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柯文哲提前从台大医学院退休，岛内媒体纷纷猜测******

　　【环球时报综合报道】前台北市长柯文哲去年年底卸任后，重返台大医学院任教，但办理了2月提前退休，1月31日是他最后一天到台大医学院上班的日子。

　　据台湾联合新闻网1月31日报道，柯文哲当天清晨7时从家里出发，步行到台大医学院上班。他表示，最近回去上班，发现和8年前离开时比起来，不知是不是因为医生怕被告才做这么多检查，“一看就知道健保(医疗保险)费没办法控制”。

　　岛内媒体普遍猜测，卸下台北市长身份、重返台大医学院任教又提前办理退休，柯文哲将全部投入到民众党主席的身份，备战2024年的台湾地区领导人以及“立委”选举。前民进党“立委”沈富雄1月28日爆料，他曾在民众党组党前和柯文哲单独吃过饭，发现柯2024年非选不可，但可以理解柯为了民众党生存等因素，确实有必选压力。不过美丽岛电子报董事长吴子嘉认为，对于2024年选举，民进党不可能和柯文哲合作，柯文哲只能选择是否与在野联盟合作。

　　台湾中时电子报评论称，春节期间逢庙必拜的民进党主席赖清德，面对2024年选举展现“旺盛企图心”，但在20岁至29岁选民间获得压倒性支持的柯文哲，一旦坚持参选到底，势必让民进党的年轻人支持度雪上加霜。台湾《中国时报》1月30日称，柯文哲是最早喊出参加2024年选举的政党人物，无奈首场地方选举成绩不理想，党内人才不断出走、地方组织薄弱都是民众党急需正视的问题，而柯文哲对内表明不当副手，未来白色阵营如何重整旗鼓，成为蓝绿两强争斗下的另类看点。民众党秘书长周台竹坦言，柯文哲过去重心放在台北市政府，从台大退休后专职党务，才是民众党重整的真正开始。周台竹同时透露，柯文哲规划访美，拜会美国政府、国会、智库及军工产业四大机构，时间在四五月，同时也不排除访问日本、新加坡等国家。(张若)

　　(环球时报)

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）