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彩合网玩法 - 彩合网登录

来源:彩合网官方网站2024-10-14 17:48

  

中国大部地区将出现寒潮雨雪天气 东北部分地区降温超20℃******

  中新网1月12日电 据中央气象台网站消息,受强冷空气及南支槽影响,12日至15日,我国大部地区将先后出现雨雪及大风降温天气。1月12日08时至1月16日08时,寒潮天气将自西向东影响我国大部地区,其中,12日主要影响西北地区,13日至15日影响我国中东部地区。我国大部地区气温将先后下降8~12℃,中央气象台1月12日06时继续发布寒潮蓝色预警。

  我国大部地区将出现寒潮雨雪天气

  受强冷空气及南支槽影响,12日至15日,我国大部地区将先后出现雨雪及大风降温天气。其中西北地区东部、华北、东北地区大部、黄淮、江淮、江汉、西南地区东部、江南北部等地将有小到中雨转小到中雪或雨夹雪,部分地区大雪,局地暴雪;江南中南部、华南等地有小到中雨,部分地区大雨,局地暴雨,部分地区伴有雷电天气。1月12日08时至1月16日08时,寒潮天气将自西向东影响我国大部地区,其中,12日主要影响西北地区,13日至15日影响我国中东部地区。我国大部地区气温将先后下降8~12℃,其中,新疆沿天山以北、甘肃西部和中南部、内蒙古中东部、东北地区、江汉东部、江淮、江南、华南北部、贵州等地降温14~18℃,内蒙古中东部、黑龙江东部、吉林东部、辽宁东北部等地的部分地区降温超过20℃,并伴有4~6级、阵风6~8级的大风,新疆山口风力可达9~11级或以上。东部和南部海区有7~9级风,阵风可达10~11级。降温过后,17日早晨,最低气温0℃线将南压至云南东部至贵州南部、湖南南部、福建北部、浙江东部一线(见图1)。

图1 全国大风降温预报图(1月12日08时-16日08时)

  1月12日08时至1月14日08时,新疆沿天山以北、甘肃大部、宁夏、陕西北部、内蒙古大部、东北地区等地部分地区将先后降温8~12℃,其中,新疆沿天山以北、内蒙古中东部、黑龙江中东部、吉林东部、辽宁东北部等地部分地区降温14~16℃,局地可超过18~20℃。新疆东部、甘肃中西部、内蒙古大部、东北地区、华北等地有6~8级大风,新疆山口风力可达9~11级或以上。东部海区有7~9级风,阵风可达10~11级。新疆东部和南部、青海西北部、甘肃西部和东部、内蒙古西部、宁夏、陕西北部等地有扬沙或浮尘,局地有沙尘暴(见图2)。中央气象台1月12日06时继续发布寒潮蓝色预警。

图2 全国大风降温预报图(1月12日08时-14日08时)

  未来三天具体预报

  1月12日08时至13日08时,新疆南疆盆地西部、甘肃西部、青海西部、内蒙古大部、黑龙江西北部和东部、吉林和辽宁东部、华北北部等地部分地区有小到中雪或雨夹雪,其中,新疆南疆盆地和南疆西部山区等地部分地区有大到暴雪(10~16毫米)。东北地区西部、华北中南部、黄淮、江淮、江汉大部、西南地区东北部、江南、华南大部、台湾岛大部等地部分地区有小到中雨,其中,安徽南部、江西北部和南部、浙江北部、广西东部、广东西北部等地部分地区有大雨(25~45毫米)。新疆东部和南疆盆地、甘肃河西、内蒙古中东部、吉林西部等地部分地区有4~6级风,其中,新疆山口地区风力可达9~11级及以上。新疆东部和南部、青海西北部、甘肃西部和东部、内蒙古西部、宁夏、陕西北部等地部分地区有扬沙或浮尘,局地有沙尘暴(见图3)。

图3 全国降水量预报图(1月12日08时-13日08时)

  1月13日08时至14日08时,新疆南疆盆地西部、青海北部、甘肃大部、宁夏、陕西中北部、山西、内蒙古大部、河北、北京、天津、东北地区大部等地部分地区有小到中雪或雨夹雪,其中,新疆南疆西部山区、陕西中南部、山西大部、河南西部等地部分地区有大到暴雪(10~15毫米)。辽东半岛、山东半岛、江淮、江汉、江南、西南地区东部、华南大部等地部分地区有小到中雨,其中,河南南部、安徽西北部、湖北东部、江西东部、浙江中南部、福建西北部等地部分地区有大雨(25~45毫米)。新疆南疆盆地、内蒙古西北部、陕西北部、黑龙江东北部、吉林西部、河南南部、江苏北部等地部分地区有4~6级风,其中,新疆东部部分地区有6~7级风。渤海、渤海海峡、黄海大部海域、将有6~8级、阵风9级的偏北风,其中渤海部分海域风力可达9级、阵风10~11级(见图4)。

图4 全国降水量预报图(1月13日08时-14日08时)

  1月14日08时至15日08时,新疆南部、西藏东南部、青海、甘肃中东部、宁夏、陕西、山西、河北中西部、山东、河南、湖北等地部分地区有小到中雪,其中,陕西中南部、山西南部、河南北部、湖北西部、四川盆地北部、重庆东北部等地部分地区有大到暴雪(10~15毫米)。江淮大部、江南大部、西南地区东南部、华南、台湾岛等地部分地区有小到中雨。新疆沿天山地区和南疆盆地、甘肃河西、山西北部、黑龙江东北部、河南、湖南、江西北部、四川盆地等地部分地区有4~6级风,其中,内蒙古北部、青海西部等地部分地区有6~7级风。渤海、渤海海峡、黄海大部海域、东海大部海域、台湾海峡、台湾以东洋面将有6~8级、阵风9级的偏北风,其中渤海部分海域风力可达9级、阵风10~11级(见图5)。

图5 全国降水量预报图(1月14日08时-15日08时)

                                                                                                                                              彩合网玩法

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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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