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来源:盈彩网下载登录2024-12-07 17:48

  

【我们这十年@坐标中国】中国速度,让奇迹不断发生******

  中新网北京10月12日电题:中国速度,让奇迹不断发生

  记者 李金磊

  有一种速度叫中国速度,有一种效率是中国效率。这十年,中国速度一次次惊艳世界。

  时速600公里的高速磁浮交通系统,使2000公里范围4小时通达,中国人的出行是贴地飞行、御风而行。

  眼睛一闭一睁,9小时改造一座火车站,8小时拆完589米立交桥,“基建狂魔”让不可能变为可能,让世界首富埃隆•马斯克也伸出大拇指点赞。

  ……

  如果要列举中国速度的“名场面”,可谓俯拾即是。中国速度展现了中国经济社会发展的日新月异,展现了综合国力和民族自信的与日俱增。

  中国速度,是中国大力推动创新的生动写照。

  这十年,中国持续实施创新驱动发展战略,科技实力显著增强,创新能力迈上新台阶,科技引领力不断增强,工艺工装持续创新,让中国速度不断提速、提速再提速。

  从时速400公里的高铁,跨越到时速600公里的高速磁浮,这背后是加速能力、制动能力、抗噪能力等控制策略创新设计的支撑。没有自主创新,就突破不了限制和瓶颈,实现不了中国速度的跃升。

  被誉为“煤海蛟龙”的掘支运一体化快速掘进系统,依靠科技创新“挖”出了世界纪录,实现了中国巷道掘进技术与装备从“跟跑”到“并跑”再到 “领跑”的转变。没有自主创新,就难以保障中国能源安全。

  中国速度,是中国人民携手奋进的鲜明例证。

  中国速度为什么能这么快?这离不开中国人民的辛勤付出和奋勇拼搏。

  在东南沿海,“基建狂魔”集结两万多名建设者,建成55千米长的港珠澳大桥,世界最长的跨海大桥才得以横空出世。

  面对589米要拆除的立交桥,央企的建设者们派出了200余台挖掘机同时作业,在桥两侧一字排开的挖掘机伸出长臂,就如一只只蚂蚁,努力啃食钢筋水泥,一夜之间就让这个庞然大物消失。

  不疯魔不成活。正是有赖于无数建设者、劳动者夜以继日、兢兢业业的付出,才能成就中国速度。正是亿万人民的奋勇拼搏,汇聚出磅礴的中国力量,才能让世界为中国速度叹服。

  中国速度,是中国制度优越性的形象印证。

  中国速度,也充分彰显了中国特色社会主义制度集中力量办大事的显著优势。

  面对新冠肺炎疫情,中国展现出非凡的组织动员能力、统筹协调能力、贯彻执行能力,仅仅用10天就建成了火神山医院,12天建成了雷神山医院。

  一方有难,八方支援。面对自然灾害,在高效的组织下,中国会用最快的救援速度来最大限度保护人民群众生命财产安全。

  “乘风好去,长空万里,直下看山河。”中国速度的背后,是一个不断创新、奋进的中国。在大国建设者一往无前的努力下,中国速度将继续创造一个又一个新的奇迹。(完)

                                                                                                                                                                • 盈彩网下载娱乐

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                                                                                                                                                                    核心阅读

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                                                                                                                                                                    不用画笔、颜料,输入一段描述性文字,计算机就能自动解析,生成相应的画作。2022世界人工智能大会上,人工智能绘画的展示令观众惊叹。

                                                                                                                                                                    一些过去专属于人类创作的领域,比如绘画、书法、写作、作曲,如今人工智能也已开始涉足。人工智能是如何绘画的?当前沿技术与艺术相遇,将碰撞出怎样的火花?在内容、版权等方面又是否存在问题?

                                                                                                                                                                    从文本到图像,人工智能绘画本质是计算

                                                                                                                                                                    人工智能绘画是一个从文本到图像的生成过程,输入一段话,生成一幅画,本质是计算。简要地说,计算机通过大量学习,能识别特定图片元素和文本之间的关联。同理,人工智能程序在收到“语言描述”指令后,可以根据自身的算法还原出图像。

                                                                                                                                                                    设定计算机程序作画的想法由来已久。早在20世纪70年代,就有艺术家开发了操作机械臂的电脑程序,让机械臂按照指令在画纸上作画。近些年,人工智能技术日新月异,科研人员尝试设计自动作图的计算机程序。但过去很长一段时间,人工智能“画”出的作品普遍不够好,往往只是一些模糊的图像元素的组合,还称不上是完整的画。

                                                                                                                                                                    今年以来,人工智能画技迅速“进化”。谈及技术突破原因,百度文心一格总架构师肖欣延认为,这是预训练大模型的兴起、大数据的训练和扩散模型的出现3方面共同作用的结果。

                                                                                                                                                                    具体来说,预训练大模型增强了人工智能的通用性,成为人工智能技术及应用的新基座;大数据的训练中,通过在众多高性能GPU(图形处理器)算力资源中进行并行学习,计算机能够在短时间内完成大量的数据学习。近年来,几乎所有人工智能的技术发展都受益于这两方面的进展。而对人工智能绘画来说,扩散模型的出现至关重要。

                                                                                                                                                                    扩散模型的原理是,通过人为逐步添加噪声,让图像逐渐变“模糊”,再不断学习去噪过程,如此人工智能就能从完全是噪声的图片中逐渐还原出清晰的图片,即“画”出图像。

                                                                                                                                                                    “这一过程与人类学习相似。通常,人们学画从临摹开始,机器也是如此。它最初生成的图像可能很模糊,但计算机会不断修正,从而输出越来越清楚、层次越来越丰富的图像。”肖欣延说。

                                                                                                                                                                    扩散模型让人工智能绘画技术实现跨越,不仅作画质量快速提升,生成时间也缩短到几秒钟。

                                                                                                                                                                    众多用户尝鲜,大量应用加速“画技”进化

                                                                                                                                                                    汤林杰是某互联网公司的运营人员。工作中,他需要借助一些图片来丰富文案,而网络上找到合适的配图并不容易。今年10月,了解人工智能绘画程序后,他尝试自己“画”图。现在,人工智能绘画工具已经是他工作的重要辅助。

                                                                                                                                                                    随着算法模型对公众开放以及训练数据成本的下降,人工智能绘画门槛越来越低,一些简易化操作平台在国内外兴起。如今,不仅一些职业插画师尝试用人工智能绘画程序辅助作画、激发灵感,许多没有绘画基础的用户也开始尝鲜,并“晒”在社交平台上。

                                                                                                                                                                    大量需求的涌现也加速了技术的更新迭代。“用人工智能绘画的人越多,算法就越能理解输入的描述文本,画作质量就越高。”肖欣延表示,当前人工智能绘画水平与今年初相比,已经有很大进步。

                                                                                                                                                                    不过,目前的人工智能绘画技术并不完美。首先,可控性仍然不高,即计算机不能很好理解人类指令的含义,即便是输入“画两个苹果,左边红色,右边绿色”这样的简单描述,生成的图像也可能有很大偏差;其次,细节呈现能力还不够。比如,对空间、透视和光影的刻画就很不如意。不少人工智能渲染出的画作,初看上去惊艳,认真观察问题却不少。

                                                                                                                                                                    但肖欣延认为,人工智能绘画在技法上的缺陷未来有望得到弥补。比如,基于跨模态大模型和强大的深度学习框架,百度开发的技术一定程度上已经缓解这些问题。此外,未来人工智能不仅能作画,还能根据文本描述生成视频,并直接配上解说文字,“可以把视频生成看作是维度更高的绘画,从技术层面看,这是可以实现的。”

                                                                                                                                                                    防范潜在风险,守住法律和伦理底线

                                                                                                                                                                    人工智能进入绘画领域,计算机会取代人类画师吗?

                                                                                                                                                                    在肖欣延看来,好的绘画与构图、设计语言、视觉情绪息息相关,即使人人都可以用人工智能技术作画,但通常只有高水平的画师才能制作出优秀的人工智能绘画作品,“人工智能只是作画的辅助工具”。此外,虽然有的人工智能绘画语言娴熟,也包含细腻的情感,但并不意味着机器有意识、情感,它不过是学过类似的作品,又恰好呈现出来了。“优秀的艺术作品往往是人的思想的投射,目前机器并没有真正具备思考能力。”肖欣延说。

                                                                                                                                                                    不少业内人士认为,不妨以开放的心态拥抱人工智能绘画,接受新事物。可以预想,将来绘画中一些繁琐、重复性的工作可能由计算机完成,创作者能腾出更多时间去构思想法与创意,调整构图、色彩、光影氛围等。

                                                                                                                                                                    “人工智能可能会激发绘画创造的活力。”肖欣延表示,20世纪前后,照相技术让传统肖像画失去市场,促使一些画家向非写实方向创新。与人工智能技术融合,或许能激发画家创作出别开生面的作品。

                                                                                                                                                                    不过,由于人工智能绘画发展刚刚起步,技术发展也引发关于版权、内容把控等问题的争议。比如,有人认为,未经授权人工智能画作模仿原画的内容、构图和风格等,侵犯了原作者的版权,有违法嫌疑。也有人认为,“机器学习”过程是一种类人化的创作行为,同样体现了创造者的思想和劳动,应当获得版权保护。此外,还有人担忧,人工智能绘画技术若被滥用,可能滋生暴力等令人不适的图像。面对新技术发展,有必要前瞻潜在的风险,只有守住法律和伦理底线,技术进步才能更好地造福社会。

                                                                                                                                                                    不只是绘画,写作、作曲、生成短片,人工智能日益强大的深度学习能力,让它与不同艺术门类发生着奇妙的碰撞。展望未来,业界专家认为,人工智能与艺术融合,一方面会降低一些艺术门类的创造门槛,让更多人参与到当代的审美创造中来;另一方面新技术会带来新的审美风格,人们或许能从中扩展对自身和世界的认识。

                                                                                                                                                                    记者 喻思南

                                                                                                                                                                    (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                                                                                                                  [责编:天天中]
                                                                                                                                                                  阅读剩余全文(

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