点击右上角微信好友

朋友圈

请使用浏览器分享功能进行分享

正在阅读:一分快3|一分快3
首页>文化频道>要闻>正文

一分快3|一分快3

来源:一分快32023-09-15 17:48

  

一分快3

中国推动绿色低碳高质量发展 欧企坚定在华投资信心******

  中新网北京11月17日电 (记者 李金磊)“在新征程上,中国将更加注重推动绿色发展。推动经济实现质的有效提升更多体现在绿色、低碳。我们要的发展是减少黑色经济、高碳经济,增加绿色经济、美丽经济。”

  11月16日,生态环境部与欧在华跨国企业高层圆桌会在北京举行,向外界传递出中国推动绿色低碳高质量发展的决心,提振外资企业在华投资的信心,进一步深化生态环境领域合作,共同推进美丽中国建设。

11月16日,生态环境部与欧在华跨国企业高层圆桌会在北京举行。
11月16日,生态环境部与欧在华跨国企业高层圆桌会在北京举行。

  明确方向

  中共二十大报告提出了“高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务,推动经济社会发展绿色化、低碳化是实现高质量发展的关键环节”等重要论断,并做出了相应的战略部署。

  许多在华外资企业希望及时、全面、准确把握二十大报告的最新精神和主要内容,也非常希望了解习近平生态文明思想和中国在绿色发展方面的相关部署。为响应企业诉求和关切,生态环境部环境与经济政策研究中心、中国新闻社主办,中国新闻网承办了此次圆桌会。

  此次会议是继国家发展改革委与美在华跨国企业高层圆桌会后,“中新论坛·解码二十大”系列的第二场活动,也是二十大之后中国新闻社、中国新闻网政企交流一次重要活动,为促进在华跨国企业发展与国际经贸合作发挥积极作用。

  圆桌会以“启航新征程 推动绿色发展”为主题。中国欧盟商会及道达尔能源、UPS、法国兴业银行、大众汽车、康明斯等50余家外资企业高级代表参会,涉及能源、汽车、交通、金融、物流、高端制造等行业。

  会议强调,中国将坚定不移推进高水平对外开放,坚持绿色低碳高质量发展是坚持高水平对外开放的应有之义。全球经济绿色复苏与中国生态文明建设目标总体一致,绿色发展国际合作潜力巨大。

  在新的征程上,中国将更加注重推动绿色发展,加快发展方式绿色转型,深入推进环境污染防治,提升生态系统多样性、稳定性、持续性,积极稳妥推进碳达峰碳中和。

  明晰路径

  绿色经济是人类发展的潮流。绿色低碳发展创造的需求会非常大,无论是在绿色技术、绿色产品,还是在绿色管理方式、绿色人才方面,都有极大的需求,市场前景广阔。

  会议指出,中国将鼓励发展绿色环保产业,大力发展可再生能源,促进资源节约集约和循环利用,同时将坚持高水平对外开放,吸引全球资金、技术、人才等优质要素和产品,加强绿色发展领域国际合作,与各国一道共建清洁美丽世界。

  会上,企业代表围绕党的二十大报告相关内容以及美丽中国建设、多双边环境合作、碳市场建设、企业绿色转型等议题与生态环境部相关司局负责人进行了深入互动交流。

  在环境信息依法披露方面,会议介绍了相关政策措施的出台背景、主要内容、当前进展,并从推动企业绿色转型的角度提出了下一步考虑,强调打通市场主体间、市场主体与监管部门间的信息壁垒,引导企业采取环境友好的生产、经营、投资方式,让环保工作突出的企业更好地展现自身。

  在碳市场建设方面,会议介绍了中国碳市场第一个履约周期建设取得的进展成效,各项预期目标基本完成,分析了当前全国碳市场建设面临的主要挑战,并提出了相关工作考虑。下一步,将加快完善制度机制,持续强化市场功能建设,稳步推进温室气体自愿减排交易市场建设。

  会议希望与会企业继续保持对华投资的热情,积极融入中国新发展格局,深度参与中国生态文明建设和绿色低碳高质量发展进程,为确保全球产业链供应链安全稳定、促进全球经济绿色复苏做出贡献。

  坚定信心

  当前全球经济低迷,中欧作为当今世界两支重要的力量,双方加强合作,不仅有利于中欧双方,也有利于世界经济复苏。近年来,面对复杂严峻的国际形势和层出不穷的风险挑战,中欧经贸与投资合作依然延续增长势头,为面临衰退的全球经济注入更多稳定性和新动能。

  会议指出,中欧在绿色发展、环保产业领域具备坚实的合作基础。

  从发展前景看,绿色发展是国际社会的共识和世界发展的潮流,欧盟“绿色新政”与中国生态文明建设目标总体一致,路径相似,双方有着广泛的共同利益、相似的战略诉求,在新能源、绿色制造、绿色服务等领域已经开展了卓有成效的合作。

  随着中国生态环境保护工作力度加大,形成了巨大的产业市场。中欧环保产业和技术合作契合程度高、新机遇多,双方有着技术、制造和资金互补的优势。

  会后,企业代表表示,通过聆听圆桌会关于党的二十大报告精神、习近平生态文明思想核心要义解读以及中国环境信息依法披露和碳市场建设等方面政策措施的介绍,对于在华深化生态环境领域合作有了更深入更全面的掌握和理解,更加坚定了在华投资的信心。

  企业代表表示,未来将紧扣中国新发展理念和绿色发展主题,积极把握新发展机遇,为促进中欧绿色经济合作走深走实、共同推进美丽中国建设、推动建设一个清洁美丽的世界做出积极贡献。(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(

                                                                                                                                                                    相关阅读

                                                                                                                                                                    推荐阅读
                                                                                                                                                                    一分快3今夏的主角是复古POLO衫
                                                                                                                                                                    2024-04-01
                                                                                                                                                                    一分快3NBA-火箭负勇士 哈登强攻上篮
                                                                                                                                                                    2024-01-17
                                                                                                                                                                    一分快3前鲁能外援西塞效力球队车祸 本人伤情无碍队友去世
                                                                                                                                                                    2024-04-10
                                                                                                                                                                    一分快3 055舷号大有讲究!从17吨黄金天价买入到38...
                                                                                                                                                                    2023-12-06
                                                                                                                                                                    一分快3 什么情况?袁立晒“一家三口”合照疑升级当妈?
                                                                                                                                                                    2023-10-15
                                                                                                                                                                    一分快3小长假朋友圈晒表攻略
                                                                                                                                                                    2023-10-03
                                                                                                                                                                    一分快3专打美航母!轰6挂载鹰击12反舰导弹高清照曝光
                                                                                                                                                                    2024-02-01
                                                                                                                                                                    一分快3俄登陆舰造了14年 远不及中国071
                                                                                                                                                                    2023-11-21
                                                                                                                                                                    一分快3女子怀疑男友出轨 在其内裤蹭辣椒酱泄愤
                                                                                                                                                                    2023-12-09
                                                                                                                                                                    一分快3如何看突如其来的六连阴
                                                                                                                                                                    2024-01-10
                                                                                                                                                                    一分快3全面学习资料与你分享
                                                                                                                                                                    2023-08-13
                                                                                                                                                                    一分快3女子抱怨耳朵痛 医生从耳道中取出活飞蛾
                                                                                                                                                                    2023-10-13
                                                                                                                                                                    一分快3倪大红扮苏大强拍广告
                                                                                                                                                                    2023-10-30
                                                                                                                                                                    一分快3国企重组整合步入活跃期,哪些领域值得期待?
                                                                                                                                                                    2023-10-08
                                                                                                                                                                    一分快3刘诗雯等4年终出这闷气 冲东奥再现曙光
                                                                                                                                                                    2023-10-23
                                                                                                                                                                    一分快3没冰淇淋机,也能做冰..
                                                                                                                                                                    2023-08-13
                                                                                                                                                                    一分快3中国留学生亲历电话诈骗
                                                                                                                                                                    2024-05-13
                                                                                                                                                                    一分快3 对赌的代价:冯小刚和郑恺需补偿华谊兄弟近8800万
                                                                                                                                                                    2023-10-20
                                                                                                                                                                    一分快3 AI还原林青霞旧照,高清图下的颜值照样能打吗?
                                                                                                                                                                    2023-07-18
                                                                                                                                                                    一分快3无痛分娩真的不会痛吗
                                                                                                                                                                    2024-02-13
                                                                                                                                                                    一分快3大货车失控撞毁BRT站台 工作人员惊险逃生
                                                                                                                                                                    2023-12-01
                                                                                                                                                                    一分快3选公办校还是国际校?
                                                                                                                                                                    2023-11-18
                                                                                                                                                                    一分快3 下个月起,再用这些表情包,你就违法了.....
                                                                                                                                                                    2024-04-08
                                                                                                                                                                    一分快3习近平三次来到宁夏 对这件“小事”很挂心
                                                                                                                                                                    2024-01-15
                                                                                                                                                                    加载更多
                                                                                                                                                                    一分快3地图