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聚焦铁路元素 非遗传承人砖雕上刻“乡愁”******

  (新春走基层)聚焦铁路元素 非遗传承人砖雕上刻“乡愁”

  中新网商丘2月1日电 题:聚焦铁路元素 非遗传承人砖雕上刻“乡愁”

  中新网记者 韩章云

  “叮叮叮……”小锤敲击着刻刀在青砖上留下清晰的刻痕,凿刻出 的灰尘被毛刷轻轻扫到一旁 ,潘明生埋头于手上 的砖雕,不问外事 。

  “春节假期一直在庙会上忙着展示 ,现在难得坐在工作室做砖雕 。”今年50岁 的潘明生是河南省商丘市非物质文化遗产归德砖雕代表性传承人。他还有另外 的身份——中国铁路郑州局集团有限公司郑州供电段商丘供电车间 的电工。

  潘明生从事砖雕技艺20余年 ,工作之余 ,他几乎把所有的时间用于砖雕制作 、技艺传承 。在平面砖雕 的基础上,他创新立体微雕,一块块青砖经过精心凿刻 ,通过拼接组成一座座微型四合院 、农家小院 、古城……

潘明生对自己的砖雕作品进行细致调整 。 受访者供图潘明生对自己的砖雕作品进行细致调整 。 受访者供图

  “陇海线上 的老铁路桥 、老商丘火车站 ,以及见证铁路变迁 的蒸汽机车、电力机车 、复兴号动车等,都会通过砖雕艺术呈现 ,争取明年与大家见面。”目前,潘明生正全力创作一组反映中国铁路发展的砖雕作品 。

  谈及创作历程 ,潘明生介绍,20多年前,他首次接触砖雕即着迷。传统砖雕作品纤巧的花纹 、玲珑的构造 、厚重的质感令他叹服 ,并为之进行持续的钻研、创作。

  在砖雕作品 的构思创作中,潘明生更倾向于复刻记忆里 的古城 、儿时的乡村风貌以及具有代表性 的古建筑 。为力求真实,他一次次实地考察、拍照、画图,查阅老照片等 ,希望用砖雕的方式留下老建筑的历史韵味,为观者留下一缕乡愁 。

  其中 ,潘明生用青砖复刻的“商丘古城归德府陈家大院” ,屋顶 的神兽、亭台楼阁的构造甚至墙面纹饰 ,与实物别无二致 ,而微型景观让观众更能直观感受传统古建筑的精巧布局与厚重乡情 。

春节期间,潘明生在庙会上为观众介绍砖雕文化。 受访者供图春节期间 ,潘明生在庙会上为观众介绍砖雕文化 。 受访者供图

  不过,砖雕创作并非易事。青砖经多年风化质地脆弱 ,雕刻时一不小心就容易崩断 ,只能从头再来 。“从事砖雕技艺,必须吃得了苦 、耐得住寂寞。”尽管辛苦 ,只要坐在工作台前 ,潘明生常常忘记时间 ,“一眨眼工夫天就黑了,所以也就不觉得砖雕枯燥”。

  如今 ,潘明生创作 的微型砖雕作品已达百余组,其中《商丘古城》《老家的院子》《长城》等作品被多地博物馆 、非遗馆收藏并展出。

  “古老 的砖雕艺术传递 的本就是人们对美好生活的向往,现代砖雕依然蕴含这样的价值观 。”潘明生介绍,在砖雕创作、技艺传承的路上他会一直坚持下去 ,“我期待用砖雕 的艺术形式记录历史,为大家留下美好 的记忆 。”(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。

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