点击右上角微信好友

朋友圈

请使用浏览器分享功能进行分享

正在阅读:彩合网软件_彩合网客户端下载
首页>文化频道>要闻>正文

彩合网软件_彩合网客户端下载

来源:彩合网走势图2024-05-11 17:48

  

开年炸裂 《狂飙》魅力何在?******

  中新网北京1月30日电 (记者 高凯)几乎每个剧情节点都登上热搜引发热议,众多人物都为观众所耳熟能详,《狂飙》无疑是2023年开年最火的出圈剧集。

  自1月14日开播以来,该剧播出热度一路攀升,不仅在爱奇艺热度值破11000,打破站内热度值历史总榜最高纪录,同时,豆瓣评分高达9.1,各项成绩遥遥领先。

  《狂飙》近日即将迎来收官,作为一部长达39集的扫黑除恶题材作品,该剧高开高走,以沉实紧张的剧情吸引着各年龄层观众的追剧热情,其魅力之源值得关注。

  剧本故事是第一位的。在《狂飙》中,创作者选取2000年、2006年、2021年三个时间节点,切入三条时空脉络,借刑警安欣(张译饰)、黑恶势力高启强(张颂文饰)两个角色的人生轨迹,展现了一场跨越20年扫黑除恶的斗争故事。

  《狂飙》是反套路的,在正叙、倒叙交叉的庞大叙事中,以角色命运带动剧情发展。剧中两个主人公最初的命运交织充满生活质感与人性的温暖,而随着剧情的展开,二人在交叉碰撞中渐行渐远,戏剧张力拉满。剧集在这样的主线下,突破了一些相关类型作品中的简单想象,对黑势力形成背后的社会生态、人性异化进行了入木三分的揭示,描绘出扫黑除恶的真实图景。

《狂飙》 片方供图《狂飙》 片方供图

  在这部以扫黑除恶为题材的作品中,创作者并没有将重心放在以暴力场景渲染“黑恶”上,而是着力发掘人性在社会缝隙中异化的节点。如此设定下,在一部扫黑除恶题材剧集中,观众不仅看到了警察对正义的坚守与追求,还看到了黑恶势力的成长史,并因此而更能理解前者。

  “这次讲扫黑,我希望通过两个人物勾勒出黑恶势力为什么会产生,能崛起、放大的原因,再解释为什么要扫黑除恶,以及为什么必须把这件事常态化。”该片导演徐纪周曾表示。

  大胆不失细腻是《狂飙》的另一特色,从“旧厂街”“菜市场”到“肠粉”“猪脚面”,尽管有意模糊掉了真实地域,但剧中细节描摹还是顺利将观众带入真实的生活审美,这些日常细节,很容易唤起观众的某种认同感,随即融入角色剧情。

  故事之上,人物的成功塑造令《狂飙》的魅力进一步凸显。

  首先是两位牵动全剧前进的主角。安欣和高启强这两个人物之鲜活动人,于同类题材剧集中可称出类拔萃。

  徐纪周曾表示,“人物的特征自然和所在地域时代紧密相关,我希望我不仅能塑造出这个反派人物,还能把他与时代背景、社会土壤的关系拍出来。这是有社会意义的。”在观众眼中,高启强在剧中的开端就是一个小人物的现实人生,很容易有代入感,在与安欣的命运碰撞中,他感受到人性的温暖,也在阴差阳错中感受到权力的力量,也在其后终于为欲望裹挟,最终走上不归之路。

  相较而言,作为一个纯粹的理想主义者,安欣这个人物或许不像高启强那样有着浓墨重彩的戏剧性,但正是其内在思想力量成功的呈现才给剧情真正前进的动力。跨越20年,从怀揣梦想略显“愣头青”的青年干警,到满头白发“油滑”谨慎的警局“边缘”人,在张译的演绎下,这一核心人物行为逻辑清晰,情感始终充沛,与此同时,角色细节处理上无处不在的生活质感更是让人物的“灵魂”得以落地,极易令观众共情。

  除了两位主演的出色表现,作为一部群像戏,《狂飙》里几乎每个主要人物都具备能打动观众的独特魅力。创作者抛弃扁平化的黑白刻画,着力于每一个角色自身的剧中生态,令观众在不同的时空切入点都能感受到其真实可信的存在。

  从故事设定及叙事手法的创新,到每一个人物的鲜活刻画,再到对题材深刻的挖掘和思考,对于《狂飙》而言,整部剧集最终呈现出的“好看”的吸引力,或许正是源于创作者对作品全方位的诚意。该剧不仅再现了“扫黑除恶”专项斗争的严酷性和复杂性,亦以现实主义手法描摹了各具特色的人物与人生际遇,以不同方式折射真实生活,最终以正义向善的精神追求与观众达成共鸣。为理想坚守到底,为正义永远狂飙,《狂飙》此番向观众传达的精神内核直白而有力。(完)

                                                                                                                                              彩合网软件

                                                                                                                                              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

                                                                                                                                              推荐阅读
                                                                                                                                              彩合网漏洞前鲁能外援西塞效力球队车祸 本人伤情无碍队友去世
                                                                                                                                              2023-12-31
                                                                                                                                              彩合网技巧流氓性格的刘邦何以运气超好
                                                                                                                                              2024-09-14
                                                                                                                                              彩合网代理睡前腿经常不适是什么病
                                                                                                                                              2024-05-07
                                                                                                                                              彩合网规则90后摄影师镜头下的中国
                                                                                                                                              2024-07-06
                                                                                                                                              彩合网赔率死党移居国外买壕气别墅 客厅可赏180°无敌美景
                                                                                                                                              2024-02-28
                                                                                                                                              彩合网官方 谁是游戏版号开闸最大受益者
                                                                                                                                              2023-12-24
                                                                                                                                              彩合网平台单身太久会有什么表现
                                                                                                                                              2024-03-19
                                                                                                                                              彩合网注册网下属经常越级汇报怎么办?用三三二招数,打小人与抬自己一举两得
                                                                                                                                              2024-05-05
                                                                                                                                              彩合网客户端1713家公司业绩双增长 2018年十大"成长王"现身
                                                                                                                                              2023-12-04
                                                                                                                                              彩合网充值 印尼宣布迁都决定 但还没想好要搬到哪里
                                                                                                                                              2024-01-29
                                                                                                                                              彩合网攻略《武装突袭3》将出第三方DLC
                                                                                                                                              2024-09-07
                                                                                                                                              彩合官网网址秦岭别墅拆除后支脉骊山又被曝现别墅群 官方回应
                                                                                                                                              2024-06-26
                                                                                                                                              彩合网APPHebe田馥甄将加盟何乐音乐 去年离开华研自立门户
                                                                                                                                              2024-05-13
                                                                                                                                              彩合网app深度人物:杜兰特,做的一切都为证明他比詹皇更强
                                                                                                                                              2024-06-18
                                                                                                                                              彩合网网投纪检组长收受“九五至尊”香烟等礼品 被免职
                                                                                                                                              2024-02-19
                                                                                                                                              彩合网骗局能试驾了?理想ONE 4S店开了
                                                                                                                                              2024-07-28
                                                                                                                                              彩合网下载app木雕艺人刀尖上传承“非遗”
                                                                                                                                              2024-07-22
                                                                                                                                              彩合网手机版APP组图:王子文合影仙人掌小脸娇俏 穿白裙戴红帽清纯美艳
                                                                                                                                              2024-07-12
                                                                                                                                              彩合官网台湾夫妇为孩子打造106平自然之家 可随心涂鸦玩耍
                                                                                                                                              2024-03-23
                                                                                                                                              彩合网交流群精灵人专治古灵精疗法超有效!俄罗斯著名童话改编
                                                                                                                                              2024-06-15
                                                                                                                                              彩合网开奖结果依靠顽强斗争打开事业发展新天地
                                                                                                                                              2023-12-13
                                                                                                                                              彩合网论坛[赛事]全世界美景因你精彩
                                                                                                                                              2024-02-22
                                                                                                                                              彩合网手机版 阿圭罗破门曼城1-0伯恩利 夺冠在望
                                                                                                                                              2024-09-04
                                                                                                                                              彩合网返点曼联丢掉争四的希望 德赫亚没资格要高薪
                                                                                                                                              2024-10-20
                                                                                                                                              加载更多
                                                                                                                                              彩合网地图