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东西问 | 短评：疫情防控应续保希望与信心******
中新社北京12月1日电 题：疫情防控应续保希望与信心
作者 徐皇冠
入冬以来，中国国内本土疫情形势仍严峻复杂且出现新变化，在关键时期和吃劲阶段，更要理性认识，坚定信心，行稳致远。
十里崎岖半里平，一峰才送一峰迎。新冠疫情是对全人类的新挑战，人类必定要在摸索中寻找应对之策，此时学会运用辩证法缕析“变与不变”显得必要：既要抓住“不变”的七寸，以保持战略定力；又要牵好“变”的牛鼻子，因时因势持续优化完善防控政策，走小步不停步，坚持第九版防控方案，落实二十条优化措施，使具体实践科学、精准和有效。
资料图：图为市民有序排队进行核酸检测。马铭言 摄抗击疫情，病毒在变，中外的应对也在变。新冠病毒从原始毒株，到德尔塔、奥密克戎，特点从致死率高变为致病性减弱。与病毒抗争，中国从早期深壕硬寨打响保卫战到常态化防控，继而强调“精准科学”“以快制快”。有的国家则逐渐从严阵以待，转为主动或被动“放开”，在试图以此恢复正常经济社会秩序的同时，也付出沉痛代价。
疫情三年，人们的心境在变，直观对比外国的应对情况，也容易使人产生误解与误读。加之，抗疫中的突发个案影响人们的身心。如何在变幻纷扰中继续前行？必须重新聚焦“从何而来，往何处去”的问题，从全貌把握事物的总和，看到变化中的不变。
人们看到，抗击疫情三年，中国坚持人民至上、生命至上的初心没有变，行动没有变。中国始终以最大努力保护人民的生命安全和身体健康，始终为民众计、为根本计、为长远计。获得的成果，也有目共睹。
近三年来，从整体看，中国的新冠肺炎死亡病例、住院病例，远低于全球平均值，经济总体也延续恢复态势。这是人民至上、生命至上的生动体现，也是中国防疫政策科学性的真实写照。
资料图：“猎鹰号”硬气膜实验室在广州投入使用。郑佳玲 摄如果注意到中国“一老一小”群体数量庞大、国家人均医疗资源水平与发达国家还有差距等事实，再看中国共产党和政府对防疫科学性的追求和部署会更客观。11月30日，国务院副总理孙春兰在国家卫生健康委召开座谈会时指出，近三年来，防控措施因时因势优化完善，先后印发九版防控方案，出台二十条优化措施。要以人民为中心，稳中求进，持续优化防控政策，走小步不停步，不断完善诊断、检测、收治、隔离等措施，加强全人群特别是老年人免疫接种，加快治疗药物和医疗资源准备。八位专家在座谈会上发言，她充分肯定专家在防控中的重要贡献。
当然，言明中国疫情防控成果的客观性、政策的科学性，回应在新一轮疫情复杂态势下人民对美好生活愈发真切、迫切的向往，还有不少急难愁盼的问题需要解决，落细落实疫情防控，还有很多的事要办、路要走。
随着奥密克戎病毒致病性的减弱、疫苗接种的普及、防控经验的积累，中国疫情防控面临新形势新任务。不辞山路远，踏雪也相过。在统筹变与不变中理性认识，增强定力，以描“工笔画”的态度担负起防控责任，既不能“一放了之”，也要坚决防止“走样”和“加码”，共渡难关需要智慧和勇气，也呼唤信心与暖举。(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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