2024-03-19
                                                                                                                                                                                                                                                  加载更多
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