面向世界科技前沿,面向国家重大需求,面向国民经济主战场,率先实现科学技术跨越发展,率先建成国家创新人才高地,率先建成国家高水平科技智库,率先建设国际一流科研机构。

——中国科学院办院方针

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時間:2022-08-15 來源:本站 點擊:258次
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教育部公示公告1885所中华民族出色传统式文化传承学校 陕西省59所学校上榜******

  近日,国家教育部公布公示公告,拟评定1885所学校为第三批全国高校中华民族出色传统式传统文化学校,陕西省一共有59所学校入选,在其中西安市有13所学校进到公示公告学校名册。

  据了解,西安市这13所学校以弘扬中国出色中华传统文化为特色,他们是碑林区大学时北路中小学,西安交大附属小学,灞桥区纺织城中小学,西安市太元路学校,莲湖区西电育才小学,陕西省师范学校育才小学,西安外国语高校附设西安外国语学校,西安市武汉南湖小学,西安市长安区第二中学,西安市阎良区中航飞机第一中小学,西安市鄠邑区光明小学,西安高新第四中小学,西安高新第七中小学。我国59所学校名册,可登入国家教育部官网查询。

  据统计,承传新项目涉及到陶艺制作,秦腔,皮影,葫芦丝,功夫扇,农民画,京剧脸谱,书法艺术(撰写),中华民族民间音乐,中华民族民间舞,布艺窗帘画,面塑,鼓乐,书法艺术,扎染,传统武术,中华民族民间美术等好几个新项目。例如建立于2017年9月的高新科技七小“神韵秦音”秦腔社团活动,为了更好地承传发展趋势“我国汉族人最原始的戏剧表演”,在陕西省中国戏曲研究所秦腔团艺术大师的专业性辅导下,社团活动学生和老师每日坚持不懈练早功。专家团队,老师学生编演《丝路出使》《三滴血》《十二把镰刀》《人面桃花》,小朋友们体会造型艺术风采的与此同时,力做秦腔传承人。2015年起,西安外国语高校附设西安外国语学校在开齐开齐美育我国课程内容的与此同时,积极主动设立具备中华传统文化特色的布艺窗帘画,面塑,剪纸画等中华传统文化课程内容,将国家级别非遗文化财产新项目——面花塑作造型艺术和历史悠久的民间工艺——布艺贴画引进课堂教学,在塑造学员造型艺术想像力,提高学员自学能力的与此同时,专注于民间工艺在青少年人群中的继承和弘扬,进一步将中华民族出色中华传统文化融进学校美育整个过程。


来源于:三秦都市报。

编写:黎诺万。

Surface 自适应套件:纸片改变「世界」的故事******摘要

「没有刻意的包容,就会产生无意识的排斥」

在今年九月举行的 Surface 新品发布会中,微软展示了包括 Surface Laptop Studio、Surface Duo 2 在内的一系列 Surface 系列二合一笔电/折叠屏手机新品。

但与往年同期举行的发布活动略有不同:微软在本次发布会期间,用了五分钟时间展示了一款特殊的「Surface 新品」 —— 一个由小纸盒包装的、由贴纸拉环以及挂钩组成的 Surface 自适应套件。

这是什么?

在微软官方对 Surface 自适应套件的定义中,这是一套「以相对简单的工具、用粘合剂粘在 Surface 上、以提高可用性和『包容性』的一组套件」。

到了官方命名中,这些分别是键帽标签,立体贴纸,触觉指示器以及供视觉障碍用户识别数据线以及接口指示器;微软还在官网中为其撰写了一套使用指南,提示用户应该如何正确的使用这些看似简单、实则被精心设计出来的「贴纸」。

例如为方便线材连接笔电的接口指示器,在 Surface 自适应套件中,就包括了五组不同颜色/纹理的组合,用户可以自由对应不同的数据线及接口的粘贴位置,方便在连接线材时快速寻找对应的位置、键盘输入时根据触觉反馈找到对应的按键等用途。

从里到外,Surface 自适应套件在设计之初都考虑到了针对使用障碍人士的使用:连包装本身都是方便省力的开箱设计:外部包装结构没有采用传统的塑封或是胶条封装,即使是手部没有太多力量支撑的用户也能正常将其打开并取出。

虽然当很多人第一眼看到这套由贴纸构成的「自适应套件」时,都会感觉它与传统印象中辅助残障人士使用笔电的设备概念相差甚远。

但其实,微软也并非第一次针对残障人士对于微软硬件产品的使用需求开发自适应套件:在此之前的 2018 年,微软就已经通过为 Xbox 游戏机开发无障碍控制器,成为了第一个在游戏行业中牵头,去为行动不便的玩家定制标准硬件的厂商。

说到 Xbox 无障碍控制器,它其实也没有更接近传统意义中人们对于「无障碍辅助设备」的印象:扁平的白色面板上,有着硕大的圆盘以及二十余个可供定制功能的各类接口供玩家去定制,整体设计风格无论是与 Xbox One 主机还是 Xbox 手柄都高度一致。

但借助 Xbox 无障碍控制器,玩家可以让更多适合自己的控制器链接到 Xbox 主机上,几乎可以做到使用身体上的任何部位来操作游戏:包括但不限于脸颊、牙齿以及脚掌等身体上的部位。

相比于其他无障碍设备,Xbox 无障碍控制器的开发团队 —— 同时也是 Surface 自适应套件的开发团队,微软包容性实验室(Inclusive Tech Lab)提出了一个重要的设计思路:在设计时保留足够的「包容性」,让电子产品可以去主动适应用户的使用习惯,从而降低用户的使用学习成本。

在这个设计思路下诞生的 Surface 自适应套件也是如此;用户可以自由定义自己的粘贴位置与使用方式,当然未来也会在此基础上,拓展出更多甚至开发团队都未曾设想过的用法。

「包容性」

「包容性」实际上与我们每个人息息相关,只是在数码设备的长期发展迭代中,这些本相当重要的东西反而成为了不被重视的存在。

比如 Surface 系列二合一设备中最经典的设计元素之一 —— 带有铰链设计的支架,实际上对于很多残障人士来讲是非常难以开启的硬件设计;绝大多数笔记本电脑屏幕也是如此。

发布会中,开发团队的 Dave 也吐槽「信不信由你,我经常会使用叉子来(帮助)开启笔记本的屏幕」。论坛中也有来自全球各地有肢体障碍的用户晒出自己为了方便使用 Surface 支架结构,给其上打孔并穿上挂钩的照片,但这样势必会影响到 Surface 电脑本身的保修。

而在 Surface 自适应套件中,这个想法被微软官方吸纳,以两个定制挂钩的形式,成为了 Surface 自适应套件的一部分,一同带给全球更多的用户。

被改变的,不止是少数

在 Surface 自适应套件发布之后,无论是视频评论、专业媒体报道还是论坛中,都围绕此展开了激烈的争论:很多人围绕 Surface 自适应套件种种仍然不够合理的设计吐槽,例如贴纸本身对于部分残障人士来讲仍然很难正确贴合、色盲用户无法分辨贴纸颜色,以及拉环的设计是否是使用支架的最方便方式等。

但就像这些问题没有显而易见的正确答案一样,Surface 自适应套件更重要的意义,就在于重新启发更多人来思考:如何让电子产品的使用变得更加包容,更加适合每个人正常使用?

微软真正的目标,是让这些无障碍设计真正融入到产品本身,通过这些自适应套件在用户之间的使用反馈,来进一步改进 Surface 本身的各种设计,进而让电子设备本身更加包容且易用。

即使是作为相对健全的普通用户,在终日与笔电、智能手机等数码产品打交道的过程中,也经常会出现等数据线找不到对应的接口、单手无法开启笔记本屏幕等问题。

上面说到的这些问题,都是我们每个人都再熟悉不过的日常,而这也是 Surface 自适应套件设计思考的一部分:即使它们是为了帮助少数使用群体,但最终带来的改变,却能帮助到所有的用户。

就像即时短信(SMS)最开始的设计初衷是为了方便盲人用户使用手机、但最终成为了所有人在智能手机时代最常见的打开方式一样,现在微软在笔电、游戏主机领域对「包容性」做出的尝试,即使现在仍然没有「出圈」,但或许,这其中就藏着未来更多定义智能设备使用方式的可能。

与今年国内工信部在推动的应用服务「适老化」改进不谋而合:让科技随着发展而更加包容,而不是将少数弱势群体排斥在外。

这都是在急功近利的消费电子行业中非常反潮流的事情,Surface 自适应套件也只是这漫长征程中的又一步,但这本身也是很酷的事情,尤其是考虑到这些悄无声息的改变,最终也会影响到我们每个人的使用方式。

「我们都会在某一天『残疾』,只是有些人会更早一点;因此当我们在设计这些时,实际上也是为自己的未来而设计」。


本文由极客公园 GeekPark 原创发布,转载请添加极客君(ID:geekparker)。

surfaceSurface 自适应套件
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中国工程院院士方滨兴:内生安全问题可能成为人工智能“死穴”******

原标题:中国工程院院士方滨兴:内生安全问题可能成为人工智能“死穴”

  从自动驾驶到智能家居,近两年,人工智能技术和应用发展迅速,科幻电影中曾经描绘的“人机共存”时代,似乎离人类越来越近。然而,人工智能足够安全吗?4月20日,在2019西湖论剑·网络安全大会上,中国工程院院士倪光南、邬江兴、方滨兴和杨小牛,表达了他们对人工智能潜在风险的思考和隐忧。

中国工程院院士共话网络安全。

25年前的今年,中国全功能接入国际互联网,就此拉开中国互联网的发展序幕,全社会的经济、文化、生活方式迎来深刻变革。

中国工程院院士邬江兴仍然记得当年的场景。他说,大家感到“欢新鼓舞”,各行各业都在倡导“互联网+”。但在发展伊始,网络安全问题没有得到足够重视,导致了现在的很多遗留问题。

2014年,中共中央总书记习近平在中央网络安全和信息化领导小组第一次会议上强调,网络安全和信息化是一体之两翼、驱动之双轮,必须统一谋划、统一部署、统一推进、统一实施。做好网络安全和信息化工作,要处理好安全和发展的关系,做到协调一致、齐头并进,以安全保发展、以发展促安全,努力建久安之势、成长治之业。

邬江兴深以为然。但他也坦言,同步安全和发展,对于全人类而言都是挑战。如今,人工智能应用正像互联网一样进入日常生活,各行各业须及早考虑人工智能的安全问题,否则就会重走当年的老路。“不管是什么问题都会有副作用,必须在发展的初期来解决。”他说。

中国工程院院士杨小牛,也有类似担忧:“人工智能会不会又像互联网一样,刚开始不考虑它自身的安全,最后发现存在各种各样的问题,面临相当大的风险?”他认为,将来,如何让算法更加安全、可靠,是一个突出问题。

中国工程院院士方滨兴提出,人工智能的内生安全问题,可能成为其“死穴”。例如,一个被贴上几张小广告的停车标志牌,人看到标志牌会觉得毫无差别,但算法识别就会出现错误。

方滨兴介绍,这样的错误,与人工智能的内生原理有关。人工智能靠大量的数据和神经网络学习,人能够看到人工智能的处理结果,但神经网络中还有很多人看不到的隐含层。因此,几个小广告,甚至是像素点的改变,都会导致人工智能处理错误。

“现在要关注网络安全的新挑战”,中国工程院院士倪光南说,新技术带来了许多传统安全领域没有的新问题、新现象,必须予以重视。以自动驾驶汽车为例,如果黑客通过网络攻击获得了控制权,自动驾驶汽车就会变得非常危险。

采写:南都记者冯群星 蒋琳

作者:冯群星 蒋琳

亚马逊云科技在中国区域上线机器学习新服务******5月11日,亚马逊云科技宣布通过与光环新网和西云数据的紧密合作在中国区域进一步落地多项人工智能与机器学习的新服务和功能,丰富了其针对不同企业需求而打造的人工智能与机器学习 (AI/ML)工具集。

现如今,越来越多的企业认识到机器学习对于现代企业的重要性,在机器学习/人工智能层面上投入更多资金。根据IDC预测,到2023年AI支出将达到979亿美元,比2019年增长2.5倍。机器学习项目正从试点到生产迅速发展,不断向纵深发展。Gartner预测,到2024年将有75%的公司从试生产过渡到生产。

5月11日,在完全托管的机器学习服务Amazon SageMaker落地中国区域一周年之际,亚马逊云科技宣布通过与光环新网和西云数据的紧密合作在中国区域进一步落地多项人工智能与机器学习的新服务和功能,丰富了其针对不同企业需求而打造的人工智能与机器学习 (AI/ML)工具集。亚马逊云科技针对不同需求的客户在机器学习技术堆栈三个层面提供广泛而深入的机器学习服务,包括顶层-人工智能服务、中间层-机器学习服务以及底层-框架和基础架构。

在人工智能(AI)服务层面,亚马逊云科技在北京区域推出了Amazon Personalize,客户无需具备机器学习专业知识,即可方便、快速地构建个性化推荐系统;在中间层,将Amazon SageMaker在re:Invent 2020上亮相的包括Data Wranger、Feature Store、Pipelines等七项新功能在北京区域和宁夏区域上线,让客户可以更轻松地构建端到端的机器学习管道;在算力层面,亚马逊云科技在北京区域和宁夏区域推出了Amazon EC2 Inf1实例,该实例基于亚马逊云科技自研机器学习推理芯片Amazon Inferentia,与当前成本最低的基于GPU的实例相比,可以提高多达30%的吞吐量,并使每次推断的成本最高降低45%。

亚马逊云科技大中华区云服务产品管理总经理顾凡表示,“Amazon SageMaker落地中国区域一年以来,我们见证了中国各个行业各种类型客户积极应用亚马逊云科技服务进行机器学习创新,我们希望通过将更多服务落地到中国区域,并坚持‘授人以鱼不如授人以渔’,甚至更进一步‘扶上马,送一程’的方式,帮助客户更快应用机器学习技术,把机器学习的能力交到每一位构建者手中,加速人工智能和机器学习的普惠。”

目前,全球数以十万计的客户选择亚马逊云科技运行机器学习工作负载。在中国,亚马逊云科技机器学习服务得到医疗健康、教育、出行、工业智能、游戏、新媒体等各个行业客户的青睐,益体康、晶泰科技、新世纪医疗、LEMONBOX、有道乐读、叽里呱啦、全美在线、首汽约车、德比软件、Momenta、图森未来、行者AI、天和荣、中科创达、华来科技、大宇无限、陕西科技大学、易点天下、淄博热力等一批企业和机构的广泛采用,在各行各业实现了丰富多样的人工智能应用创新。

为进一步加速人工智能/机器学习的普惠,亚马逊云科技构建了强大的合作伙伴网络,通过合作伙伴网络成员构建行业机器学习模型,帮忙更多客户解决行业算法模型构建难题并落地行业解决方案。上海音智达信息技术有限公司是亚马逊云科技合作伙伴网络成员之一,提供围绕人工智能和大数据技术的预测性分析及商务智能解决方案的技术专家服务,帮助客户实现数字化转型。

如今,各种规模、各种类型的企业和机构,都在积极探索人工智能和机器学习技术的应用并希望能尽快发挥实际效应。为满足不同客户的创新需求,亚马逊凭借在人工智能/机器学习领域20多年深厚的技术积累,提供了广泛而深入的、并且不断迭代创新的机器学习服务组合。

亚马逊云科技针对企业应用机器学习提出四点建议:

1、企业要找到一个适合机器学习的场景作为切入点,先突破创新业务,再改造核心业务;

2、避免重复造轮子,充分利用平台能力。让数据科学家、开发人员专注于的自己的应用和业务创新;

3、拒绝闭门造车,数据科学家要业务化;

4、与真正可以赋能的厂商合作, 牢牢把握住企业对数据和算法模型的所有权

·无需具备机器学习专业知识,即可通过Amazon Personalize构建个性化推荐系统

在人工智能服务层面,针对没有机器学习专业知识和能力的客户,亚马逊云科技提供开箱即用的人工智能服务。Amazon Personalize,一项用于构建个性化推荐系统的完全托管型机器学习服务,已在北京区域上线。开发人员无需具备机器学习专业知识,即可通过该服务训练、调整和部署自己定制的机器学习模型,构建个性化推荐系统,可用于产品推荐、个性化营销、个性化搜索和定制化直销等广泛的个性化推荐场景。

·打造包罗万象的AI/ML工具集,七项新功能让Amazon SageMaker更强大

作为亚马逊云科技机器学习服务层面的核心产品,Amazon SageMaker是业界首个面向机器学习开发者的集成开发环境,它消除机器学习过程中的繁重工作,使客户能专注于自身的业务和应用创新,在提高客户工作效率的同时还大幅降低机器学习的总体拥有成本。去年12月在亚马逊云科技全球大会re:Invent 2020上刚刚亮相的七项 Amazon SageMaker新功能,近期已经在北京区域和宁夏区域落地。

1.Amazon SageMaker Data Wranger,简化机器学习的数据准备工作。通过该功能,客户可以将各种数据存储中的数据一键导入。Amazon SageMaker Data Wrangler内置了300多个数据转换器,让客户无需编写任何代码,就可以对机器学习用到的特征进行规范化、转换和组合。

2.Amazon SageMaker Feature Store,一个完全托管且专门构建的特征存储库,用于存储、更新、检索和共享机器学习特征。客户可以在其中存储和访问特征,以便更轻松地在各个团队中对其进行命名、共享和重复使用。

3.Amazon SageMaker Pipelines是业界首个针对机器学习专门构建、易于使用的持续集成和持续交付服务,通过编排和自动化提高机器学习工作的效率。借助该服务,用户可以大规模地创建、自动化和管理端到端机器学习工作流。

4.Amazon SageMaker Clarify让机器学习开发人员可以更好地掌控其训练数据和模型,从而识别和限制偏差并解释做出相关预测的原因。

5.Amazon SageMaker Distributed training libraries为训练大型深度学习模型和数据集提供了易用的方法,与现有分布式训练实现相比,以最高快 40% 的速度完成分布式训练,并且帮助用户减少手动实施数据并行和模型并行策略所需时间。

6. Amazon SageMaker Model Monitor帮助客户时刻保持机器学习模型的准确性,它能够自动检测生产环境中部署的模型,并在检测到不准确的预测时发出警报,从而帮助客户维护高质量的机器学习模型。

7.Amazon SageMaker Debugger,可以通过实时捕获训练指标,自动识别机器学习训练任务中正在出现的复杂问题,例如梯度值变得过大或过小等。它可以实时监控系资源(例如GPU、CPU、网络和内存等)的利用率,帮助用户提高资源利用率,对训练过程中的资源瓶颈进行告警,让开发者及时调度资源,快速采取纠正措施,减少时间和成本浪费。

·基于高性能机器学习推理芯片Amazon Inferentia的Amazon EC2 Inf1实例落地中国区域

在机器学习底层的框架和基础架构层面,亚马逊云科技全面提供基于各家芯片供应商的最新技术选项,提供从小到大多种配置,支持市面上流行的各种机器学习框架和算法。同时,为了不断给客户提供更好性价比的算力,亚马逊云科技自主设计芯片,推出了高性能机器学习推理芯片Amazon Inferentia。基于Amazon Inferentia的Amazon EC2 Inf1实例落地北京区域和宁夏区域,让中国区域客户又多一种云端高性能和更低成本机器学习推理的算力选择。

生产中,机器学习从业者正在构建越来越复杂的模型,运行机器学习模型的推理占据了机器学习应用程序的总体开发和运行基础架构成本的绝大部分,甚至高达90%。亚马逊设计的机器学习芯片Inferentia与成本最低的基于GPU的实例相比,可以提高多达30%的吞吐量,并使每次推断的成本最多降低45%。亚马逊Alexa团队将其高度复杂的“文本转语音”模型迁移到了Inferentia,该模型生成了类似于人的语音。目前,亚马逊Alexa团队在Inf1实例上合成了80%的Alexa语音响应,从而节省了30%的成本。与基于GPU的实例相比,Inferentia的响应延迟降低了25%。更快的Alexa语音响应可提供更好的用户体验,并允许在Alexa语音上进行更多创新。

亚马逊云科技的人工智能与机器学习服务,还受益于亚马逊云科技在计算、存储、数据库和数据分析等方面广博深厚的能力,以及它们优异的安全性、可靠性、可扩展性和成本效率,这些服务无缝集成、有效支撑,赋能更多组织和个人进行数字化转型和创新。

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