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一品彩票赔率 - 一品彩票客户端

来源:一品彩票注册2022-02-14 17:48

  

一品彩票赔率

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。

2022年四季度人才流动报告:生产、销售类岗位招聘需求走高******

  伴随疫情防控政策优化调整,2022年四季度企业复工复产逐步回归常态,人才流动也呈现触底反弹之势,58同城、赶集直招于近日发布2022年四季度人才流动报告,从城市、职位、薪资等维度剖析当前就业市场人才流动情况,以帮助招聘方把握人才流向,并助力求职者准确掌握就业需求。

  北京企业招聘需求旺盛,广州平均月薪同比增长26%

  根据58同城、赶集直招统计数据,2022年四季度,北京受全面复工复产驱动,企业招聘需求位列前茅。相关政策表明,中关村示范区等办公园区通过强化政策支撑、保供保畅、增资扩产等方式,全力服务企业复工复产,努力冲刺全年目标任务。在此背景下,北京企业招聘需求迅猛增长,跃升招聘需求活跃城市首位。

  另外,经过一年的调整与建设,经济较发达的成都、上海、深圳、广州企业的招聘需求也在四季度大量释放,企业用人需求迎来高峰。

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  求职端,深圳、成都、北京、重庆、上海吸才效应显著。尤其深圳建立健全劳动者终身职业技能培训制度成果显著,在高技能人才培养培训模式下,深圳围绕先进制造业、战略性新兴产业等重点行业和“四新经济”领域,全面推进企业新型学徒制培训,组织开展公益职业技能培训,现已形成引才、育才、用才高地。

  此外,东莞、青岛、苏州等新一线城市四季度求职投递量同比增长5%左右,这些城市发展势头强劲、就业机会多,同时生活压力相对较小,得到年轻求职者的高度青睐。

  除政策导向外,人才流动还反映了经济发展的重心与趋势,具有竞争力的市场薪酬是企业锁定人才的“利器”。58同城、赶集直招数据显示,2022年四季度,全国招聘热门城市前十五平均月薪11619元,同比增长7.7%。其中,上海城市平均月薪水平最高,为13402元,同比增长6.6%;广州平均月薪增幅最高,同比增长26%至12952元。折射出,在冲刺业绩的四季度,全国人才市场普遍“钱景”良好,同时,提供具有竞争力的薪酬,是一线城市吸才的重要手段。

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  普工职位招就活跃度双高,物流专员/助理月薪同比增长8.8%

  从职位上看,2022年四季度,企业招聘需求活跃度TOP15的职位分别为:普工、保安、销售代表、店员/营业员、服务员、文员、商务司机、物流专员/助理、销售经理/主管、收银员、货运司机、前台/总机/接待、保洁、厨师/厨师长、客服专员/助理。伴随制造业企业复工复产,生产、销售相关岗位招聘需求走高,尤其是普工岗位出现较大人才缺口,招聘需求相对更高。

招聘

  求职端,四季度求职者关注TOP15的职位分别为:普工、货运司机、文员、商务司机、店员/营业员、服务员、保安、分拣员、收银员、送餐员、专车司机、销售代表、装卸/搬运工、快递员、前台/总机/接待。同比来看,专车司机、装卸/搬运工、送餐员等职位均有10%以上的增幅。

求职

  究其原因由于疫情防控影响,个人卫生安全意识增强,点对点出行与线上消费需求激增,跨区域运输不但恢复疫情前水平且稳中有增,带动相关司机/交通服务、物流/仓储类职位的求职需求呈现大幅增长。

  在招聘活跃职位中,物流专员/助理2022年四季度平均月薪最高,且同环比增幅最大分别为9%、7%。特别是四季度各个电商平台先后推出双十一、双十二等购物节,线上购物订单激增,从而推动了物流行业用工增长,各个物流企业早在电商购物节开始前就开始了抢人大战,薪资水平更是水涨船高。

  其他职类如货运司机、商务司机、厨师/厨师长平均月薪也相对较高,皆实现过万。除此之外,厨师/厨师长平均月薪同比增长显著,增幅在8%左右;保洁平均月薪近7000元,与三季度相比环比微增2%。

  作为招聘行业的领导者,58同城、赶集直招依托丰富的大数据资源,按季度对人才流动趋势进行分析盘点,从城市、职位、薪资等维度予以统计对比,为求职者和招聘方提供参考借鉴。不仅如此,58同城、赶集直招还通过一系列线上招聘会和在线智能招聘工具,满足招工和求职需求,实现人岗精准匹配,为稳就业作出积极贡献。(李记)

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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