小寒天气特点
对于小寒,《群芳谱》有言:“冷气积久而为寒,小者未至极也。”也就是说,小寒是冷气长期积累的结果,但寒冷的程度还未到极致。在小寒时节,太阳直射点还在南半球,北半球的热量还处于散失的状态,白天吸收的热量还是少于夜晚释放的热量,因此北半球的气温还在持续降低,寒气继续积累。
从字面意思看,小寒好像是没有大寒冷。但根据长期的气象记录看,在北方地区,一般是小寒节气要比大寒节气冷,但在南方大部地区来说,是大寒节气要比小寒节气更冷。在北方地区流传着“小寒胜大寒,常见不稀罕”的说法。也就是说,在北方,小寒节气比大寒节气冷很常见,并不稀奇。中国南北地区的气候存在着较大的差异。
《望月婆罗门·元夕》中有言:“小寒料峭,一番春意换年芳。蛾儿雪柳风光。”小寒时节既是冬季的尾声,又是春季的前奏,再过半个月,即到春节。虽天地间仍是一片雪柳风光,但此时大地阳气已萌发,春暖即将悄悄来临,正所谓“冬天到了,春天还会远吗?”
小寒三候
一候,雁北乡。古人认为,大雁是一种随阴阳迁徙的候鸟。小寒节气,虽北方还是一片白雪皑皑,但它们已经感知到阴阳的顺逆变化,准备开始向北迁移。
二候,鹊始巢。此时北方到处可见到喜鹊,古人认为喜鹊能感知阴阳,识别星象,随着阳气上升,喜鹊感知到阳气,识别到星位,便开始筑巢,准备孕育后代。
三候,雉始鸲。《月令七十二候集解》记载:“雉,文明之禽,阳鸟也;雊,雌雄之同鸣也,感于阳而后有声。”古人发现,雉每年到小寒节气,就会感到阳气,雄雌同鸣。
小寒农事
我国南北跨度大,存在明显的天气差异。在北方,天气寒冷。大部分地区田间已经没有太多的农活,主要任务是在家做好菜窖、畜舍保暖,造肥积肥等工作。
在南方,天气相对暖和。要给小麦、油菜等作物追施冬肥,海南和华南大部分地区则主要是做好防寒防冻、积肥造肥和兴修水利等工作。小寒、大寒是一年中雨水最少的时段。
小寒习俗及养生
小寒节气习俗。在该节气,南京人一般会煮菜饭吃。一般是将矮脚黄青菜、咸肉、香肠或板鸭丁与糯米同煮,再配上一些剁碎的生姜,十分鲜香可口。广州人在该节气早上习惯吃糯米饭,糯米饭里面除了糯米,还会加入一些香米,并配上切碎之后炒熟的腊肠和腊肉,再点缀些香菜、葱花,吃起来特别香。
小寒节气养生。小寒节气,天气寒冷,应注意补充热量,多吃羊肉、鸡汤、鸭肉等温热食品,少食黏硬、生冷。这个时节在生活起居方面,宜早卧晚起。常言道“睡个好觉,胜过补药”,冬季昼短夜长,故应“日出而作,日落而息”。谚语有:“冬天动一动,少闹一场病;冬到懒一懒,多喝药一碗。”在冬天要多进行户外运动,呼吸新鲜空气,增强免疫力,但此时的锻炼宜以舒缓运动为主。还需特别注意对头部和手脚的保暖。外出需戴好手套和帽子,减少寒冷对头部和手的影响。小寒前后强冷空气及寒潮活动频繁,易造成温度、湿度等气象要素的剧烈变化,人们往往难以适应而爆发各种疾病,要注意防范。
作者系北京市气象探测中心(北京市观象台)高级工程师
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)