春运10天北京铁警破获各类案件104起 抓获网逃人员50人******
中新网北京1月17日电 (邓有林 郭超凯)2023年春运于1月7日开始。记者从北京铁路公安局获悉，自1月7日至1月16日，春运10天来该局共破获各类案件104起，刑事拘留2人，行政拘留11人，抓获网上在逃人员50人，帮助旅客找回遗失遗落行李物品170余件，价值32.2万余元。
春运期间，北京铁路公安处在北京七大火车站增派警力，加强巡逻巡视，提高站区见警率、民警管事率，并围绕“平安一号”专项行动，加大对网上在逃人员的查缉力度，全面营造和谐有序的站车环境。
1月13日17时许，网上在逃人员韩某在北京站检票进站时，被北京站派出所民警当场查获。经查，韩某因涉嫌拒不支付劳动报酬案被江苏省兴化市公安局上网通缉，目前韩某已被移交当地公安局。1月14日8时许，清河站派出所民警在站区一楼进站口执勤时，将网上在逃人员张某抓获。经查，张某因涉嫌诈骗案被浙江省景宁畲族自治县公安局上网通缉，后张某被移交该公安局进一步处理。
1月8日，天津铁路公安处天津站派出所民警将代买火车票收取好处费的男子刘某抓获，民警进行审讯 北京铁路公安局供图据天津铁路公安处相关负责人介绍，春运以来，天津各大火车站派出所以保障旅客人身财产安全为出发点，联合刑警、治安等部门部署便衣警力深入站区，加大对各类违法违治行为的打击力度，守护广大旅客旅途平安。
1月8日18时许，男子刘某在天津站广场通过搭讪，以代买火车票为由，先后收取两名旅客好处费共250元，被天津站派出所便衣民警当场抓获。后刘某因扰乱公共场所秩序，被天津铁路警方依法行政拘留十日。
围绕“我为群众办实事”主题活动，石家庄铁路公安处号召广大一线民警走近旅客群众身边，让执勤民警成为“流动报警点”，快速高效为旅客排忧解难，切实提高旅客安全感、满意度。
1月13日18时许，石家庄站派出所民警接到旅客沈先生报警。沈先生称过完安检后，装有13张美金、100张外币和笔记本电脑的黑色背包不翼而飞。接警后，民警立即展开工作，迅速联系到了错拿沈先生背包的女旅客谭某，由于谭某已乘坐T49次列车离开，谭某将背包交由乘警带回归还沈先生。
临近春节，护航旅客返乡“团圆路”，北京铁路警方还将持续加强对霸座占座、醉酒滋事、动车吸烟等违法犯罪行为的打击力度，全力保障列车行车安全，广大旅客合法权益不受侵害。
1月12日14时许，在六安开往北京南站的G2554次列车上，男子胡某在列车卫生间内“过烟瘾”触发烟雾报警器报警，列车抵达北京南站后，胡某被北京铁路警方处以行政拘留五日的处罚，并被列入铁路失信人员名单。(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。 盈彩地图 |
