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来源:盈彩网投资平台客户端下载2021-01-16 17:48

  

二十大代表风采丨“玫瑰姐姐”的玫瑰人生:让川西高原绽放“致富花”******

  中新网成都10月7日电 题:“玫瑰姐姐”的玫瑰人生:让川西高原绽放“致富花”

  作者 单鹏 安源

  一片片香气浓郁、外形饱满的玫瑰鲜花片进入流水线,经过投料、提取、回流、接取纯露等工艺流程,淡黄色的玫瑰精油从大马士革玫瑰中提炼出来,9月中下旬,四川省阿坝州小金县的大马士革玫瑰进入采摘尾声。“每当玫瑰花开时,村民们满脸都是丰收的喜悦和灿烂的笑容,看到他们幸福,我就很快乐。”“玫瑰姐姐”陈望慧表示。

陈望慧参加中国共产党四川省第十二次代表大会。安源 摄陈望慧参加中国共产党四川省第十二次代表大会。安源 摄

  陈望慧是中国共产党第二十次全国代表大会代表、小金县达维镇冒水村党支部书记。曾有人说,“小金玫瑰”从无到有,经历了很多坎坷,玫瑰姐姐用“疯子”的想法、“傻子”的做法,成就了“小金玫瑰”产业,用一朵玫瑰花致富了千万家。

  作为四川涉藏地区特色产业扶贫的样本,近十年来,“小金玫瑰”蹚出一条“致富路”:“世界高原玫瑰之乡”小金全县种植玫瑰1.5万亩,覆盖了13个乡镇、46个村,辐射带动3200多户2万余人增收。

陈望慧查看玫瑰生长情况。 受访者 供图陈望慧查看玫瑰生长情况。受访者供图

  2011年,在外经营餐饮生意的陈望慧被选为冒水村村主任。冒水村坐落在当年中央红军长征中翻越的第一座大雪山夹金山脚下,这里土地贫瘠、野猪肆虐,是典型的贫困村。

  谈起小金县最初为何选择发展玫瑰产业,陈望慧笑言小金的玫瑰产业是“被野猪啃出来的”。2011年,陈望慧在高半山查看被野猪破坏的庄稼时,意外发现地边几株玫瑰含苞待放。因为花茎带刺,野猪无法啃食。这一发现让她萌生了种植玫瑰花的念头。在先后前往7个省考察学习玫瑰品种和种植效益后,2012年,陈望慧在冒水村成立玫瑰种植专业合作社。

  在村干部和党员带头试种下,60多亩玫瑰花开得很好。后来这批玫瑰花运到甘肃兰州苦水镇加工,提炼出的玫瑰精油得到同行和专家的一致认可,他们认为小金县种植环境绿色生态,而且玫瑰花期长、含油量高、香气纯正。这让陈望慧更加坚定发展玫瑰产业的想法。

  “小金玫瑰”的发展并非一路坦途,其今天蒸蒸日上的场景背后,是老百姓从“不愿种”向“自愿种”的转变。玫瑰花虽然每年都种,但有的老百姓将信将疑,打心眼里不认为玫瑰花能代替庄稼,花田管理并不用心;再加上玫瑰品种不够优质,早先“小金玫瑰”成活率很低。陈望慧只好提高价格收购鲜花,让老百姓得到实惠,同时更新品种,改种产量和品质更优的大马士革玫瑰。

陈望慧(左三)在工作中。 受访者 供图陈望慧(左三)在工作中。受访者供图

  渐有起色后,陈望慧加大投入,在村里建起玫瑰加工厂,引进生产线进行玫瑰精油、纯露、花茶、酱、鲜花饼的加工生产,采用“支部+合作社+公司+党员+农户+基地”发展模式。该模式不需要流转农户土地,老百姓在自己土地上多劳多得。随着“小金玫瑰”的名声在外打响,玫瑰不愁销路,老百姓脸上也露出灿烂笑容,“死心塌地”地跟着陈望慧种植玫瑰。

  “以前一个村100多户人家,只有三四家是‘万元户’。种植玫瑰后,几乎家家户户的收入发生了翻天覆地的变化。”陈望慧说,除了显著的收入增长,玫瑰还促进民众思想观念转变,“现在大家对生活充满激情与自信,也越来越团结,期盼着共同富裕。”

  疫情发生后,“小金玫瑰”出口保加利亚、新西兰、韩国等国家的海外订单被大量取消。面对市场压力,此前只负责玫瑰种植和加工的陈望慧主动投身销售前线,背上玫瑰精油化妆品来到广州开辟新市场,建立新销售渠道。“产业发展不遇到困难几乎是不可能的,但办法总比困难多。疫情平稳后,市场会逐渐回暖,我对此很有信心。”陈望慧表示。

  随着乡村振兴战略的深入推进,陈望慧心中还有一幅更大的蓝图:将玫瑰产业与乡村振兴衔接起来,在一产、二产基础上发展融合高原玫瑰与红色文化的文旅产业。“种植玫瑰后,每个村有每个村的风景。”陈望慧称,冒水村正在更新基础设施,不少村民也抓紧装修房屋和庭院,为吸引游客“蓄力”,“未来乡村会发展得越来越好。”(完)

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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]
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