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外籍友人“入乡随俗” 与西安民众共迎元宵佳节******
中新网西安2月2日电 (杨英琦)元宵节前夕，兔年春节的年味仍在持续。2月2日，“丝路欢歌”——中外友人喜迎元宵节文化交流活动在西安举办，来自20多个国家的三十多位外籍人士欢聚一堂，与中国民众一起体验传统民俗。
参加本次活动的外籍人士来自各行各业，无论是演员、商人、视频博主还是在校教师，均已在西安生活多年。谈及包饺子、剪纸、吃元宵、贴春联等传统民俗，他们皆有或多或少的了解，并表现出浓厚的探索欲。
当日活动举办地为西安一家印度文化交流餐厅。该餐厅内除了印度风格的装潢外，福字、灯笼、中国结等红色系的中国特色风装饰随处可见。在其室内准备的民俗体验活动中，包饺子、剪纸体验备受欢迎。
图为活动现场的剪纸作品展示区。 杨英琦 摄“今天我包了7个饺子，如果不是时间原因，我还可以包得更多。”来自美国的大卫称自己非常热爱这座“碳水之都”，尤其是饺子、油泼面等面食。“今年春节，西安人山人海。我也入乡随俗过了一个地道的‘中国年’，与朋友相聚、互送新年祝福。”
来自埃及的艾小英就读于西北大学文学院，除了节庆的热闹氛围，蕴含丰富文化含义的春联是她对中国春节印象最深的元素，“今年是我在西安过的第六个春节，也是年味最浓的一年。”
活动现场，歌手任敬献唱《千古长安》《幸福丝路》等歌曲。“千年古都，常来长安。我很高兴有机会参加此类中外文化交流活动，展示西安的文化与民俗。”她认为，与外国友人相聚西安共迎元宵佳节、分享中国文化是件很有意义的事情。
现年61岁的西安剪纸非遗传人惠延林常年致力于推广剪纸艺术。在这场中外文化交流活动中，她向大家介绍了中国春节传统民俗的文化意义，并展示出精美的剪纸作品。来宾和孩童们围绕在惠延林身边了解、学习剪纸艺术，饶有兴致。
本次活动在中外友人的掌声与欢笑中落幕。当日不少来宾表示，希望未来能有更多机会了解中国民俗，促中外文化交流互通。(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） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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