AI 2.0数字人平台

基于大模型能力,提升数字人在形象塑造、人机交互及场景适应等方面的灵活性和效率。生成式AI和大模型为数字人产业注入动力2023年是人工智能领域的重要转折点,生成式AI和大模型技术取得飞跃性进步,AI从“分类器”角色转变为具备强大创造力的“生成器”。这一根本性转变赋予AI前所未有的创新能力和深层次理解力,引领人们步入AI 2.0时代。

基于多源高分遥感影像的土地利用动态监测

及时掌握土地利用信息是进行土地用途管制、基本农田保护和土地利用规划的必要条件;及时有效地监测土地资源的变化趋势,有利于土地资源的持续发展与规划。该文分析利用多源高分遥感影像进行土地利用动态监测的内涵、技术方法和应用情况,建立相应的技术流程,包括辐射校正、多源高分影像区域网联合平差、正射纠正、影像融合、基于面向对象与深度学习的土地利用信息提取、基于CA-Markov模型的土地利用变化分析。从全国土地调查、土地利用/土地覆盖监测、耕地变化监测和城市建设用地监测等方面总结我国在土地利用动态监测方面的应用情况,以期为国土综合管理、土地利用总体规划、农田保护、执法检查和土地综合整治等提供技术支撑。

全球人工智能治理:趋势与特点

每一次技术突破在提升生产效率的同时都会带来新的安全和伦理风险,人工智能技术作为一项通用目的技术也不例外。随着人工智能技术的广泛应用,特别是生成式人工智能的快速发展,人工智能治理问题已成为全球各方面临的现实挑战,因此亟需深入思考如何平衡人工智能技术带来的利益与潜在的风险。本文通过梳理人工智能治理的全球趋势以及主要国家和地区监管方案,为我国推进人工智能治理进程提出相关建议。

基于跨虚拟机零下陷通信的加速器虚拟化框架

人工智能技术的长足发展对于云计算的算力提出了更高的要求,云服务提供商在数据中心内添置了拥有大量并行计算单元的加速器,这些加速器需要与已有的虚拟化平台相结合以进行计算资源的划分.当前主流的加速器虚拟化方案是通过PCI透传的方式,但是该方式不支持细粒度的资源划分;部分特定型号的加速器还支持了时分复用的方案,通过硬件与虚拟机监视器配合划分计算资源和时间片,但是该方案可移植性差,对于任何新型加速器的适配都要重新开发,固定的资源划分策略也导致可扩展性有限;另有基于API转发的方案,通过分离式驱动的模式将虚拟机的请求转发给后端驱动处理,而转发通信的过程中存在着性能瓶颈.提出了Wormhole,一种基于C/S架构的、支持跨虚拟机快速代理执行的加速器虚拟化框架,旨在为上层用户提供高效、透明的加速器API转发虚拟化的同时保障多用户间的强隔离性.该框架利用硬件虚拟化技术,允许CPU控制流在虚拟机间快速切换而不触发任何下陷,大幅降低了虚拟机间通信带来的虚拟化性能开销.实验结果表明,Wormhole的原型系统相较于具有代表性的开源虚拟化方案GvirtuS,在经典模型的训练测试中能够有高达5倍的性能提升.

基于人工智能的事件管控预警技术应用实践

道路交通突发事件对城市交通运行的效率、秩序、安全等方面构成了严重的威胁,而随着人工智能的快速发展,基于视频监控的事件感知预警技术在交通事件处置与防范中得到广泛应用。但如何将事件的及时感知与交警部门快速精准反应有效衔接起来,成为事件处置从科技管理到实战落地的最后一环,也是交管部门不断探索创新的方向。本文将讲述基于人工智能的事件感知、预警、个性化报告推送的事件管控预警技术和在天津交通中的应用实践。

生物特征识别信息保护标准实施应用

围绕GB/T 40660—2021《信息安全技术生物特征识别信息保护基本要求》在生物特征识别保护领域的实施情况,以移动支付系统、出入口管理系统等5个生物特征识别数据应用项目为典型案例,研究标准化在保护个人生物特征识别信息领域发挥的重要作用。

基于全类型摄像机视频分析实现电动自行车违法监测的研究与应用

天津市电动自行车保有量较高,并且电动自行车骑行随意性、机动性强,单纯依靠路面警力难以实时发现查处,传统管理手段未能实现全覆盖监控,无法进行宏观分析。本文在分析天津市电动自行车管控现状的基础上,深入阐述了基于城市道路上的已建全类型摄像机,通过AI云赋能的方式实现区域路段各类违法事件监测的研究与应用。

图像美学质量评价技术发展趋势

图像质量评价是利用计算机模拟人类视觉系统自动评价图像的失真程度,而图像美学质量评价是利用计算机模拟人类对美的感知与认知,自动评价图像的＂美感＂,分析图像在构图、颜色、光影、景深、虚实等美学因素影响下所形成的美感刺激,这是计算美学与计算机视觉、心理学、虚拟现实等领域的学科交叉新方向,其在摄影摄像、电影电视、电子商务、服装设计、平面设计、文稿设计、工业设计、汽车行业、建筑行业、美容美妆等多个行业具有良好的应用前景。本文回顾了图像美学质量评价的发展历史,从基于人工设计美学特征的方法、基于美学特征深度学习的方法、图像美学质量评价的新任务、图像美学质量评价数据集构建等方面综述了该领域关键技术的发展情况,并展望了图像美学质量评价及其关键技术的发展趋势。

视觉盲计算技术研究进展

云计算和大数据的广泛应用使得多媒体数据的隐私保护面临越来越严峻的挑战,而多方计算、同态密码、函数加密等密码技术为数据在密文下的盲计算奠定了基础。视觉盲计算是在不接触图像、视频等视觉数据原始内容的情况下对其进行检测、识别、检索及更复杂的处理,是计算机视觉与密码学等领域学科交叉的新方向,在视频监控、多媒体数据共享、云计算、移动计算等领域有广泛的应用前景。本文回顾视觉盲计算技术的发展历史,从隐私保护的视频监控、人脸检测、人脸识别、人脸检索、机器学习等方面综述了该领域关键技术的发展情况,展望了视觉盲计算技术的发展趋势。

“AI+教育”赋能智慧校园

0引言我国在《国家中长期教育改革和发展规划纲要》中明确提出:“把改革创新作为教育发展的强大动力;把促进公平作为国家基本教育政策;把提高质量作为教育改革发展的核心任务。”并进一步提出“加快教育信息基础设施建设,信息技术对教育发展具有革命性影响,必须予以高度重视”。

赋能社会治理现代化的城市级智能视觉平台

随着经济的高速发展以及城镇化进程的加快,全国各地市人口的流动愈发频繁,人口构成也越来越复杂,城市公共领域的社会治理和安全管控面临着巨大的挑战,十九届四中全会提出要进一步"推进国家治理体系和治理能力现代化",参见文献[1]。传统的人员管理和社会治安管理中,主要利用视频监控系统关注人、车等活动目标。目前针对车辆卡口系统的联网整合、数据研判应用已推行多年,但针对人员信息的智能采集、赋能解析应用相对落后,对人员的管控如果依靠传统的人工查看方式,从海量非结构化视频数据中逐一排查,效率低且成本高。