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来源:亿丰彩票2024-04-12 17:48

  

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香港工商总会会长李圣泼:跟着国家走准没错******

  中新社香港12月13日电 题:香港工商总会会长李圣泼:跟着国家走准没错

  中新社记者 索有为

  “我们响应国家‘一带一路’倡议,第一站选择了马来西亚的马六甲,成为最早到国外、到东盟国家投资的香港企业之一,我们也确实尝到了甜头,这更让我们坚定了要紧跟国家发展战略的信心,跟着国家走准没错。”

香港工商总会会长李圣泼日前接受中新社记者采访时表示,如果把个人未来和国家的总体规划结合起来,就能找到好的发展机会,也能够找到自己的定位。       中新社记者 梁源 摄

香港工商总会会长李圣泼日前接受中新社记者采访时表示,如果把个人未来和国家的总体规划结合起来,就能找到好的发展机会,也能够找到自己的定位。  中新社记者 梁源 摄

  香港工商总会会长、信义能源控股有限公司董事局主席李圣泼日前接受中新社记者采访时,言谈中流露出自信和喜悦。

  “我们一直是在全球玻璃制造业中做得比较相对领先的企业,但在十几年前,我们就深刻意识到环保包括新能源的重要性,所以在深耕传统制造业的同时,发力光伏太阳能的新能源产业。无论是粤港澳大湾区,还是‘一带一路’,包括现在的双碳目标,我们始终紧跟国家战略,这为我们带来了非常好的发展机遇和庞大的市场空间。”李圣泼说。

  出生于福建的李圣泼13岁时从内地移居香港,深受父亲李贤义的爱国情怀熏陶,把爱国爱港、贡献社会视为应有的责任。

  “到香港之前,我一直对香港充满憧憬,香港最黄金的年代是在二十世纪八九十年代,因为这正是我们国家改革开放的初期。我们国家不断发展进步,创造了一个又一个的奇迹,而香港回归以来,在‘一国两制’保障下,保持着国际金融中心等独特优势地位。”李圣泼说。

  李圣泼在担任九龙乐善堂主席期间,带领乐善堂推出香港首个过渡性社会房屋——“乐屋”,并启动首个校舍改建过渡性社会房屋。

  谈及创办“乐屋”的初衷,李圣泼忆起自己的少年时代。“住房问题一直是困扰香港的老大难问题。我刚来香港时,记得父亲曾经带过我们参观他以前住过的地方,当时我就觉得当年的父辈是这么的辛苦。现在香港的住房问题还是没解决,还是有很多人住在劏房,居住环境非常恶劣,就触动了我们思考在住房问题上为社会做点事。”

  李圣泼租赁善心业主的空置房屋进行简单装修,建成过渡性社会房屋,供轮候公屋的家庭暂时居住。他曾探访过一位带着两个儿子居住在“乐屋”的单亲妈妈,之前的居住环境曾让她有过轻生的念头,而搬入“乐屋”后环境大为改善,孩子们也变得阳光起来。

  如今,九龙乐善堂已提供两三百个单位的“乐屋”,受益家庭在五六百户以上,成为同政府配合、提供过渡性社会房屋的一个中坚力量。“我觉得这个事情做得非常有意义,因为这改变了不少家庭,改变了很多人的命运。”李圣泼说。

  曾任全国青联委员的李圣泼,致力促进香港和粤港澳大湾区融合,增强青少年对国家的向心力。在新冠肺炎疫情期间,李圣泼家族企业为帮助在内地读书的香港学生,着手开办深圳香港培侨书院龙华信义学校,学校从签约、建设到开学,仅用了半年多的时间。

  “这是一所‘一校两制’的学校,除了有香港课程,还有内地课程,既能收香港学生,也有内地学生。两地学生在一个学校上学,这是最直接的融合。”李圣泼说:“我们还聘请了100多个年轻的优秀港籍老师到内地去教书。”

  李圣泼还对刚走出校门的年轻人提出建议,创业虽然值得提倡,但并不容易,就业也可以是个很好的选择,如果把个人未来和国家的总体规划结合起来,就能找到好的发展机会,也能够找到自己的定位。

  “从我个人来讲,首先要立足做好本职,在此基础上如果有机会、有条件,就更要去关心社会、关心国家、关心身边的人,履行社会责任。能有机会让你去履行社会责任,这是一种幸运。”李圣泼说。也正因这样一份责任,他不久前决定参选港区全国人大代表,期望能够为香港、为国家多做点事情。(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]
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