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来源:凤凰彩票计划群2024-08-17 17:48

  

中新社70年丨周秉德:我很怀念在中新社的日子******

  作为周总理的侄女,周秉德也是陪伴周总理夫妇时间最久的周家晚辈。

  她于1988年进入《华声报》工作,1994年调入中新社,担任副社长,1998年4月退休。

▲周秉德女士▲周秉德女士

  时间过得飞快,转瞬之间,我从工作岗位上退下来已经24年了,回首往事,历历在目,恍如隔日。

  骑单车,练就心宽体壮

  我在《华声报》和中新社工作11个年头,上下班大都是骑自行车,风里来雨里去,其乐融融。

  我觉得骑自行车上下班既锻炼身体,活动筋骨;又一路赏光看景,心旷神怡;用现在的话说,还低碳环保,有利环境。

  在工作中,我对分管的行政、财务和技术部门的主任们常常强调:我们这些部门的职责,就是全力保障为新闻采访业务服务,我们就是配角,没有新闻采访业务,我们这些部门就没有存在的必要。

  各部门主任也认可,都拧成一股绳,全心全意为新闻业务服务。大家相处非常愉快,基本上称名道姓,有的司机都叫我“秉德”,我也喜欢这样称呼。

  主任们有事推门就进我屋,有些事在楼道边走边谈就解决了。我很怀念那些日子。

  电脑化,首创采编大平台

  初到中新社,虽已年近花甲,仍非常想为中新社再干些事情。

  在一次社委会上,大家谈到,互联网已在欧美率先使用,国内一些具有超前意识的公司机构已照猫画虎地学了起来。我们也应该尽快走这条路。

  我想,我们新闻单位一定要跟上时代的脚步。

  当时中国还没有进入网络时代,我首先要求技术部做好电脑系统的程序配备;并给记者编辑们办了几期电脑培训班,要大家学会用电脑打字、联网。

  经报社委会决定,将四楼改造为现代化的大平台办公方式。

  经过几个月的努力,1996年,中新社首个电脑大平台办公终于建成了。中新社一些编辑记者终于从纸笔中解放出来,向电脑化迈出了关键性的第一步。

  现在,中新社从3楼到7楼,已都是电脑化、网络化大平台办公了,这变化太大了。回想当年,还能为中新社电脑现代化建设干出了这么一件打基础的事,心中尚感自慰。

  进行近二百次讲座,接受逾百次采访

  在周恩来诞辰110周年之际,我组织了亲属、身边工作人员、老一代革命家子女等百多人,到家乡江苏淮安参与了多项纪念活动。

  2004年以来,在香港和澳门,我以“周恩来邓颖超研究中心顾问”身份,与中央文献研究室协同香港、澳门有关单位举办了6次有关周恩来的展览,受到港澳同胞、特别是青少年的热烈欢迎。

▲周秉德出席电影《周恩来回延安》在香港新光戏院的首映礼▲周秉德出席电影《周恩来回延安》在香港新光戏院的首映礼

  二十多年来,我应邀到北京和外地几十所大学,国家机关一些部委党校、企事业单位等进行近二百次《在身边感悟伯父周恩来的人格风范》《传承红色家风 弘扬革命精神》的讲座,宣传共产党领导人的严于律已、平等待人、艰苦朴素、顾全大局、全心全意为人民服务、为中华之崛起而奋斗终生的高尚品格及光辉业绩。

▲周秉德出席“海棠绽放纸短情长——周恩来邓颖超书信图片展”发布活动▲周秉德出席“海棠绽放纸短情长——周恩来邓颖超书信图片展”发布活动

  清华大学举办的企业老总班,一位老总听了两次,又把我请到他们单位去讲座。

  平时,特别是重大纪念日前,我要接受上百次电视台、报刊杂志的采访,介绍伯父的高风亮节及在各个重大历史时期的重要作用及我亲身感受的教育等。

  2010年和2011年,日本NHK电视台根据我的《我的伯父周恩来》一书,先后6次来京,采访80多人,编辑出4集专题片《亲人及亲信口述周恩来》。该片于2011年8月1日至4日晚8时黄金时段播出,引起日本知识界强烈反响。

  同年10月,日本法政大学华籍女教授王敏来京时,对我说:“这部电视片在日本反响热烈,好多人说,日本要有这样的领导人该多好!现在周恩来在日本是大家谈论最多的话题。”看来,这对促进中日友好的民间交流,也能起到一些作用了!

  我参加的各项活动,都会表明自己是中新社的退休人员。我也以此为傲。

  作者:周秉德

                                                                                                                                              • 凤凰彩票app

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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。

                                                                                                                                                  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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                                                                                                                                                凤凰彩票投注曼联切尔西史诗级菜鸡互啄!两边看了都想骂人
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                                                                                                                                                2024-05-05
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                                                                                                                                                2024-01-28
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                                                                                                                                                2024-01-06
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                                                                                                                                                2024-01-21
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                                                                                                                                                2024-02-05
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                                                                                                                                                2024-09-20
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                                                                                                                                                2024-10-25
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