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来源:吉利彩票官方网站2021-03-12 17:48

  

直击中国基层治理的厦门探索:远亲不如近邻******

  (新时代新征程新伟业)直击中国基层治理的厦门探索:远亲不如近邻

  中新网厦门11月21日电 题:直击中国基层治理的厦门探索:远亲不如近邻

  中新网记者 杨伏山

  位于厦门市思明区的深田社区,因为“远亲不如近邻”理念在这里开花结果,悄然形成并发扬光大“近邻”模式,而闻名遐迩。中新网记者近日慕名走进深田社区,近距离感受了这一“近邻”模式散发的浓浓邻里情。

  在深田社区居委会,一位苗姓阿姨前来社区咨询为其老父亲办理残疾证事宜,社区残疾人联络员陈芳芳热情接待了她。在苗阿姨很快办完手续满意离开之后,陈芳芳告诉记者,苗阿姨父亲当年是抗美援朝战士,办理残疾证享有优惠政策;此前社区网格员已主动入户为其宣讲相关政策福利,并将表格交其家人。

  平日里,陈芳芳每天手上需要办理的事务不少,协助老人办理相关手续的确会更麻烦、费事些,但每当看到老人家办好事情后开心的神情洋溢在脸上,她很开心,“有一种能帮到人家好有成就感的感觉”。

深田社区居委会为居民提供服务。 李思源 摄深田社区居委会为居民提供服务。 李思源 摄

  深田过去地处厦门城郊,二十世纪三十年代始辟为新居民区,2000年底改制为社区居委会。回溯深田的历史脉络,深田社区网格员陈婷说,二十世纪三十年代百家村兴起,许多华侨来此投资落户安家;因为年代久远,百家村周边的这些华侨房子一度产生一些产权及归属相关的历史遗留问题。

  旅居菲律宾的侨胞施女士就遇上了长达20多年的侨房纠纷问题。她在深田的一处房产长期被人占用,房屋产权及归属问题一搁便是20多年。她身处异国他乡,反映无门。从老街坊邻居处听闻社区“万家和”调解平台上线,她便抱着一丝希望向社区求助。随后,社区调解服务队介入,经过与双方长达3个月的沟通、协调,最终促成双方和解。

  20多年一直没能解决的侨房纠纷,因为“近邻”模式的亲和力迎刃而解。深田社区党委副书记郭娴琳说,在解决这个问题的过程中,社区工作人员本着“远亲不如近邻”的精神内涵,多次上门或约见双方见面沟通,晓之以理,动之以情。

  “房屋产权人考虑实际使用人帮忙看护房子那么多年的现实,主动给予一定的经济补偿。虽然从法理上说,产权人不需要提供补偿,但产权人主动提供补偿,也兼顾了人情。”郭娴琳说,从调解的角度看,只要双方自愿,也不违反法律,达成共识就都不是问题。

  在深田社区居住了40多年、退休前为图强居委会主任的林彩霞对记者说,社区居委会工作的初心就是为了大家和睦相处,社区时常组织大家开展各种活动,坐在一起交流沟通,“大家经常见面,经常沟通,感情就好了。”

深田社区组织居民学习交流。 杨伏山 摄深田社区组织居民学习交流。 杨伏山 摄

  有了这样的感情基础,居民对社区工作也就有了更多的理解,更乐于自发参与社区治理。林彩霞说,谁家遇到困难了,大家纷纷伸出援手,“都来帮忙,同心协力。”

  对此,在深田社区居住超过40年的沈丽秀深有同感。她说,过去,小区都是旧房子,环境很乱,邻里之间少有往来,甚至“彼此连楼上住的谁也不知道”,老人有个病痛什么的也没人管;现在,小区设了助老员,新时代实验站多了好多年轻人,对老人非常关心,服务非常全面。“家里要是遇到什么问题,只要一个电话,就有人上门帮忙来了,真的非常贴心。”

  “邻里关系好了,邻里之间有什么困难,彼此都乐于互相帮助,互相关照,关系就越发亲密。”沈丽秀说。

  当下,都市里楼房盖得越来越高,邻居之间素不相识的现象却并不少见。郭娴琳表示,深田社区希望用这种“近邻”模式,让邻里关系能够更好。

深田社区居民晨练。 杨伏山 摄深田社区居民晨练。 杨伏山 摄

  在深田社区,居民走出家门,走进社区,通过参加社区举办的各式各样的活动,感受来自社区以及周边邻居的关爱与热情。

  伴随邻里之间以及对社区的认同、共情,更多的居民参与到社区的自治与共治当中来,社区组建的百事帮邻里互助服务队也吸引越来越多居民参与其中,发光发热,互帮互助,共建属于自己的美好家园。

  深田社区探索的“近邻”模式,在社区治理中彰显出强大聚合力。目前,“近邻”模式已在厦门全市推广。

志愿者入户为老人提供服务。 深田社区供图志愿者入户为老人提供服务。 深田社区供图

  “厦门在全市推广‘近邻’模式,对我们进一步做好社区治理,具有很大推动作用。”厦门市湖里区兴隆社区主任助理、台商熊麒向记者表示,兴隆社区较早引进台湾社区治理模式和经验,建设美好小区,内容上与“近邻”模式异曲同工。

  作为厦门市对台服务试点社区,兴隆社区现有300多名台胞在此居住、生活、创业。熊麒说,兴隆社区工作的特色主要是以两岸融合为主轴,“近邻”模式让台胞与社区居民互动很好。“我们将把‘远亲不如近邻’这一理念更凸显起来,促进两岸同胞融合发展。”

  如今,深田社区所属思明区委宣传部正创新打造思明近邻宣讲品牌,组建1个区级“近邻”宣讲团和10个街道“近邻”队,深入全区展开百场巡回宣讲,让厦门这座充满爱心的城市更和谐、更温馨。(完)

                                                                                                  • 吉利彩票官网平台

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                                                                                                      有了AI,人人都可以是艺术家。AI绘画的出现,恰如瑞士艺术家保罗·克利所言:“艺术不是再现可见,而是使不可见成为可见。”经过20年左右的发展,目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同,发展最久的是“以图生图”,再到近期火爆的“文+图”生图。当然,也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

                                                                                                      上传一张图片,或者输入一些简单的关键词,系统就能自动生成一张卡通图像……最近一段时间,AI绘画开始在互联网社交平台走红。

                                                                                                      AI绘画,顾名思义就是利用人工智能进行绘画,是人工智能生成内容的典型应用场景之一。其主要原理是收集大量已有作品,通过算法对其内容和风格特征进行解析,最后再生成新的作品,所以算法是AI绘画的核心。

                                                                                                      当前,“凭空”生成图像的AI绘画,其实也会动辄“翻车”:也许上一秒AI通过你的照片绘出的是一张充满艺术感的二次元画像,下一秒你的宠物猫、狗则可能被画成可爱少女或肌肉猛男。

                                                                                                      事实上,AI绘画早已火爆全球。第一张公开展出的、由人工智能创作的绘画作品《埃德蒙·贝拉米的肖像》曾于2018年在佳士得拍卖行以43.25万美元成交,那是一张由机器学习了从14世纪到20世纪的1.5万张肖像画之后自动生成的一张肖像画作品。

                                                                                                      AI绘画是如何实现“凭空”生图的?除了娱乐外,AI绘画还有哪些潜在的应用前景?

                                                                                                      从“以图生图”到“语音生图”

                                                                                                      2022年,由人工智能创作的《太空歌剧院》一度火出圈。在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中,《太空歌剧院》获得“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖。它的构图、配色以及画面的细节堪称精致。然而,这个作品的创作者不是艺术家,而是来自美国科罗拉多州的游戏设计师。

                                                                                                      这位游戏设计师在一个名为“Midjourney”的AI创作工具里,先输入几个关键词,如光源、构图、氛围等,得到了100幅作品,再进行约80小时的修图修饰,最终选出3幅作品,最后把图像打印到画布上。

                                                                                                      通过简单交互式对话在短时间内生成的“艺术”作品,让人类艺术家展开了一场关于“AI绘画作品参赛是否属于作弊”的争论。这场声势浩大的争论也令大众直观地意识到如今的AI绘画水平已经发展到了何种程度。

                                                                                                      “人工智能在艺术方面的创作最早可以追溯到上个世纪末,当时的人工智能绘画技术叫作‘图像的风格化滤镜’。”中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室研究员董未名说,最初的AI绘画方法比较简单,比如一张普通的照片,通过一些图像处理的算法,把照片像素进行几何或者色彩上的变换,然后再调节不同参数,就可以模拟出类似油画或者水彩画的风格。

                                                                                                      经过20年左右的发展,目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同,发展最久的是“以图生图”,再到近期火爆的“文+图”生图。当然,也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

                                                                                                      AI绘画主要依靠三种技术模式实现

                                                                                                      董未名介绍,目前AI绘画主要借助图像风格迁移技术、图文预训练模型和扩散模型实现。

                                                                                                      “图像风格迁移技术指的是图像处理算法通过对输入的真实图像内容特征和对参考的艺术图像风格特征的提取,实现真实图像内容特征和艺术图像风格特征的融合,从而生成新的艺术图像。”董未名举例,如果将美国旧金山艺术宫的外景照片和印象派创始人莫奈绘制的作品,通过图像风格迁移技术进行融合,就能得到一张看起来像是由莫奈绘制的美国旧金山艺术宫的绘画作品。最初的AI绘画采用的正是这种技术。

                                                                                                      不过,在董未名看来,图像风格迁移技术大多依赖的是生成式对抗网络(GAN)算法,它最大的问题是生成的绘画作品艺术性不强,笔触和构图让人觉得与真实的绘画有差距,所以长久以来,AI绘画一直“籍籍无名”。

                                                                                                      当图像风格迁移技术还在挣扎于输出作品的审美问题时,图文预训练模型的出现,加速了AI绘画的崛起。

                                                                                                      “依托图文预训练模型,只要输入一句话或者上传一幅风格明显的图片,算法就能将图像特征和文字特征‘对齐’。生成的绘画作品的内容特征和上传图片的内容相似,艺术性也比图像风格迁移技术生成的图片强很多。”董未名举例,比如支撑图文预训练模型的可对比语言—图像预训练(CLIP)算法,就是利用图文特征“对齐”的能力,再结合已有的生成模型,实现“以图生图”或者“图+文”生图。

                                                                                                      不过,董未名坦言,图文预训练模型的推广也存在一些争议,有部分人认为,该模型在训练前期,需要用大量的图形处理器(GPU)进行数据训练,耗电量大、成本很高,而该模型的应用场景却不够清晰。但也有人认为,也许该模型未来可以打造为通用的人工智能模型,用它完成更多的算法作业,只是这还需要时间的验证。

                                                                                                      诚然没有一项技术是完美的,这也为人类探究更先进的技术提供了无限动力。当下最流行的扩散模型便是其中之一。

                                                                                                      “目前最新的AI绘画技术采用的就是扩散模型,这种模型可以把一个随机采样的噪声输入模型,然后尝试通过去噪来生成图像。”董未名表示,扩散模型也存在弱点,由于模型对图片内容识别的能力不足,或者难以完全理解识别文字的意义,以及训练数据的偏差,有时便会生成“四不像”的作品。此外,扩散模型生成图片的速度比较慢,目前还达不到实时生成图片。

                                                                                                      互联网治理、元宇宙或潜藏应用前景

                                                                                                      AI绘画目前的应用场景,更多聚焦于社交软件。近期在国内社交网络“火出天际”的AI绘画软件主要集中在小程序及App。随着AI绘画小程序的火爆,短视频平台抖音也迅速上线了AI绘画特效。同时,此前腾讯上线了“QQ小世界AI画匠”活动,百度也推出了首款AI艺术和创意辅助平台“文心一格”。

                                                                                                      有了AI,人人都可以是艺术家。AI绘画的出现,恰如瑞士艺术家保罗·克利所言:“艺术不是再现可见,而是使不可见成为可见。”“AI现在已经完美实现了这一目标,人们可以通过机器计算来绘制出很多现实中见不到的场景。”董未名畅想,不远的将来,AI绘画或许还将展现更丰富的应用场景。

                                                                                                      “现在网络上充斥着很多不良内容,这些内容为了逃避监管经常以绘画的形式出现,而当前很多内容识别模型对真实图片识别得很准确,但缺乏不良内容艺术作品的相关训练数据,所以对不良内容识别不准确。也许可以用AI绘画技术,积累不良内容艺术作品的数据,并用以训练识别模型,以提升互联网内容的安全监管能力和识别的准确率。”董未名建议。

                                                                                                      在董未名看来,作为一种艺术呈现形式,AI绘画也将在元宇宙、设计、文旅等行业催生新的商业模式。例如AI绘画目前在AI辅助创作、短视频、影视制作和元宇宙等方面都有布局,因为这些赛道都离不开创意,AI绘画可以帮助创作者通过简单的特征输入,实现对其创意的预览,甚至可以直接进行创作。

                                                                                                      不过,董未名并不讳言,当下AI绘画仍然存在版权争议问题。AI绘画的核心是模型,而训练模型需要使用大量图像、文本数据。对于未经授权的图片,经过运算之后所生成的图像版权归属尚难界定。“有的画家风格特别明显,如果用画家的画去训练算法模型生成作品,那最后的版权属于谁呢?”董未名提出的问题,正是多数AI绘画作品所面临的现实问题。

                                                                                                      AI绘画掀起了一场资本的群体狂欢,希望有一天它能走出“照猫画虎”的尴尬,真正服务艺术创作、创造更多价值。(科技日报记者 金凤)

                                                                                                      (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                                                    [责编:天天中]
                                                                                                    阅读剩余全文(

                                                                                                    相关阅读

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