第十一次全国台湾同胞代表会议闭幕******
中新社北京12月14日电 第十一次全国台湾同胞代表会议14日在北京闭幕。会议圆满完成各项议程,听取并审议通过了全国台联第十届理事会工作报告,审议通过了全国台联章程修正案,选举产生了由113人组成的全国台联第十一届理事会。
会议期间召开的全国台联第十一届理事会第一次全体会议,选举产生了由42人组成的全国台联第十一届常务理事会,郑建闽当选会长,王慧、卢丽安、江尔雄、江利平、纪斌、杨毅周、邹振球、陈云英、周琪、郑平、符之冠、曾旭晴、颜珂当选为副会长(按姓氏笔画为序)。
郑建闽在致闭幕词时指出,第十一次全国台湾同胞代表会议是在迈上全面建设社会主义现代化国家新征程、全党全国各族人民学习宣传贯彻党的二十大精神之际,在党中央高度重视和亲切关怀下召开的一次十分重要的会议,对于立足新起点、开创新时代台联工作新局面具有重要意义。
会议强调,党的二十大为新时代新征程党和国家事业发展、实现第二个百年奋斗目标指明了前进方向、确立了行动指南。全面贯彻党的二十大精神,为实现党的二十大确定的目标任务而团结奋斗,是新一届全国台联理事会领导班子的重大政治任务。要深入领悟“两个确立”的决定性意义,增强“四个意识”、坚定“四个自信”、做到“两个维护”,不断提高政治判断力、政治领悟力、政治执行力,坚决贯彻落实新时代党解决台湾问题的总体方略和党中央决策部署,努力推动新时代台联工作高质量发展。
会议号召,各级台联组织要更加紧密地团结在以习近平同志为核心的党中央周围,高举中国特色社会主义伟大旗帜,全面贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想和党的二十大精神,坚定历史自信,增强历史主动,务必不忘初心、牢记使命,务必谦虚谨慎、艰苦奋斗,务必敢于斗争、善于斗争,为实现祖国完全统一和中华民族伟大复兴而团结奋斗。
全国台联党组书记纪斌主持闭幕会。闭幕会上还宣读了给不再担任全国台联理事职务的老同志的致敬信。(完)
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)