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从收官日金牌到首日金牌，武大靖的1444天******
中新网客户端北京2月5日电(记者 李赫)从2018年2月22日到2022年2月5日，时隔1444天，中国军团再迎冬奥金牌 。
对于开幕式后首日便顺利夺金 的中国代表团来说 ，这样的等待并不漫长。
因为4年前在平昌 ，这份等待经过了13个比赛日，才在短道速滑收官日当天收到回应。
武大靖冲线瞬间。从中国代表团平昌冬奥“首金” ，到中国代表团北京冬奥“首金” ，时隔1444天，武大靖再登冬奥最高领奖台 。
对于领军出征的武大靖来说，这份坚守并不容易 ，它意味着超过47个月 的孜孜以求。更何况滑向北京冬奥 的四年，武大靖的旅程并不平坦。
在2018年平昌冬奥会上以无可撼动 的优势夺得男子500米冠军之后 ，武大靖成为中国短道速滑队的核心。而世界赛场上，他在男子500米短道速滑的冰面上也一度所向披靡 。
2021年11月27日，荷兰多德雷赫特 ，21/22短道速滑世界杯上 ，武大靖在比赛中。图片来源：视觉中国在同年底进行 的卡尔加里和盐湖城世界杯赛中 ，武大靖不仅在男子500米项目上一骑绝尘，还在一年当中第三次打破世界纪录，风光一时无两。
然而在那之后 ，武大靖 的状态有所波动。进入本赛季 ，武大靖 的稳定性仍令人捏把汗 。本赛季短道速滑世界杯，武大靖在北京站决赛中抢跑出局，在日本站未能晋级半决赛 ，在匈牙利站决赛中被碰倒后仅获第四 ，直至荷兰收官站才收获赛季个人首冠 。
北京冬奥临近，武大靖在“慢热”的状态里与自己较劲 ，竞争者们却迅速成长 。
2018年2月23日，冬奥会短道速滑男子5000米接力奖牌颁奖仪式在韩国平昌举行 。匈牙利在华裔兄弟刘少林、刘少昂 的带领下在项目上夺得金牌 ，中国摘银 ，加拿大获得铜牌 。图为匈牙利运动员跳上领奖台 。中新社记者 崔楠 摄武大靖身边 ，队友任子威状态正佳 ，匈牙利 的刘少林、刘少昂兄弟实力愈发强劲。在平昌为匈牙利历史性地拿到冬奥会金牌后，他们更希望在单项上有所突破。本赛季世界杯匈牙利站男子500米决赛，刘少林 、刘少昂兄弟便战胜武大靖 、任子威包揽了冠亚军。
不仅如此，疫情的“搅局”、主场作战的压力、作为本届中国代表团唯一一位奥运冠军所背负的期许 ，这些都让武大靖一路走来的每一步显得更加沉重。
面对这些困难 ，武大靖咬牙顶住。
资料图：2018年2月23日 ，平昌冬奥会短道速滑男子500米奖牌颁奖仪式在韩国平昌举行，中国选手武大靖在该项目上夺得金牌，这也是中国代表团在平昌冬奥会上的首枚金牌。图为武大靖在获颁金牌后手指胸前五星红旗。中新社记者 崔楠 摄“我会加强训练，把自己最好 的状态呈现在北京冬奥会。”
几天前，中国短道速滑队进行了虎年首练。这场训练，中国队正 是围绕接力展开 ，加强了交接棒配合 。
“今天以适应冰场为主 ，团队在接力项目很有竞争力。我们全力以赴，给中国代表团打个样 。”武大靖再次坚定表态 。
正是这份坚毅陪伴着武大靖一路走来，从女队陪练成为奥运冠军 ，在奥运冠军的位置上收获又一枚奥运金牌。
当地时间2月23日，2018平昌冬奥会短道速滑男子500米颁奖仪式在平昌奥运村举行 ，夺得金牌的中国选手武大靖登台领奖。也 是这份坚毅支撑着武大靖走过平昌“首金”后的1444天 。终于 ，武大靖和他的队友们一起，让中国代表团的“首金” ，不再需要漫长的等待 。
北京冬奥会赛程还长。武大靖和他领衔 的中国短道速滑队，有机会让这份坚守兑现更多 。(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（）  视觉焦点
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