提升城乡颜值 迎接旅发大会 郴州开展城乡风貌提质行动******
华声在线1月10日讯(全媒体记者陈淦璋)记者今天从郴州市承办第二届湖南旅发大会执委会作战指挥部获悉，该市围绕旅发大会，在1月3日全面启动城乡风貌提质“拆除整治”行动，引导群众主动参与拆除整治。最新数据显示，截至1月9日，全市11个县(市、区)、93个乡镇(街道)、426个村(社区)累计拆除各类违建房、危房、旧房、杂房、空心房、残垣断壁共计面积60.79万平方米，累计腾出土地面积50.95万平方米。
紧扣景区内外不协调、城乡风貌不协调等问题，郴州市从本月开始，市、县两级均成立城乡风貌提质工作组，抽调精干力量组建专班。同时，在城乡风貌提质区域范围内启动“拆除整治”行动，实施城乡洁化、绿化、美化、亮化、净化、序化等“六化”提质，重点做好城市主次干道、重要交通通道、旅游线路、观摩线路、旅游景点等沿线周边区域环境整治提升和秩序规范管控。
乡村风貌提质，郴州市开展县级领导联点示范创建，已确立55个县级党政主要领导、分管领导示范创建村(社区)，同时，全市乡村风貌提质区域范围78个乡镇、288个村(社区)已实现“四大家”在职领导下沉联点全覆盖。郴州市妇联、团委、新闻媒体等部门组建330人的市级督查员，每周进行督查。对11个县(市、区)和所涉及乡镇(街道)、村(社区)进行督查排名、通报、奖惩，每周对全市排名前10%左右的村(社区)进行奖励，对先进的县市区、乡镇(街道)授予流动红旗。
目前，郴州市通过全方位摸底排查，全面掌握提质区域范围内的违建房、危房、旧房、杂房、空心房、残垣断壁等情况，按照“一户一案、一点一策”思路，确定拆除方案，明确整治时限。将拆除后的土地进行复垦、覆土、绿化，改造为小花园、小果园、小菜园、小游园，全力推进人居环境整治提升示范片(区)以及宜居宜业和美乡村、“美丽屋场”建设。
让“无声世界”感受赛场魅力！带你看看冬奥手语数字人有哪些奥秘******
2022年2月4日，第24届冬季奥林匹克运动会在北京举行，让世界目光再次聚焦中国。本届北京冬奥会秉持绿色、共享、开放、廉洁的办赛理念，凝聚中国科技力量，面向世界、面向未来，向全球奉献了一场精彩、非凡、卓越的奥运盛会。
本届冬奥会运用最新科技手段，为全世界观众提供了惊艳的现场转播和全方位覆盖报道，北京冬奥会也成一场上科技含量高的奥运会。赛事活动期间，为了让各类人群都能平等地享受本届冬奥盛会，北京电视台上线了智能手语播报数字人，在《北京新闻》和《北京您早》等节目中进行冬奥专题手语播报，为听障人士带来精彩赛事报道。
最新数据显示，我国听障人群超过2700万，这部分人群与健听人一样，他们对教育、社交、娱乐等信息获取都有巨大的需求。但长期以来，传统人工手语翻译工作量大，且主持人和手语主持人配合难度极高。手语动作表情复杂，语序与正常语序差异大，正常情况下想要熟练掌握手语大约需要2年左右的时间，还要结合语境进行猜测。
受北京市科委科技冬奥专班委托，北京电视台联合凌云光、智谱AI等业内科技公司，在北京市残疾人联合会和市残联聋人协会等支持下，用3个多月时间，让手语播报数字人完成了近10万条手语语料学习，且翻译准确率高达90%。
在如此短的时间内实现这项高难度动作，智能手语数字人是如何做到，在这背后又有哪些技术创新难点？
在多位业内人士看来，近年来人工智能体系建设重点布局在算法层和应用层，数据层建设远远不足，并且针对数字人相关产业，底层数据库的数量、质量和开源程度还明显不足。尤其是国内现有的手语语料数据库数量少，且多以图像、视频等二维平面为主，无法满足AI（人工智能）训练的需求。
同时，因手语语序与中文语序差异大，方言分化更加复杂，且需要通过表情、口型、动作等方式来传达信息。除了传统的二维平面图像、视频采集，三维肢体运动、表情信息数据采集及结构化参数表达外，手语语料数据库建设对三维运动信息捕捉也十分重要。
凌云光手语数字人产品相关负责人介绍，在建设高质量手语语料库的同时，他们充分调研了2022北京冬奥专用手语术语，并联合北京市残联、聋人协会等相关组织机构，进行数据标注，建设手语语义映射关系，不仅完善了国内手语数据库的建设，也为手语推广和AI研究留下了宝贵的数据资产。
该负责人举例说，基于“悟道2.0”超大规模人工智能模型的技术支撑，手语数字脑用计算机模仿听障人士的大脑，将看到的中文文本信息转换成手语词汇序列，包括中文语义蒸馏模型和AI手语分词快编算法的研究。中文语义蒸馏模型用于从输入的文稿或文本中提取出关键的语义信息，将中文文本语义提炼和精简，形成精准匹配适合手语表达的文本；AI手语分词快编算法则用于将蒸馏得到的中文文本，根据冬奥手语语料库划分成相应的手语词汇序列，供数字人做表达输入。
该负责人还提到，数字人是冬奥手语播报的载体和展现形式，通过高精度写实数字人全流程制作方案，可实现一键数字建模，高度还原真人发肤，重新毛孔等细节，更加真实亲切。同时，通过跨模态拟人生成算法，还可以将手语词汇序列，生成相应的动作信息，驱动数字人模型做出相应的动作、手势和表情。（姚坤森）
