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来源:凤凰彩票攻略2024-07-03 17:48

  

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深化京港合作、运用绿色投资 政协委员为“绿色北京”支招******

  中新网北京1月18日电 (记者 刘文曦 杜燕)深化京港绿色金融合作、运用绿色投资“组合拳”、发展绿色建筑……正在召开的北京市政协十四届一次会议上,北京市政协委员们围绕大力实施绿色北京战略,着力改善生态环境建言献策。

  北京市政协委员、香港上海汇丰银行有限公司亚太区联席行政总裁廖宜建从发挥京港优势资源,促进两地金融深度合作的角度,为建设绿色北京建言献策。他建议,首先要发挥香港资本市场的国际化优势,为北京连通国际绿色投融资市场。香港位列全球四大国际金融中心,连通世界金融市场,汇聚世界领先的绿色金融评估认证机构和国际投资者,可以作为北京与国际接轨的绿色投融资平台。

  他谈到,京港要加强协调合作,共同为绿色金融国际标准的发展做出中国贡献。北京可以借助香港丰富的国际化经验,完善的国际金融监管体系,领先的绿色金融机构和人才资源,进一步深化京港绿色金融合作。

  廖宜建认为,未来,京港两地可以自愿碳减排交易为抓手,就共建国际化碳交易市场开展更多交流。通过联合成立国际化碳交易市场研究小组,邀请两地政府、智库、交易所、金融机构等定期沟通,尝试制定京港共建国际化碳交易市场方案,助力“绿色北京”战略,支持首都高质量发展。

北京市政协委员们围绕大力实施绿色北京战略,着力改善生态环境建言献策。 杜燕 摄北京市政协委员们围绕大力实施绿色北京战略,着力改善生态环境建言献策。 杜燕 摄

  来自教育界别的北京市政协委员、北京国家会计学院教授李旭红从绿色投资和环境保护税收的角度建言绿色发展。李旭红建议,应该用好绿色投资的“组合拳”。通过商业金融、专项财政资金、地方专项债以及政策性金融等多元化的投资工具组合助力生态恢复、保护自然资源、发展绿色产能并打造人与自然融合的便民设施,提高绿色公共服务均等化水平,形成国内外高端人才聚集及北京民众青睐的绿色宜居国际大都市。同时,可加强环境保护税征收管理,解决基本性环境保护问题,并使环境保护税与资源税、消费税等其他税收政策建立协同效应的基础上,着重利用现有的税制促进碳减排,构建绿色友好环境。

  李旭红举例称,在企业所得税中,可加大对企业减碳技术投入的税前扣除优惠力度。同时,通过适度的地方财政补贴以及加大地方税的调节,以促进减少碳排放及增强绿色消费行为,关注碳税的发展动态,并构建“绿色低碳”的地方税收体系,助力北京实现绿色发展,促进人与自然和谐共生。

  来自无党派人士界别的北京市政协委员、北京市保障性住房建设投资中心副总经理李持缨从绿色建筑的角度建言。李持缨表示,北京保障房中心自成立以来,一直将推动装配式实施作为企业发展的战略,努力向首都民众提供节能、绿色、低碳、宜居的高品质保障性住房。

  李持缨指出,目前装配式建筑在实施效果方面主要有两项成果。一是装配式建筑节能降耗和减少用工效果明显;二是提高建造效率、提高房屋质量。未来,应坚持顶层设计,推动工业化建造理念认同;加大政策扶持力度,推动装配式建筑落地实施;推广建筑师负责制工程总承包模式,完善装配式建筑建设管理体系;加大科技创新力度,提升装配式建筑技术水平。(完)

                                                                                                                                                                          • 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

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