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来源:天天彩票2024-01-18 17:48

  

“三无”船在广东惠东海域翻沉 3名落水者已成功获救******

  中新网广州2月3日电 (记者 方伟彬)广东省海洋综合执法总队(以下简称“总队”)3日发布消息,1艘“三无”船舶在惠东海龟湾东侧8海里处翻沉,经彻夜施救,3名落水者已成功获救。

  2日20时,总队接汕尾支队报告称,1艘“三无”船舶在惠东海龟湾东侧8海里处翻沉,船上3人落水,汕尾支队已派出4艘执法艇赶赴现场搜救,现需增援。

  接报后,总队迅速组织惠州支队派执法艇增援,并向周边24艘作业渔船发送协助救援信息,同时请求海上搜救部门协调力量救援。汕尾、惠州支队6艘执法艇接令相继前往搜救。因落水人员无法提供准确位置,且海上能见度低,执法艇克服风浪过大危险在海上持续搜寻4个小时,仍未找到落水人员。22时30分,总队组织惠州支队再次派出执法艇前往搜救,也因风浪太大被迫从大星山炮台附近海域撤回。

一名落水者被救。 广东省海洋综合执法总队 供图一名落水者被救。 广东省海洋综合执法总队 供图

  总队指导惠州支队根据洋流及风向风速用系统模拟测算落水人员的漂流轨迹,并于2月3日7时30分第三次派出中国海监9056等3艘执法艇前往三门岛附近海域搜寻。8时35分,中国海监9056艇在三门岛东侧海域发现并成功救起第一名落水者。截至当日上午10时30分,另两名落水者也先后被海洋石油258船和海警船救起。至此3人全部获救。

  目前,除1人因生命体征较弱正在接受救治外,其余2人身体状况良好。经了解,3名落水人员于2月2日15时许从深汕合作区鲘门百安角驾驶“三无”快艇出海钓鱼,因风浪过大,在百安角对出海域倾覆落水。(完)

                                                                                                                                                                        • 天天彩票

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                                                                                                                                                                            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。

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                                                                                                                                                                            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。

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                                                                                                                                                                            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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                                                                                                                                                                          2023-07-04
                                                                                                                                                                          天天彩票吴京黄渤沈腾韩寒坐上公安部新闻发布会主席台
                                                                                                                                                                          2024-03-06
                                                                                                                                                                          天天彩票陈意涵:自律才使人别有风韵
                                                                                                                                                                          2023-08-27
                                                                                                                                                                          天天彩票章子怡带女儿农场摘蔬果
                                                                                                                                                                          2023-11-08
                                                                                                                                                                          天天彩票所有失恋 都是在给真爱让路
                                                                                                                                                                          2023-09-04
                                                                                                                                                                          天天彩票海南通报“医院售假宫颈癌疫苗”调查处理进展
                                                                                                                                                                          2023-07-14
                                                                                                                                                                          天天彩票的哥拒绝打表反怼乘客 别人都理解怎么你不行
                                                                                                                                                                          2023-11-07
                                                                                                                                                                          天天彩票国税总局:拓宽办税渠道 推行房地产交易税收网上预核
                                                                                                                                                                          2023-11-21
                                                                                                                                                                          天天彩票满满正能量!《只狼》《鬼泣》义肢设定带给玩家信心
                                                                                                                                                                          2023-12-21
                                                                                                                                                                          天天彩票特斯拉卖空者:马斯克就是个“撒谎魔术师”
                                                                                                                                                                          2024-04-13
                                                                                                                                                                          天天彩票2.0T带四驱,这奥迪又降2万,人称平价小A7,终于火了!
                                                                                                                                                                          2024-04-24
                                                                                                                                                                          天天彩票明星摄影师揭网红照的真相
                                                                                                                                                                          2023-10-26
                                                                                                                                                                          天天彩票 蔡国庆批朱正廷捂嘴笑 希望他们有强盛的阳刚之气
                                                                                                                                                                          2023-11-20
                                                                                                                                                                          天天彩票独立经济学者李少魁:香港制造业空心化的前车之鉴
                                                                                                                                                                          2024-04-19
                                                                                                                                                                          天天彩票曝湖人已退出浓眉交易
                                                                                                                                                                          2023-07-15
                                                                                                                                                                          天天彩票女双凡晨组合夺冠 混双内战王懿律/黄东萍摘金
                                                                                                                                                                          2024-01-20
                                                                                                                                                                          天天彩票缅甸新娘背后的利益链
                                                                                                                                                                          2024-03-29
                                                                                                                                                                          天天彩票 小米有品签“军令状”放弃年终奖?回应:新激励方式,不强求
                                                                                                                                                                          2023-10-20
                                                                                                                                                                          天天彩票热血传奇18周年专区礼包
                                                                                                                                                                          2023-09-04
                                                                                                                                                                          天天彩票 西南联大与梅贻琦日记
                                                                                                                                                                          2024-03-08
                                                                                                                                                                          天天彩票腾讯公布2017年第四季度及全年业绩
                                                                                                                                                                          2023-07-16
                                                                                                                                                                          天天彩票浙江省发布近视防控意见
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