公安机关打击整治养老诈骗工作战果显著 破案3.9万余起******
中新网1月17日电 据公安部网站消息,2022年,全国公安机关深入推进打击整治养老诈骗专项行动,切实维护老年人合法权益。截至12月底,公安机关共破案3.9万余起,打掉团伙4730余个,追赃挽损300余亿元,取得显著战果。
高位部署推进。公安部成立专项行动领导小组,组织多警种统筹推进打击整治工作,将打击养老诈骗犯罪作为夏季治安打击整治“百日行动”的一项重要内容,对以提供“养老服务”、投资“养老项目”、销售“养老产品”、宣称“以房养老”、代办“养老保险”、开展“养老帮扶”等为名,侵害老年人财产权益的各类违法犯罪发起凌厉攻势,全力推动专项行动向纵深发展。
强化破案攻坚。组织全国公安机关强化线索摸排,及时发现核查处置相关线索2.1万条;全力破案攻坚,共侦破养老诈骗现案2.8万起;全国打击整治养老诈骗专项行动办公室挂牌督办的60起重大案件和公安部挂牌督办的15起重大案件全部告破。聚焦保健品类诈骗、民族资产解冻类诈骗、医疗保健器械类诈骗、集资类养老诈骗等突出诈骗活动,先后发起四批次集群战役,对29起跨省案件进行集中收网,捣毁诈骗窝点240余个,狠狠打击了犯罪分子嚣张气焰。
全力追赃挽损。始终坚持以人民为中心的发展思想,把追赃挽损作为检验专项行动成效的重要标准,全流程同步追赃,多手段支撑追赃,多部门联动追赃,对涉案资金流向一查到底,坚决防止隐匿、抽逃、转移财产,累计追赃挽损300余亿元,有力维护了人民群众合法权益。
加强部门协同。公安部会同最高法、最高检联合出台指导意见,规范办案要求,为有序推动专项行动提供重要保障。各地针对打击工作中发现的涉养老诈骗领域存在的管理漏洞,发出公安提示函5538份,会同行业监管部门先后开展37次联合清理整顿行动,切实补齐短板、消除隐患。
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)