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铁警裴志才：春运安保战线上的“老兵”******
中新网北京2月3日电 题：铁警裴志才：春运安保战线上的“老兵”
作者 邓有林
“老王，明天就立春了，最近几天风开始大了，树木上的枯枝容易吹上线路，平时还得多留意及时清理。”2月3日一大早，民警裴志才巡查到通州西站往南一公里的林场区段时，迎面撞见了北京工务段通州西林场工长王东明。
老哥俩年龄相仿，都扎根通州西站多年，林场靠近京承铁路线，虽说去年林场外侧加装了一道防护网，但确保线路通畅、列车平稳运行，两人都牵挂着安全。
今年55岁的裴志才是北京铁路公安处通州西站派出所的一名普通民警，1990年参加公安工作，33年来始终坚守在京承铁路线上，是一名扎根铁路沿线的“老兵”。
33年从警路，裴志才一步步走出了“平安心得”。维护沿线铁路安全，民警线路督导检查很重要，但也不能忽视基层群众的力量，广泛发动沿线村民共治共管，才能长治久安。朝着这个目标，裴志才走村入户，“跑断腿、磨破嘴”地开展安全宣传，长此以往他也成了辖区的“百家熟”、村民的“贴心人”。
张辛站是通州西站派出所下辖的一个驻站点，位于顺义区李桥镇张辛庄村，从派出所开车到这里需要半个小时。虽然每次线路督导检查时间紧任务重，但裴志才总要抽空到村民高老太太家坐坐，为她讲解反诈防骗常识。
铁警裴志才(左)帮助旅客 北京铁路公安局供图老太太今年70岁，是村里的留守老人，还经营着一家商店。“防范电信网络诈骗一个也不能少，老人更要常提醒，帮他们捂好‘钱袋子’。”有时候，裴志才工作太忙顾不上过去，他就定期给老太太打个电话。
从铁路沿线到站区，裴志才的工作任务有变化，但守护平安的初心始终如一。2020年，通州西站增开了密云、怀柔方向的市郊列车，通勤旅客一下子多了起来。
在日复一日的工作中，裴志才发现，和长途旅客列车不同，通勤旅客客流不大，但流动很快，旅客们大都踩着点进站乘车，候车时间很短，一旦有旅客遗落行李物品，很难第一时间归还失主。为此，勤巡视、多提醒成了他的习惯。
今年春运期间，通州西站每天发送、到达旅客列车11趟，列车都集中在早中晚上下班的时间段，每每赶上食堂开饭，他还坚守在工作岗位上。在他看来，饭可以晚点吃，但守护旅客平安不能有空档。
让在岗的每一分钟都有意义，裴志才执勤巡逻并不是走马观花的兜兜转转。时刻保持警觉，仔细观察发现，才能及时剔除安全隐患。有一次裴志才在站区出站口执勤时，发现一名瘦高个、长头发的男子通过地下通道，见出口有民警便刻意躲避，低着头紧贴身前旅客。裴志才立即察觉出异样，迅速上前拦住该男子，经询问盘查，原来该男子因涉嫌诈骗被公安机关网上通缉。
实战练精兵，多年的一线工作经历，让裴志强成了警务技能“多面手”。从站区执勤巡逻到线路督导检查，追缉网逃人员到治安打击，案件办理到内勤事务，每一项工作到了他手里总能游刃有余。
前不久，裴志才参加值乘的G915次列车抵达吉林站。旅客都下车后，他巡视车厢，发现行李架上有人遗落了一个行李袋，里面装了一打病历单和一些杂物，虽然没有贵重物品，但他还是立即联系了列车工作人员，通过病历单上的信息找到了失主。
当得知失主已经出站，而且年纪大了腿脚不好后，他便一路小跑将行李袋送到出站口物归原主。等他气喘吁吁再返回站台时，列车已变更为返京列车G916次，旅客们也已陆续开始上车。遇到有的旅客携带行李较多，热心肠的裴志才连忙上前“搭把手”，将行李搬上列车。见到带小孩的旅客时，他还不忘提醒注意站台与列车之间的缝隙。
东北的天气虽冷，但裴志才贴心的服务、温暖的话语却让旅客们感到心里很暖、很踏实。(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。 （文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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