探访中国残疾人游泳队集训：年轻队员期待冲击奥运******
中新网北京1月22日电 题：探访中国残疾人游泳队集训：年轻队员期待冲击奥运
作者 郝凌宇
步入中国残疾人体育运动管理中心的游泳馆，"啪啪"的有节奏拍水声马上将人的注意力吸引到泳池边。泳池中，一位独臂运动员的手臂划出大大的弧线，拍击水面，划水向前。
这是中国残疾人游泳队运动员伍洪良正在泳池中训练。今年春节期间，中国残疾人游泳队正在此处集训，备战2023年的各项国际赛事，力争2024年巴黎残奥会的参赛资格。
游泳同田径并列为竞技体育之本。中国残奥代表团曾连续五次取得残奥会金牌榜、奖牌榜双料第一，其中游泳项目是夺金"大户"。在东京残奥会上，游泳队获得19金19银18铜共56枚奖牌，成为该项目金牌奖牌双榜榜首，同时打破了逾10项世界纪录，在奖牌数量和质量上均取得了不俗成绩。
对于在此集训的几位年轻选手来说，游泳队过往成绩是压力也是动力。拿下资格赛，参加残奥会并冲击金牌是所有集训运动员的目标，而伍洪良是当中更为迫切的一位。
来自贵州的伍洪良此前曾斩获陕西全国残运会男子S8级100米蝶泳金牌，练习游泳的十余年生涯中累计收获逾80枚奖牌。从市队到省队他一直训练不辍，一步一个脚印地进步，最终被国家队选中，参加了本次集训。“刚开始学游泳比较难，但每次看到别人游在前面我就会很不服气，就想让自己成为那个最快的人。”
对于即将到来的世界残奥游泳系列赛，伍洪良显得很有信心。他表示教练团队和保障团队都进行了充分准备，给运动员提供助力。自己将在国际比赛中完成锻炼和定级，争取在杭州亚残会上取得好成绩。
来自福建漳州的卢燕琳今年16岁，是参加此次集训中年龄最小的游泳队员。她曾在陕西全国残运会上斩获三银三铜，来到国家队参加集训后，她对自己有了新要求：“之前比赛没拿到第一感觉很可惜，我觉得集训我还可以再努力一点，该认真的时候就得认真。”
运动员郭金城正在进行力量训练 董泽宇 摄对于第一次参加国家队集训的她来说，教练系统的动作纠正和战术指导、参赛级别的提升、比赛对手的竞技水平都给她留下了深刻印象。“能进国家队是我们运动员至高无上的荣誉，我很高兴，也特别珍惜这一次机会。”
卢燕琳说自己很喜欢游泳，所以对身边年纪稍大的运动员充满羡慕：“我看很多运动员都比我大，坚持游了很长时间，我特别羡慕他们(能一直参加比赛)。我相信自己也可以做到。”
2001年出生的郭金城此前曾有在运动管理中心参加训练的经历。他坦言得知今年无法和家人过年时多少有些遗憾，但自己清楚不训练就没办法保持竞技状态。“进入泳池后人感到轻松，也就不会想太多。”
不同特点、不同性格的运动员对教练团队来说是不同的挑战。对已有十余年残疾人游泳执教经历的游泳队教练刘韬来说，看到年轻运动员能努力训练是十分开心的。他表示，很多残疾人在开始接触运动时会有些内向或自卑，但是通过一段时间的体育训练后，运动员从生理到心理都会有很大的改变，对其生活也有很大帮助。
中国残疾人体育运动管理中心竞训一部副部长高巍表示，本次集训时间比较短，所以不会要求年轻选手马上找回参加全国残运会的竞技状态，期待新队员能够通过训练逐渐找到感觉，先实现“小目标”。
“残疾人运动员有自己的特点。这1个月是我们和新队员相互了解的磨合期，接下来我们会综合考量运动员的不同个性、不同残疾程度、不同的心理抗压能力，一人一案制定合适的训练计划。”高巍说。
离开游泳馆时，上午的训练已经结束。离开场馆的卢燕琳笑着朝记者招手比心，提醒众人一群年轻运动员已经在团圆的春节开启了对奥运梦想的追逐。(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。 乐发快3地图 |
