y39彩票玩法 - y39彩票开户

首支霹雳舞中国国家队名单出炉******

　　中新社北京1月9日电 霹雳舞中国国家队选拔赛8日在国家极限运动溧水训练基地结束，8名选手(4男4女)组成首支霹雳舞中国国家队。

　　商小宇、亓祥宇、张鑫杰、于子昂成为国家队男队队员，刘清漪、曾莹莹、郑子妍、彭莹成为国家队女队队员。据中国体育舞蹈联合会相关负责人介绍，以往中国选手参加国际赛事，多采用集训队或外赛外训队的名称，此次组建的是第一支真正意义上的国家霹雳舞队。

　　8名队员中，商小宇、亓祥宇、刘清漪和曾莹莹曾在2022年跟随国家霹雳舞外赛外训队在欧洲进行了数月集训和比赛。其中刘清漪曾摘得第十四届全运会女子霹雳舞比赛冠军，数次在国际街舞比赛中夺冠，并在2022年10月的韩国霹雳舞世锦赛上摘得一银。

　　此前，国家体育总局社体中心公布了《巴黎奥运会及杭州亚运会霹雳舞国家队选拔办法》，霹雳舞国家队男女组各选择4名队员，每组正编3人、替补1人。共组织两场选拔赛，综合两场比赛分数，选拔前4名进入国家队。首场选拔赛已于去年12月下旬在上海举行。

　　国家体育总局社会体育指导中心副主任、中国体育舞蹈联合会会长尹国臣表示，今年的世锦赛和亚运会是直通赛，中国选手特别是女子选手，将力争在这两个比赛中拿到一个直通名额。此外在今年积分赛上，国家队中4名队员将形成队内竞争，每次积分赛后，成绩排在末位的运动员(如未进16强)将在下一场积分赛被第4名替补替换，以此来促进队员们不断刻苦训练、不断突破，实现奥运参赛目标。

　　作为奥运新增项目，巴黎奥运会霹雳舞项目分男、女组别，各有16个参赛名额，除了直通巴黎6个名额外，国际奥委会将根据积分赛积分排名等办法选择男女各40人进入资格赛，并于2024年3月至6月组织奥运会三场资格赛，决出其余10个名额。(完)

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）