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大发平台网投_大发平台计划群

来源:大发平台攻略1808-05-20 17:48

  

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后冬奥时代,如何促进全民健身、推动场馆利用?******北京市政协十四届一次会议1月14日至1月18日召开。 北京市政协供图北京市政协十四届一次会议1月14日至1月18日召开。 北京市政协供图

  中新网北京1月17日电 (记者 刘文曦 杜燕)正在召开北京市政协十四届一次会议上,后冬奥时代如何弘扬北京冬奥精神、如何促进全民健身、如何推动冬奥场馆赛后的可持续利用等成为委员们关注的话题之一。

北京市政协委员李娜。 受访者供图

  来自体育界别的北京市政协委员、北京体育大学中国游泳运动学院副院长李娜就加强青少年户外体育活动,促进青少年身心健康发展提出建议。她称,要鼓励学生在课后开展集体类体育运动项目,在锻炼中交流感情,在汗水中提升毅力。尤其在北京,相关部门应围绕弘扬北京冬奥精神出台专门的行动计划,组织青少年前往冬奥场馆等地,参观、学习,交流,让学生在参观中加强沟通,在实践中领悟冬奥精神,切实推动北京冬奥精神在京华大地形成生动实践。

  中国民主同盟北京市委员会认为,冬奥场馆赛后可持续利用面临的主要问题有:冰雪项目的亚文化地位限制冬奥场馆赛后可持续利用;政策扶持的可持续性有待加强;受疫情持续影响,冬奥场馆赛后可持续利用进程受阻等。

  针对上述问题,中国民主同盟北京市委员会从政府政策制定、引导市场和社会支持、冬季项目文化提升、冬奥场馆综合效益协调发挥和注重科技赋能五个方面提出应对策略。其中在注重科技赋能助力场馆赛后可持续利用方面,建议保障科技成果的可持续利用;拓展科技成果的可持续利用;加强虚拟冬奥场馆建设,开展大众虚拟体育竞赛,虚拟参观旅游、虚拟健身等活动;加强“陆转雪”“陆转冰”技术应用。

  中国民主建国会北京市委员会从服务城市旅游业和服务“全民健身”的层面就推动冬奥场馆赛后可持续利用提出建议。

国家速滑馆“冰丝带”。 北京国资公司供图国家速滑馆“冰丝带”。 北京国资公司供图

  北京作为举办城市,新建、临建、改建了诸多大型体育赛事场馆,“冰丝带”国家速度滑冰馆、国家高山跳台滑雪中心等是具有划时代意义的现代场馆建筑,具有极高的旅游观光等价值。中国民主建国会北京市委员会认为,2022年成功完成冬奥会和冬残奥会赛事后,将冬奥会场馆用于城市旅游业是一个方向。

  中国民主建国会北京市委员会指出,从“全民健身”的层面看,可营造有利于滑雪产业良性发展的社会氛围。例如将北京冬奥与群众性滑雪运动的宣传有机结合,使更多的人参与到滑雪运动中,更多的社会资金投入到滑雪产业,也将有利于冬奥会场馆的赛后利用。

  据《中国冰雪旅游发展报告(2020)》测算,预计到“十四五”规划末期的2025年,中国冰雪旅游人数将超过5亿人次,冰雪旅游收入超过1.1万亿元人民币。

国家跳台滑雪中心“雪如意”。 中新社记者 富田 摄国家跳台滑雪中心“雪如意”。 中新社记者 富田 摄

  围绕如何助力冰雪产业更好发展,台湾民主自治同盟北京市委员会建议,加快推进冰雪运动标准化建设,建立完善冰雪运动标准体系;加强政策资金等支持,修建冰雪运动场馆及完善配套服务设施满足群众需求;拓展冰雪竞赛表演市场,推进冰雪赛事活动市场化运作提升商业化优势;构建大冰雪产业格局,将冰雪与文旅、电商、健身休闲等领域深入融合;进一步促进教体融合,健全完善冰雪运动职业体系和冰雪人才培养体系。(完)

                                                                                                                                                • 人工智能,如何妙笔“生”画******

                                                                                                                                                    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(

                                                                                                                                                  相关阅读

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