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玛雅彩票下载app_玛雅彩票开奖结果

来源:玛雅彩票玩法2024-06-15 17:48

  

二十大代表风采丨“燃灯校长”张桂梅:为国育才 为孩子们点亮梦想******

  中新网丽江10月8日电 题:“燃灯校长”张桂梅:为国育才 为孩子们点亮梦想

  中新网记者 韩帅南

  十月,地处滇西高原的丽江夜晚已吹起瑟瑟秋风。晚上9点,丽江华坪女子高级中学校长张桂梅走进每一个班级巡课。经过走廊时,她细心检查每所卫生间,将亮着的灯关闭。“我时常叮嘱孩子们要节约,但这些灯不需要她们来关,让她们安心读书。”节俭、时刻牵挂着山区的孩子们,这已是她多年的习惯。

图为张桂梅(右)正在接受采访。 韩帅南 摄

图为张桂梅(右)正在接受采访。 韩帅南 摄

  1996年,张桂梅主动申请来到偏远的华坪县任教。在教学和家访的过程中,她看到了山区孩子对知识的渴望,同时也发现不少山区女孩因为贫困而辍学。这时起,张桂梅就有了一个梦想——创办一所免费女子高中,用教育阻断贫困代际传递。

  随后的几年中,她为了筹建学校省吃俭用,四处奔波。“但我发现只凭自己的力量是建不起这所学校的。”张桂梅告诉记者。

  转机出现在2007年,在党的十七大上,张桂梅作为党代表勇敢说出了自己的梦想。次年,在各级党委、政府和社会各界支持下,全国第一所公办免费女子高中——丽江华坪女子高级中学(简称“华坪女高”)正式成立。

图为张桂梅正在巡课。 韩帅南 摄图为张桂梅正在巡课。 韩帅南 摄

  华坪女高建校初期,条件设施简陋,教师经验不足,学生基础较差。面对沉重的教学任务,多位教师选择了离职。

  “我发现剩下的8位教师中有6位是党员,于是我为了鼓舞他们,就带着他们重温入党誓词,唱红色歌曲。”张桂梅坚信,只要有党组织和党员在,就没有克服不了的困难。这样的气氛也逐渐带动了学生,学生也会跟着一起唱红歌,学习更充满动力。

  张桂梅经过思考,提出了“党建统领教学,革命传统立校,红色文化育人”的教育理念。此后,她带领师生唱红色歌曲、忆红色历史、塑红色课堂……在华坪女高,学生的作息被控制在分秒,学习的时间被利用到极致。

  “女高招收的学生大多基础比较差,我们得靠着这股拼劲儿,才能实现走出大山的梦想。”张桂梅称。

  每天早上5点,张桂梅会用一个小喇叭“吼”学生们起床;深夜,在陪伴学生们自习结束后,她才入睡。十余年来,她被肿瘤、肺纤维化、小脑萎缩等多种疾病缠身,但依然坚持用自己的方式把2000余名大山里的女孩送进全国各地的大学。

  “华坪女高的教育方式曾受到外界质疑,但事实会说话。”张桂梅说,该校的大部分学生在进入大学后成绩依然优秀,有不少学生在毕业后选择了人民警察、医护、教师等岗位,以自己的方式为建设祖国出一份力。

  张桂梅举例,华坪女高的一位毕业生在从军多年后返校看望学妹。分别时,在校学生说,“学姐你放心走,将来我们也会参军,报效祖国,守护一方平安。”讲到这里,张桂梅红了眼眶,“我在帮助这些学生的同时,她们也在不断给予我力量。”

  张桂梅说,华坪女高培养出来的学生勤奋刻苦,有理想,有信念,知道自己是为了什么而读书。

  多年来,张桂梅坚持无私奉献,像一束希望之光,照亮山区孩子们的追梦人生。她被尊称为“燃灯校长”,也收获了“全国脱贫攻坚楷模”荣誉称号、“七一勋章”、全国道德模范荣誉称号等荣誉。但张桂梅认为,这些荣誉不属于她一个人,属于共同付出的所有党员和群众。

  “我的身份不会改变,会一直坚守初心,继续守护这些山里的孩子,让她们飞出大山,再将希望之光带给更多人。”张桂梅说。

  2022年,张桂梅再次当选党的二十大代表。“可以近距离聆听党中央的声音,让我感到无上光荣;同时,我要把二十大的声音带回给山里的党员,一起完成好党的任务,这又是一份沉甸甸的责任。”

  “只要我还有一口气在,我就会为党育人,为国育才,让学生们成为合格的社会主义接班人。”张桂梅坚定地说。(完)

                                                                              • 玛雅彩票下载app

                                                                                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(

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