应急管理部发布2022年全国十大自然灾害******
中新网1月12日电 据应急管理部网站消息,经应急管理部会同工业和信息化部、自然资源部、住房城乡建设部、交通运输部、水利部、农业农村部、卫生健康委、统计局、气象局、银保监会、粮食和储备局、林草局、中国红十字会总会、国铁集团等部门和单位对2022年全国重大自然灾害事件会商核定,全国十大自然灾害如下(按时间排序):
一、1月8日青海门源6.9级地震
1月8日1时45分,青海海北州门源县发生6.9级地震,震源深度10千米。震中位于青海、甘肃两省交界处,此后又发生5.1级、5.2 级强余震,地震共造成青海、甘肃、内蒙古、宁夏4省(区)17.1万人受灾,不同程度损坏房屋9.5万间,局地交通、市政等基础设施受损严重,直接经济损失32.5亿元。
二、2月中下旬南方低温雨雪冰冻灾害
2月中下旬,南方出现大范围低温雨雪冰冻灾害过程,持续时间长,暴雪落区偏南,降水(雪)强度大。持续低温雨雪冰冻对农业生产、交通、电力等造成一定影响。灾害造成福建、江西、湖南、广东、广西等9省(区、市)77个市447个县(市、区)609.2万人受灾,近8400人紧急转移安置;农作物受灾面积422.3千公顷;900余间房屋倒塌,近6500间不同程度损坏;直接经济损失78.9亿元。
三、6月上中旬珠江流域暴雨洪涝灾害
5月下旬至6月上中旬,我国华南地区遭遇1961年以来第2强的“龙舟水”过程。受其影响,珠江流域连续形成2次流域性较大洪水,北江出现1915年以来最大洪水,西江、北江、韩江先后发生7次编号洪水,局地发生严重城乡内涝和山洪地质灾害等。灾害造成广东、广西2省(区)648.9万人次受灾,因灾死亡失踪37人,紧急转移安置50.2万人次;倒塌房屋9200余间,不同程度损坏2.4万间;农作物受灾面积288.4千公顷;直接经济损失278.2亿元。
四、6月份闽赣湘三省暴雨洪涝灾害
6月份,福建、江西、湖南多地遭遇多轮强降雨过程,累计雨量大、降雨落区重叠、受灾范围广,多条河流发生超历史洪水,引发洪涝和次生地质灾害等,农业、水利、交通、供水、供电等基础设施受损严重。灾害造成福建、江西、湖南3省814.2万人次受灾,因灾死亡失踪29人,紧急转移安置62.9万人次;倒塌房屋9100余间,不同程度损坏5万余间;农作物受灾面积582千公顷;直接经济损失433亿元。
五、2022年第3号台风“暹芭”
2022年第3号台风“暹芭”于7月2日15时左右在广东电白沿海登陆(台风级,35米/秒)。登陆后穿过广东、广西、湖南3省(区),其残余环流继续北上影响我国黄淮、东北等地。造成广东、广西、海南等省(区)39个市165个县(市、区)186.29万人受灾,紧急转移安置7万余人;倒塌房屋670余间,不同程度损坏近1400间;农作物受灾面积109.01千公顷;直接经济损失31.2亿元。
六、7月中旬四川暴雨洪涝灾害
7月11日至17日,四川省部分地区遭受多轮强降雨天气,部分地区降暴雨,局地大暴雨,并伴有雷电、阵性大风等强对流天气,引发山洪、泥石流等灾害。造成绵阳、阿坝、雅安等13市(州)76个县(市、区)27.9万人受灾,因灾死亡失踪36人,紧急转移安置1.4万人;倒塌房屋近400间,不同程度损坏近2200间;农作物受灾面积3.9千公顷;直接经济损失24.8亿元。
七、长江流域夏秋冬连旱
7月至11月上半月,长江流域降水异常偏少、极端高温天气持续,中旱以上日数为77天,较常年同期偏多54天,为有完整实测资料以来最严重的气象水文干旱,极端高温干旱对相关地区农业生产、人畜饮水、电力供应、生态环境等造成严重影响。旱情峰值时,造成四川、重庆、湖北、湖南、江西等12省(区、市)3978万人受灾,701.4万人因旱需生活救助;农作物受灾面积4270千公顷;直接经济损失408.5亿元。
八、8月上旬辽宁暴雨洪涝灾害
7月底至8月上旬,辽宁省中西部、东南部等地出现暴雨到大暴雨,引发洪涝灾害,辽河干流持续超警,支流绕阳河堤防发生决口险情,农业、基础设施等损失较重。灾害造成锦州、阜新、盘锦等9市31个县(市、区)54.9万人受灾,紧急转移安置3.4万人;倒塌房屋100余间,不同程度损坏8500余间;农作物受灾面积166.4千公顷;直接经济损失76亿元。
九、8月17日青海大通山洪灾害
8月17日22时许,受持续强降雨影响,青海省多地发生暴雨洪涝灾害,西宁市大通县青林乡、青山乡等地瞬时强降雨引发山洪,道路、桥梁、水利等基础设施受损严重。灾害共造成西宁、海北、海东、黄南、果洛5市(州)11个县(市、区)6.5万人受灾,因灾死亡失踪31人,紧急转移安置3300余人;倒塌房屋100余间,不同程度损坏9000余间;农作物受灾面积5.3千公顷;直接经济损失6.9亿元。
十、9月5日四川泸定6.8级地震
9月5日12时52分,四川省甘孜藏族自治州泸定县发生6.8级地震,震源深度16公里。地震造成四川省甘孜、雅安等6市(州)24个县(市、区)54.8万人受灾,因灾死亡失踪117人,紧急转移安置8万人;倒塌房屋1.2万间,不同程度损坏26.5万间;灾区居民住房及电力、通信、道路等基础设施损毁严重,直接经济损失154.8亿元。
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)
(文图:赵筱尘 巫邓炎)