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天下彩票规则-平台推荐安卓版v2.9.1(2023已更新)

来源:天下彩票娱乐2024-03-08 17:48

  

韩国总统尹锡悦正式就职 青瓦台结束“总统府时代”******

  中新网5月10日电 综合韩媒报道,当地时间10日,韩国总统尹锡悦宣誓就任第二十届总统。然而前一晚,韩国一论坛上却出现“在就职典礼上用手榴弹进行恐怖袭击”的相关帖文。目前,韩国警方正在就此事进行调查。此外,青瓦台时隔74年全部开放,由此结束了其“总统府时代”。

当地时间5月10日,韩国总统尹锡悦宣誓就任第二十届总统。当地时间5月10日,韩国总统尹锡悦宣誓就任第二十届总统。

  尹锡悦发表就职演说 强调建设由民做主的国家

  10日上午,韩国前总统文在寅、朴槿惠以及多名历任总统家属出席在国会举行的第二十届总统尹锡悦的就职典礼。

  尹锡悦在发表就职演说时强调,他将建设由民做主的国家。他表示,目前需要基于自由民主主义和市场经济体系重建国家,使韩国成为国际社会负责任的一员,“我肩负着这些时代使命而今天站在这里”。

  他提及经济增长时强调,在快速发展的过程中,众多国民可以找到新的机遇,进而消除两极分化和矛盾的根源。而快速的经济增长只有基于科技和创新才能实现。

  尹锡悦还列举了新冠疫情危机、供应链重组、气候变化、粮食和能源危机、低增长和高失业率、两极分化和社会矛盾等各种问题,并指出这些问题应靠政治来解决,但此刻韩国政治面临着民主主义危机,未能发挥作用。

  就职典礼遭遇炸弹威胁 警方展开调查

  不过,就在就职典礼的前一天晚上,韩国一论坛上出现了“在就职典礼上用手榴弹进行恐怖袭击”的相关贴文。

  韩国警方表示,这则帖文共有60多条评论,目前该帖子已经被删除。

  据称,此案将很快被移交给首尔瑞草警察局进行正式调查。

当地时间2022年5月8日,韩国首尔,青瓦台向公众全面开放前两天,不少民众提前来到青瓦台附近打卡拍照。图片来源:澎湃影像当地时间2022年5月8日,韩国首尔,青瓦台向公众全面开放前两天,不少民众提前来到青瓦台附近打卡拍照。图片来源:澎湃影像

  青瓦台结束“总统府时代”,时隔74年全部开放

  尹锡悦上任首日,韩国原总统府青瓦台时隔74年全部开放。韩国YTN电视台的画面显示,开门瞬间,74名民众代表捧花涌入。

  3月20日,尹锡悦在召开新闻发布会时宣布,将把位于青瓦台的总统办公室迁至位于首尔龙山区国防部大楼,并在其上任首日,即5月10日对外开放青瓦台。

  青瓦台位于首尔市中心景福宫的北侧,是韩国总统的官邸。1968年发生袭击总统未遂事件后,青瓦台前的道路一度被规定禁止民众随意通行,以确保总统安全。2017年6月,为打造“亲民开放的总统府”,文在寅出台相关政策,允许青瓦台门前道路24小时对外开放。

  按尹锡悦的说法,青瓦台是韩国“帝王般”总统制度的象征,将不利于推行政治改革。由此,青瓦台正式结束了其74年的“总统府时代”。

                                                                                              • 天下彩票规则

                                                                                                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(

                                                                                                相关阅读

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