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老乘警最后一班岗：守护开往边城的列车安全******
(新春走基层)老乘警最后一班岗：守护开往边城的列车安全
中新网南宁1月11日电(胡宏 蒋雪林)K9303次是广西南宁开往边城靖西的公益性列车，覃业民是南宁铁路公安局南宁公安处乘警支队的民警，他已经守护这趟列车8年，1月10日即将退休的覃业民将迎来他从警以来的最后一班岗。
覃业民(中)在检查消防设施。 蒋雪林 摄地处云贵高原东南的广西靖西市与越南接壤，因风景秀美有着山水“小桂林”的美誉。过去由于交通不便，让许多游客望而却步。2016年1月南宁至靖西的K9303次列车开通，列车正常编组仅有6节车厢，全程283公里，运行3小时50分，停靠4个站点，正常票价仅需43.5元，最低票价仅9元，是游客们前往靖西、德保及沿线群众出行的主要交通工具。
覃业民在列车上和一名小朋友交流。 蒋雪林 摄“由于这趟车来往于广西南宁和边城靖西之间，经常有越南的旅客乘坐。我们服务外籍旅客，要细致，要让外籍旅客感到舒适安全。”覃业民说，要服务好外籍旅客，就要了解每位外籍乘客的目的地，到站要提醒外籍乘客下车。
覃业民在查看一名外籍旅客的护照。 蒋雪林 摄自列车开通运营以来，覃业民便是这趟列车的乘警。虽然列车开通时间不长，但是覃业民却是个经验丰富的老乘警，在他38年的从警生涯中有着近30年的值乘经验，先后值乘过南宁开往北京、成都等城市的多趟重点列车。“可以说，我的青春是在列车上度过的”覃业民说。
在广西靖西站，驻站民警黄中驮(左)向覃业民献花。 蒋雪林 摄列车就是一个缩小版的社会，形形色色的旅客在车厢内演绎着人生百态。30年间，覃业民值乘过许多列车，其中K9303的条件却是最为特殊的。由于列车票价亲民且直通边境，旅客客流受旅游淡旺季、务工返乡、学生放假等多重因素影响波动较大，而且旅客的人员成分相对复杂，对覃业民的工作带来了不小的压力。“只要上车精神时刻都是紧绷的”覃业民说。
覃业民手捧献花与列车合影留念。 蒋雪林 摄值乘列车以来，覃业民办过许许多多的大小案件，有找回拿错行李的小事，也曾帮助旅客找回丢失的小孩，查获过数千克的毒品大案。
覃业民在办理退乘手续。 蒋雪林 摄“这么些年，我最大的收获是工作被旅客肯定。”据覃业民回忆，前些年的一个春运，有一对夫妻带着孩子和很多行李坐车，当时人特别多，车厢里非常拥挤，夫妻两个人为了方便下车分别站在车厢的两头，双方都以为小孩在对方身边，直到下了火车两人碰面才发现小孩不见了。在车上的覃业民接到报警后立即在车厢内寻找，最后发现列车进站时小孩被锁在厕所里。当把孩子送到父母身边时，他们发自内心的感谢让覃业民至今记忆犹新。
支队领导向覃业民赠送象征着“一身警服、一生荣耀”的警礼服照片。 蒋雪林 摄1月10日是中国人民警察节，也是南宁铁路公安局南宁公安处乘警支队乘警覃业民从警30多年的最后一班岗。覃业民的青春年华都奉献在南来北往的列车上，守护成千上万旅客的旅途平安。当天下午5时，从靖西返回的列车安全停靠南宁车站，覃业民顺利完成值乘任务，也给自己的警察生涯画上了圆满的句号。
覃业民帮旅客将行李放到行李架上。 蒋雪林 摄南宁铁路公安局南宁公安处在车站为覃业民进行了简单的庆祝仪式，退乘后支队领导向他赠送了象征着“一身警服、一生荣耀”的警礼服照片，并为他多年默默坚守和无私奉献表示衷心的感谢。(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（）  视觉焦点
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