台湾兵役将延长至一年,美在台协会声称“欢迎”,岛内网友吐槽******
【环球网报道】据台湾《联合报》报道,民进党当局领导人蔡英文27日宣布,2024年起义务役延长为一年。美国在台协会(AIT)当晚在脸书发文宣称,欢迎台湾最近针对征兵制改革的宣布,还声称此举彰显了台湾对自我防卫的承诺并强化吓阻能力。对于AIT这番表态,有岛内网友不满表示,“世界乱源,自私自利,惟恐天下不乱!”
报道称,AIT发言人还在脸书帖文中宣称,美国遵循“与台湾关系法”与“一个中国政策”的承诺,持续协助台湾维持足够的自我防御能力。
不过一些岛内网友不以为然,有人在台媒的脸书评论区留言表示,“老美吃定了台湾,烂透了。”“世界乱源,自私自利,惟恐天下不乱!”“美国本来就不是个好东西,搞的世界乌烟瘴气,还自以为是霸权国家,真是烂透了。”
有网友质疑民进党当局,“还说没有美国的压力,马上就被打脸。”“真是悲哀呀,背后的始作俑者,不就是老美吗?”
还有人认为民进党当局与美国是“一搭一唱”。
更有网友讽刺,“明明就是一个字:乖。”
值得一提的是,民进党当局领导人蔡英文27日上午召开安全高层会议,下午3时30分召开记者会,针对“强化全民‘国防’兵力结构调整方案”作报告并接受媒体提问。联合新闻网称,这是蔡英文时隔744天终于再次召开记者会。民进党前“立委”郭正亮认为,蔡英文之所以选择这个议题开记者会,是因为她知道美国在看,这是“美国要的议题”。
对民进党当局决定延长兵役,岛内议论纷纷。《中国时报》披露称,蔡英文当局本来不想宣布延长兵役,因为此举显然对2024年选举不利。不过,“延长役期是美方的要求,蔡政府咬牙也要推”。文章称,美国要求台湾强化军队后备战力,蔡当局只能顺从推动;美国要台湾增加防务预算,蔡当局照办;现在要台军恢复征兵,延长役期,尽管对选举有影响,但“蔡当局不可能违逆美方”。(环球网)
让“无声世界”感受赛场魅力!带你看看冬奥手语数字人有哪些奥秘******
2022年2月4日,第24届冬季奥林匹克运动会在北京举行,让世界目光再次聚焦中国。本届北京冬奥会秉持绿色、共享、开放、廉洁的办赛理念,凝聚中国科技力量,面向世界、面向未来,向全球奉献了一场精彩、非凡、卓越的奥运盛会。
本届冬奥会运用最新科技手段,为全世界观众提供了惊艳的现场转播和全方位覆盖报道,北京冬奥会也成一场上科技含量高的奥运会。赛事活动期间,为了让各类人群都能平等地享受本届冬奥盛会,北京电视台上线了智能手语播报数字人,在《北京新闻》和《北京您早》等节目中进行冬奥专题手语播报,为听障人士带来精彩赛事报道。
最新数据显示,我国听障人群超过2700万,这部分人群与健听人一样,他们对教育、社交、娱乐等信息获取都有巨大的需求。但长期以来,传统人工手语翻译工作量大,且主持人和手语主持人配合难度极高。手语动作表情复杂,语序与正常语序差异大,正常情况下想要熟练掌握手语大约需要2年左右的时间,还要结合语境进行猜测。
受北京市科委科技冬奥专班委托,北京电视台联合凌云光、智谱AI等业内科技公司,在北京市残疾人联合会和市残联聋人协会等支持下,用3个多月时间,让手语播报数字人完成了近10万条手语语料学习,且翻译准确率高达90%。
在如此短的时间内实现这项高难度动作,智能手语数字人是如何做到,在这背后又有哪些技术创新难点?
在多位业内人士看来,近年来人工智能体系建设重点布局在算法层和应用层,数据层建设远远不足,并且针对数字人相关产业,底层数据库的数量、质量和开源程度还明显不足。尤其是国内现有的手语语料数据库数量少,且多以图像、视频等二维平面为主,无法满足AI(人工智能)训练的需求。
同时,因手语语序与中文语序差异大,方言分化更加复杂,且需要通过表情、口型、动作等方式来传达信息。除了传统的二维平面图像、视频采集,三维肢体运动、表情信息数据采集及结构化参数表达外,手语语料数据库建设对三维运动信息捕捉也十分重要。
凌云光手语数字人产品相关负责人介绍,在建设高质量手语语料库的同时,他们充分调研了2022北京冬奥专用手语术语,并联合北京市残联、聋人协会等相关组织机构,进行数据标注,建设手语语义映射关系,不仅完善了国内手语数据库的建设,也为手语推广和AI研究留下了宝贵的数据资产。
该负责人举例说,基于“悟道2.0”超大规模人工智能模型的技术支撑,手语数字脑用计算机模仿听障人士的大脑,将看到的中文文本信息转换成手语词汇序列,包括中文语义蒸馏模型和AI手语分词快编算法的研究。中文语义蒸馏模型用于从输入的文稿或文本中提取出关键的语义信息,将中文文本语义提炼和精简,形成精准匹配适合手语表达的文本;AI手语分词快编算法则用于将蒸馏得到的中文文本,根据冬奥手语语料库划分成相应的手语词汇序列,供数字人做表达输入。
该负责人还提到,数字人是冬奥手语播报的载体和展现形式,通过高精度写实数字人全流程制作方案,可实现一键数字建模,高度还原真人发肤,重新毛孔等细节,更加真实亲切。同时,通过跨模态拟人生成算法,还可以将手语词汇序列,生成相应的动作信息,驱动数字人模型做出相应的动作、手势和表情。(姚坤森)
(文图:赵筱尘 巫邓炎)