新研发缪子成像技术助力文物古迹安全环保“体检”******
新华社兰州1月8日电(记者张文静、呼涛)经过长期积累与研究,兰州大学核科学与技术学院、稀有同位素前沿科学中心刘志毅教授团队成功研发出高精度宇宙射线缪子成像技术及相关设备,并首次对西安城墙等规模较大的文物古迹进行了健康“体检”。
始建于隋唐、扩建于明代的西安城墙,是中国现存历史最悠久、规模最宏大、保存最完整的古代城垣建筑,对研究中国古代社会的城市建设、历史文化、军事防御和建筑艺术都有很高价值。该团队介绍,历经数百年,西安城墙出现了部分坍塌、沉陷等现象,一些关键病灶深藏在墙体内部,对探测和勘探手段提出了更大挑战。深入了解城墙内部结构,并有针对性地修复,成为文物保护工作者以及科技工作者研究的重要课题。
据介绍,大型目标物的深部成像是长期以来困扰多个领域的难题。常规的内部探测方法有时会破坏目标物结构,不适宜文物古迹的内部探测,因此迫切需要研发更加安全、环保的创新技术和设备。兰州大学研发的高精度宇宙射线缪子成像技术及相关设备则提供了一种全新的解决思路。
“缪子是自然界的基本粒子之一,具有极强的穿透能力,可以实现大型目标物的无接触、深穿透和无损成像,与常规人工射线装置相比具有不可比拟的优势。基于缪子成像技术,我们研发出成套的高精度设备,可以较为精确地对规模较大的文物古迹进行安全的内部探测,助力文物古迹的考古与保护。”刘志毅告诉记者。
该团队表示,在西安城墙管委会的大力支持下,他们利用缪子成像技术及相关设备将西安城墙的58号马面区域作为首次试点探测目标,不仅探明了马面墙内部分区域明显的密度异常体,而且将其位置、形状、大小较为清晰地呈现了出来,是一次成功的实验研究。
记者了解到,该技术还在冰川科考、滑坡监测等领域有着广泛的应用前景。相关研究成果近期发表于《应用物理学杂志》,并被遴选为当期封面文章。
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)