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至尊彩票骗局_平台推荐官方版v2.9.1(2023已更新)

来源:至尊彩票交流群2024-08-07 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。

至尊彩票骗局

做好政法网络舆情工作的十大创新思路******

  寄语

  随着网络技术的发展和新媒体平台的普及,各类社会思潮、现实矛盾、群体情绪汇聚网络空间交互影响,网络舆论场愈加复杂多变,依法妥善处理网络舆情、降低负面事件的冲击与挑战,不仅是国家治理的重要内容,也是各地政法机关的本职要求。因此,不论是信息公开,还是热点回应,或是政策发布,最终目的是弥合分歧、减少误读、促成共识、增进公信,为适应新媒体时代的舆论场,政法机关需要进一步创新工作思路,增强能力水平,提升舆论认可度和满意度。

  1 合法性原则需摆在首位

  随着法治思维深入人心,舆情处置的法治思维显得更加基本且必要。“依法办理”这一舆情处置关键之道所要求的“规范执法、依法处置”是影响舆情走势最重要的因素。政法机关唯有在依法处置的前提下,在发布内容、时间、节奏等技巧之“术”上采取针对性的舆论引导措施,方能确保舆情态势能快速走出困境。“依法办理”既是舆情处置的关键之道,也是舆论引导的前提和基础。如果政法机关不能做好依法办理这个“最先一步”,舆论引导和社会面管控这些技巧之术将成为“无本之木”。

  2强化舆论阵地意识

  在新媒体时代,互联网日益成为意识形态斗争的主阵地、主战场、最前沿,大量的网络热点背后其实是社会思潮的较量。以社交媒体平台为代表的新兴舆论阵地已经成为舆论斗争的主战场,一些负面思潮的叙事逻辑从宏观转向微观,常常聚焦公众的日常生活,通过采取煽情的路径触发舆论共情心理,导致一些偶发的热点个案被上升到政治、法律、意识形态等制度层面。因此,舆情应对不仅成为舆论引导重要手段,更应成为争夺舆论主导权的前沿阵地。政法机关需要强化意识形态敏感性,依法依规处理好网络舆情,及时消除个案被舆论场赋予的代表性和普遍性。

  3树立网络空间共同体意识

  随着热点事件的复杂性增加及周期延长,跨系统舆情的连续多年呈现上升趋势,舆情处置工作不再限于某一家政法机关,甚至不限于某一地政法系统。从舆情发酵过程也能看出,舆情治理不止于一家单位、一个地区的责任,执法司法权威与公信力覆盖整个政法系统,一旦某地舆情回应不力,舆论负面情绪会波及并延伸至相关体系内部。换句话说,所有公权力部门都可能面对“塔西佗”陷阱,这就要求舆情处置部门也要树立“共同体”意识。正如法律职业共同体是以法官、检察官、律师、法学家为核心的法律职业人员所组成的特殊的社会群体,全国各地政法机关需要树立全局意识和协作精神,共同应对舆论压力,共同维护执法司法公信力。

  4认清舆论场的复杂性和风险性

  在舆情工作中,无论是负面舆情处置还是正面宣传工作,风险意识一直是政法机关强调的要点,需要充分了解相关工作潜在的风险和可能产生的影响,更具靶向地采取措施,推动工作呈现实效。这就要求相关工作人员研判相关风险时,不仅要知其然,提高防范意识,还要知其所以然,对当前舆论环境充分的了解,进而做出精准的风险预判及研判。只有看清热点事件背后所附着的社会思潮、舆论风向、议题“靶点”,做到知己知彼,才能在舆情发酵阶段做出精准研判,在舆论引导阶段明晰重心所在。例如,近年来接连出现多起与“女权”相关案件,其中四川女子“拉姆”遇害案、成都女子饭馆劝烟被泼水等事件均引发极端女权的罔顾事实的“狂欢”。对于这类带有明显议题特征案件,政法机关就不能以普通案件对待,需要及时预判舆论炒作点和舆情敏感点,增加回应引导工作的针对性和预判性,以免被炒作势力钻空子、揪辫子。

  5适应新媒体时代工作需求

  当下我们正处在短视频时代,网络热点舆情事件通过短视频的传播增加了发酵速度与烈度,“发酵快而急”“小事闹大闹炸”的趋向十分明显。而一旦舆情发酵,涉事政法机关面对全网舆论的关注压力,常常会出现回应处置不及时而被网民追打的局面。因此面对舆情急速发酵的情况,如果政法机关还按照往常思路,层层上报等审批,网络舆情已经升级恶化,很容易错过了回应舆情的最佳时机。对此,政法机关需要形成适应网络时代的舆情工作思维,在发现、上报、研判、处置、引导等各个环节建立常态化方案,在突发舆情出现后能够从容不迫,不落后甚至能够跑赢网络舆情的发酵速度。此外,在工作方法上,政法机关也需要适应大数据时代的分析方法,不断提高舆情工作的主动性和及时性,重视舆情溯源和关键节点追踪,找到舆情推手和背后力量,在应对舆情时更加从容。

  6重视情绪管理与疏导

  后真相时代,感性主导理性,情绪先于事实。网络舆情实质上是社会不良情绪的富集,负面舆情的爆发很多时候是由负面情绪点燃的,舆情最终能够平息也多是因为情绪得到宣泄和释放。对此,政法机关一方面,在舆情风险研判时需要考虑社会情绪的影响,以免踩中“雷区”引火烧身;另一方面,在舆情回应处置过程中,同情当事人的不幸遭遇,关照事件背后的公众情绪,能够有效引导舆论理性表达。例如,2021年5月29日晚,南京新街口发生一起男子驾车撞人并持刀捅人的事件,其中有市民见义勇为被刺伤引发网民关注,在案件新闻发布会上南京公安对见义勇为人士表达敬意,表态要加强排查整治、严打违法犯罪行为,相关部门专门介绍了“胖哥”救治情况。一系列表态及做法既回应了公众“好人有好报”的朴素情感,也满足人们对公共安全的期盼。相反,缺乏情感关怀的通报案例也不少,类似“领导高度重视”“受害者情绪稳定”“情况不便透露”常常招来嘲讽批评,删帖、封口更是堵住人们释放情绪的渠道,必然适得其反。

  7不回避舆情、不盲从舆论

  舆情并不都是真实的民意,被流量操弄的伪舆情和假民意,具有迷惑性,虚高热度容易令政法机关手忙脚乱,一不小心就被舆情带偏,脱离依法依规处理的原则和底线,反而使自身负面缠身。近年来一些地方在网络舆情处置中出现“按闹分配”“不上热搜不解决”等不良倾向,变相鼓励了网络水军和自媒体制造舆情倒逼官方处置的现象,其中的反转舆情不仅滋生网络暴力加剧舆论场失序风险,还消耗政法机关的精力与公信力。因此,政法机关对于热点事件既不缺位也不越位,兼顾法理情的有机统一,确保处置工作经得起舆论检验和时间检验。

  8建立舆情风险研判会商机制

  近年来,网络舆情已成为公众对现实社会情感和态度的一种常见表达方式。政法舆情作为网络舆情的一个重要分支,也随着全面依法治国建设而备受社会舆论的重视。在舆论看来,政法工作代表着公平正义,由此引发的舆情能否有效处置也与公平正义密不可分。因此,各级政法机关在出现涉政法舆情后,其应对水平较之以往也有了明显提升。但要看到的是,政法机关在面对千差万别的涉政法舆情时,仍将重点放在“应对”二字上,缺乏对舆情本身生成发酵的原因深入分析,在回应、引导和处置层面无法采取针对性措施,这也就导致出现回应缺乏重点,引导方向出现偏离等情况,使得舆情并未因“应对”而平息。因此,政法机关在处置涉政法舆情时,需将重心放在如何做好回应、引导工作上,而非简单停留于“应对”层面。

  9强化有效信息供应原则

  突发事件发酵速度快、信息量集中、话题扩散频繁,在信息真假不明、传言流行的时候,公众最希望看到来自官方的声音和态度。可以说,舆情工作的效果好不好,很大程度在于信息供给到位不到位。如果官方信息供给不透明、发布不及时,网民根据舆论场现有信息的误导或自身想象,很容易产生先入为主的判断,给舆论引导工作带来挑战。尤其是在自媒体时代,发声权的全面下沉令更多人具有“发布者”的能力,足以影响整个舆论场的信息供给格局。因此,在突发公共事件中,政法机关作为处置主体,需要坚持高效率、高质量、动态化的信息供给方式,尽力放大己方的声量与覆盖面,压缩“竞争者”的影响力。此外,在处理热点事件的衍生舆情或二次舆情,由于此前的舆论势能积蓄,舆情再度喷发时的烈度与广度可能更胜以前,更需要处置部门准确掌握公众情绪、精准回应舆论关切,以稳定、有效、及时的信息供给稳定社会情绪,进而进行舆论引导。

  10坚持舆情工作闭环思维

  闭环的核心思想是通过有效的舆情管理,形成一个连续、封闭的处置回路,确保舆情处置体系中的每一个环节都能有效衔接。当前,政法机关对于舆情的重视程度普遍较高,组织了专业力量进行网络舆情监测,为防范敏感信息发酵成热点事件发挥出重大作用。但是,目前在实践中,各地相关部门仍有“重开头轻后续”的处置倾向,即舆情发生之后或者发现舆情苗头之后,基本都能比较迅速地介入并作出回应,能够从程序上完成政务公开的基本“规定动作”。但是首次回应之后,后续处置往往不太理想。一旦舆论关注度降低,网民被其他事件吸引而不做关注,那么涉事部门很容易转而放任舆情“敞口”,导致风险持续存在。因此,良好的舆情处置工作应当建立健全的闭环舆情机制,做到从预警发现到处置善后的全环节覆盖。具体而言,就是在整个处置过程中,政法机关需要密切关注事件发展动态,加强舆论场信息和网情民意的收集,对公众的关注焦点和诉求出现的新变化保持敏锐的感知度,并及时作出审时度势的处置和反馈,以实情工作促使舆情降温。

  (作者:法治网舆情中心 编辑:彭晓月 刘思源)

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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