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亿达彩票--IOS/安卓通用版/手机app下载v8.8.6

来源:亿达彩票2024-06-10 17:48

  

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全国越野滑雪锦标赛开赛 比赛首日黑龙江队收获一金两银******

  中新网哈尔滨2月3日电(记者 王妮娜)2月3日,2022-2023赛季全国越野滑雪锦标赛在黑龙江省亚布力体育训练基地正式开赛,在首日进行的男、女短距离(传统)比赛中,黑龙江队员李馨和陈玲双包揽女子短距离(传统)金牌和银牌,尚金财夺得男子短距离(传统)银牌。

  本次锦标赛为期四天,除男、女短距离(传统)项目外,还将逐日进行男子(自由)15 公里间隔出发、女子(自由)10 公里间隔出发,男、女团体短距离(自由),以及男子4×10km接力和女子4×5km接力项目,共有来自全国各地的19个省市代表队、193名运动员参赛,其中黑龙江队共派出16名男、女运动员参赛。此外,黑河市体育局代表队还有8名运动员参赛。

来自全国的190多名运动员参赛。 黑龙江省体育局提供来自全国的190多名运动员参赛。 黑龙江省体育局提供

  “金牌不仅仅属于我个人,也是属于我们整个团队的,团队给了我很大帮助。”

  李馨今年31岁,是本次比赛中年龄最大的运动员。“在比赛中,调整好心态、时刻保持清醒的头脑、合理分配体能是我取胜的关键。”李馨参加过三届冬奥会,和年轻运动员相比,她的大赛经验也起到了重要的作用。

  目前,她现在的目标是全力以赴备战明年初的第十四届冬季运动会。在参加过的四届我国冬季运动会中,她共夺得6枚金牌。

选手在比赛中。 黑龙江省体育局提供选手在比赛中。 黑龙江省体育局提供

  陈玲夺得了银牌,她在比赛后说:“这是我第一次参加全国锦标赛,自己定的目标是前六名,没想到取得了银牌,大大超出了预期。”刚满21岁的陈玲双曾在去年的黑龙江省运动会中,独揽全部6枚金牌,她现在的目标是能有机会参加冬奥会。

  黑龙江省越野滑雪队教练王岩说:“今天的比赛结果,我很满意,李馨得金牌是意料之中,因为她完全具备这个实力,赛前备战也非常刻苦。但让我更加欣喜的是陈玲双的银牌,还有王运迪和靳然等一批年轻队员的出色表现。她们训练越野滑雪才两年半,而且是第一次参加全国大赛,她们的表现令人眼前一亮。”

2022-2023赛季全国越野滑雪锦标赛开赛。 黑龙江省体育局提供2022-2023赛季全国越野滑雪锦标赛开赛。 黑龙江省体育局提供

  此次锦标赛结束后将进行国家队体能选拔测试赛。(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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                                                                                                  2024-01-23
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                                                                                                  2023-11-07
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                                                                                                  2023-12-21
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                                                                                                  2023-09-02
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                                                                                                  2024-06-16
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                                                                                                  2023-11-13
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                                                                                                  2024-03-12
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