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台当局新行政团队“绿色大风吹”，网友：换汤不换药******
据台湾媒体报道，台行政管理机构将于31日进行新旧团队交接。苏贞昌接任者陈建仁已启动新团队人员更替，目前班底已大致确定。
从已公布的名单来看，桃园市前市长郑文灿将与陈建仁搭档出任正副负责人，行政团队新面孔包括文化事务主管部门负责人史哲、台北故宫博物院院长萧宗煌等，留任成员则包括数位发展事务主管部门负责人唐凤、教育事务主管部门负责人潘文忠、交通事务主管部门负责人王国材、农业事务主管部门负责人陈吉仲等。
陈建仁与郑文灿。中时新闻网陈建仁称，稳健衔接政务、扩大世代合作、增加女性成员，是此次组建团队的原则，用人唯才、适才适所，要让更多愿意为台湾做事的人尽其才。
对此，岛内民众并不买账，舆论直批新团队人事调整无异于“旧酒装新瓶”“换汤不换药”。
陈建仁何许人也？
陈建仁给人以“学界清流”的印象，曾任台湾大学公共卫生研究所所长等职。他的父亲出身中国国民党地方派系，曾任高雄县县长。陈水扁执政时期，陈建仁便和蔡英文在行政机构共事。2015年，他以无党籍身份与蔡英文搭档参选台湾地区正、副领导人，2016年成为台湾地区第一位无党籍的副领导人。
2019年，面对“务实台独工作者”赖清德的突袭式挑战，陈建仁宣布不争取竞选连任，次年任期届满后卸任，并于2021年底申请加入民进党，被视为蔡英文的“心腹”。
在行事方面，陈建仁以“中立温和”的学者身份自居。在镜头前总面带笑容，语气平和，岛内有媒体称其为暖男、“大仁哥”。他曾表示自己醉心于研究，对政治没有兴趣。对于此次人事调整，他宣称期许组建“温柔坚韧”的团队。
不过，岛内不乏针对陈建仁的批评。2007年其担任台湾科技发展部门负责人时，共同挂名的论文疑似抄袭，为此请辞。新冠疫情中，其盲目为“高端疫苗”站台而被称为“高端圣骑士”。此外，岛内有声音认为，陈建仁缺乏从政经验，恐难应对复杂的党内派系斗争及棘手的民生问题。
人事调整or政治妥协？
对于苏贞昌请辞，岛内舆论分析，这极可能是其从政生涯的最后一程。其任内台湾物价飞涨、民众薪水倒退、贫富差距拉大，而苏贞昌团队行事作风却蛮横傲慢，引发民众极大不满。
2022年底，民进党在台湾地区“九合一”选举中失利，民进党党内及民众皆对苏贞昌愈发不满。随着接连补选的败北，普发现金的“保卫战”失效，苏贞昌不得不下台走人。
岛内舆论认为，从苏贞昌的辞职时机及已公布的人选名单来看，民进党内部存在诸多派系与权位算计。陈吉仲、薛瑞元、王美花、林右昌等多位行政团队成员都有“黑历史”。此波人事安排并非以专业及经济优先，可说是派系平衡下的妥协名单，遑论“用人唯才”。当前岛内“党”“政”貌合神离，相关调整只是为避免“政治跛脚”而作出的挣扎。
台湾《联合报》认为，陈建仁行政经历有限，学者性格处理政务明显难大破大立，用陈建仁接替苏贞昌，便于将行政资源在“2024大选年”笼络牵制党内各派系，并掌握接班人团队。
苏贞昌与陈建仁。联合报中国国民党民意代表赖士葆质疑，此次人事调整有如“绿色大风吹”，陈建仁虽成为新任行政机构负责人，但蔡英文剥夺了他的人事任命权，陈建仁带领的行政团队只是代理人而已，实效堪忧。
民众党立法院党团总召邱臣远建议，对于高度争议的留任名单，陈建仁应勇于展现个人意志，知人善任，才能真正展现改革魄力。
岛内民众期待什么？
对于陈建仁接任台行政机构负责人，岛内一份最新的网络民调显示，有92%的民众“不相信会做得很好”。反之，“相信陈建仁会做得很好”的民众仅有4%，调查结果引发讨论。
不少网友留言批评：“他的心里只有高端没有人民”“不祈望就没失望”“无需期待”“觉得现在的执政团队，哪位来接任都没用，因为没有一位是专业的，更何况都是为己私利，有哪位真为台湾百姓做事，所以换谁做还是一样无解。”
岛内舆论指出，面对严峻台海局势、通货膨胀及经济不景气、治安败坏等事件频传，民众并不关心人事变动，真正在乎的是如何解决实际问题。如提高薪水、稳定物价、农产品营销等民生事项，都有赖新团队尽心尽速解决，期待真正以民为先。(记者 穆朗)
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） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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