江西抚州贫困户脱贫记勇摘贫困帽争做脱贫星(图)

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江西抚州贫困户脱贫记勇摘贫困帽争做脱贫星(图)

中新网抚州6月13日电 题:江西抚州贫困户脱贫记:勇摘贫困帽 争做脱贫星

作者 吴鹏泉 李勇 吴越

在实验部分,对比当前能够达到SOTA的基于文本的翻译模型,作者发现他们的模型在翻译方面更加优秀。

关于视频编码器,作者使用了标准I3D模型,再加上一个将输出映射到联合嵌入空间中的线性层。编者注:I3D模型可以理解为基于2D卷积网络的增强版,全称是Two-Stream Inflated 3D ConvNet,其论文被2017年CVPR收录。

如上,作者在对比英语和法语、韩语和日语之间的翻译结果之后,作者的MUVE方法最优,英韩和英日之间的翻译比基于文本的方法有着非常大的改进。

AdaptLayer的作用是改变语言Y的单词嵌入空间,使语言Y中的单词嵌入尽可能地与语言X中的单词嵌入相似。

另外,当词汇量变化的时候,如上图所示,只有MUSE方法的性能没有下降。其他基于文本的方法都依赖于词汇量大小。

问题三:我国新冠疫苗的研发进展速度为何这么快?

4月12日,国家药监局批准了中国生物武汉生物制品研究所和中国科学院武汉病毒研究所联合申请的新冠病毒灭活疫苗,也进入了临床试验。13日,又批准了北京科兴中维生物技术有限公司研制的灭活疫苗开展临床试验。

语言X编码器由3部分组成:1、词嵌入层;2、简单的位置的全连接前馈网络层(a position-wise fully connected feed-forward layer);3、一个线性层。其中词嵌入层的作用是将序列转换成维度向量;全连接前馈网络层作用是现在单词上进行最大池化,然后生成序列维度向量;线性层的作用是建立联合嵌入空间与中间表示(Intermediate Representation)的映射。

但这也表明了单纯的基于文本的方法更适合“长相”类似的语言,如英语和法语。

问题六:我国的疫苗研发在国际上处于什么样的水平呢?

李平是江西省抚州市黎川县德胜镇新店村人,5岁时因意外摔伤造成身体四级残疾。祸不单行,其父亲因病不幸去世,治病欠下大笔债务,母亲带着妹妹改嫁他人,家里的生活重担压在了李平年幼的肩膀上。

教学视频在YouTube上大量存在,并且内容相似度非常高,所以作者使用了教学视频作为训练数据。虽然使用自动语言识别技术能够得到了很多视频和相应的字幕,但收集的数据有很多瑕疵:首先对教学视频中的内容进行聚类并不容易,其次有时候教学视频中的“讲师”说着与主题无关的废话。

如上图在英语到法语翻译上,作者的模型在这两个基准上的表现明显优于基准线。另外,MUVE(第4行)比单独的基础模型(第3行)有了显著的改进(在字典和简单词基准上分别有+19.8%和+30.3%的绝对改进)

无论是身残志坚的李平,还是被评为感恩自立模范的袁平赵,亦或是赶上短视频快车主动脱贫的管龙飞,都只是江西省抚州市贫困户脱贫过程中的一个缩影。公开数据显示,2019年,江西抚州脱贫攻坚取得决定性进展,2.2万名贫困人口脱贫,贫困县全面摘帽、贫困村全部出列。(完)

这些信息是通过射频识别(RFID)技术从球上传输的,并由球场侧的接收器接收-每个球员也都戴着RFID标签,因此同样可以跟踪他们的运动和位置。结果,可以快速而准确地确定是否发生了诸如向前通过的犯规行为。

袁平赵是江西省抚州市宜黄县“感恩自立模范”。2014年,袁平赵被诊断为胃癌,当时三个女儿都还在读书,原本就入不敷出的生活更是雪上加霜。

“他过去也总是有信心,但不像现在这个水平,他已经如此的成熟了。对比刚崭露头角时,他已经提高了非常多,不仅是球场上,还有场外。他总是希望学习,想要变得更好,在我看来,每次我看到他比赛,他都在进步。他成熟了很多,变成了一个真正的男人。”

问题二:疫苗能够进入临床试验阶段的审批标准是什么?

作者们在构建无监督翻译系统的时候,就借鉴了上述思路:向系统提供不同国家人做事情的视频,同时用他们本国语言解释他们在做什么。选用内容大致相似的教学视频,比如虽然是不同语种,但是都是在教人如何榨橙汁的教学类视频。

村两委了解到袁平赵因病致贫、因学致贫情况后,将他识别为帮扶对象。帮扶干部经常到他家里走访,解决袁平赵实际困难。2016年,大女儿、二女儿完成了学业,可以外出打工补贴家用。可喜的是,2018年,袁平赵战胜了病魔。

实验:“我”的模型更加稳健

科技部社会发展科技司司长吴远彬:科研攻关组布局了病毒的灭活疫苗、核酸疫苗、重组蛋白疫苗、腺病毒载体疫苗及减毒流感病毒载体疫苗这样五条技术路线。目前,已经有三个疫苗获批进入临床试验,其中腺病毒载体疫苗首个获批进入临床研究,已于3月底完成了一期临床试验受试者的接种工作,并于4月9日开始招募二期临床试验志愿者,这是全球首个启动二期临床研究的新冠疫苗品种。

他还通过微信朋友圈卖羊,在2018年就脱了贫,如今做“网红”,年纯收入可达6万余元。去年,乐安县增田镇种植脚板薯300亩,可是有品质没销量,管龙飞就帮着做网络直播推广销售,现在已经卖出了2000多斤。

身残志坚辛勤劳动、因地制宜发展养殖业、直播带动农副产品销售……今年是全面打赢脱贫攻坚战的决胜之年、收官之年,江西省抚州市不少贫困户依托政策帮扶,加上自身努力,勇摘贫困帽、争做脱贫星。

无监督单词翻译的稳健性如何?如上图所示,作者展示了MUVE、MUSE[10]、VecMap[4]在英法字典数据集中Recall@10的表现,并用JS距离( jensen-shannon,上表中用~表示)测量异同度。

通过最小化上述联合损失函数训练模型能够建立两种语言的映射关系,即对于给定的x∈X,能够找到y∈Y。

“我的理想是把更多本地的优质土特农产品推介出去,帮助更多农民增收致富。”管龙飞如是说。

一期临床试验重点是观察使用的安全性,主要是通过少数易感健康志愿者作为受试者来确定人体对疫苗不同剂量的耐受和了解它初步安全性的结果,一般都是人数规模相对比较小,都是数十人或一百人左右,这是一期临床试验必须要做的。

问题四:获得批准进入临床试验疫苗的安全性能否得到保障?

二期临床试验是扩大样本量和目标人群,目的是为了对疫苗在人群中初步的有效性和安全性的结果进一步进行确认,并且确定免疫程序和免疫剂量,这是在二期临床试验必须要做完的。一般受试者要数百人,二期临床试验都是好几百人甚至更多。需要指出的是,一期、二期临床试验都是由健康志愿者,相对比较容易募集,根据不同的免疫程序、不同的方案,大概需要几个月的时间。

为了还清父亲治病所欠下的债务并养活自己,李平一边学着种地,一边跟着村里的老师傅学制作篾筐,勉强维持生计。2013年,国家实施精准扶贫精准脱贫方略,李平因残且劳动力相对较弱,人均收入仅1767元,镇、村经过核实并民主评议,李平一家5口被评为建档立卡贫困户。

作者使用了Adam优化器,初始学习率设置为10^-3,批处理量为128,并在2个Cloud TPU上训练模型200k次迭代。

对于语言Y的编码器,作者使用了跨语言共享模型权重,即语言X和语言Y编码器之间共享前馈层和最后一个线性层的权重。为了将不同的语言输入到共享层,作者在语言Y中的单词嵌入层之后添加一个名为AdaptLayer的线性层。

总体思路:利用教学视频获取共享视觉

如上图所示,整个模型包括3个编码器,一个是针对语言X的,一个是针对Y的,一个是针对视频Z的。这三个编码器组成的模型,经过训练之后,其目标是能够视频Z建立X语言与Y语言的映射。

帮扶干部动员康复后的袁平赵因地制宜发展产业。“养病的几年,是政府帮助我渡过了难关,我一定要更加努力,早日脱贫致富。”2019年,袁平赵养殖水牛5头、猪2头,栽种白莲6亩,光上山挖竹笋收入就达到3000元,空闲时还打点零工,生活逐渐好了起来。

另外,对于视频编码器,作者在Kinetics-400数据集上预训练的I3D模型进行微调,对于语言模型作者在相应的HowToW-Text数据集上预训练了单词嵌入层。

那么,模型能在多大程度上改进基于文本的单词翻译方法?作者实验了三种无监督方法和一种有监督方法,所有的方法都使用了在HowToW-Text上训练的单词嵌入方法。

王军志:疫苗成功研发是人类面对重大传染病取得根本性胜利的关键,国内外民众翘首以盼,中央高度重视,全国上下数千名相关领域的科学家全力以赴,推动我国疫苗研发工作取得积极进展,充分体现了我们的制度优势。

“我想所有人都看到了他的场外举止,特别是在这次疫情期间,他的表现非常自律。”

虽然有挑战,但是这种共享视觉促进了翻译的精准度。如上图所示,作者在论文提出的英法翻译。据说,通过看视频,在翻译常用词和视觉词时能达到28.0%和45.3%的正确率,对比基于检索翻译方法正确率12.5%和18.6%高了不少。

总的来说,首先要生产出合格疫苗样品,在动物实验中证明安全有效性后,才能进入临床试验。国家对于疫苗研发的每个环节,都有相应的技术法规可以遵循,这些法规和技术要求和WHO等国际上的标准是相一致的。

作者在论文用的方法也很简单,模型通过“观看”视频,能够在两种语言之间建立共同的视觉表征,即在给定共享嵌入情况下构建视觉-文本混合映射算法。

在训练时,作者从给定的数据集中抽取一个视频片段及其相应的旁白。每个训练批包括来自任一语种语言的片段,而NCE损失中的每个元素的负值是来自该批中的其他相同语言的元素。

王军志:疫苗本身是一种用于健康人的特殊药品,安全性是第一位的。所以在应急审批过程中,始终坚持尊重科学、遵循规律,以安全有效为根本的方针,坚持特事特办,在这个过程中很多研发的步骤由串联改为并联,研审联动,滚动提交研发材料,随交随审随评。在标准不降低的前提下,通过无缝衔接,大大提高了研发的效率和审评的效率。

举个简单的例子,儿童在学习语言的时候,更多的是观察环境并与周围的人互动,在这过程中,并不需要任何明确的指导和监督。他们在学习多门语言的时候,可以利用不同情况下的相似情境:他在周一听到“狗在吃东西”时候看到景象,与周五听到“le chien mange”句子时候看到的景象是类似的。

家住江西省抚州市乐安县南村乡炉桐村大山排村小组的管龙飞在当地小有名气。这个看似老土、貌不惊人的农民,操着一口不太标准的普通话,却活跃在淘宝、京东、拼多多、今日头条等平台。

当训练数据量不同的时候,模型表现如何呢?上图展示了用原数据集体量的100%、10%、1%数据训练的结果,用 Recall@10衡量时,显然作者的方法在低资源(训练语料不足)情况下表现更好。

王军志:国内外对于疫苗的上市应用具有严格的法律法规和技术标准的要求。各类疫苗在临床前研究的过程、技术特点和要求都有所不同,疫苗进入临床试验必须完成药学方面研究、有效性研究和安全性研究。

图为帮扶干部在田间地头指导袁平赵栽种白莲。(资料图) 邹振朝 摄

截至目前,五大技术方向疫苗都总体进展顺利,第一批确定的9项任务都已完成临床前研究(也就是动物的有效性、安全性研究)的大部分工作,大部分研发团队4月份都能完成临床前研究,并逐步启动临床试验,有的团队进展更快。应该说,我国新冠疫苗研发进展目前总体上处于国际先进行列,不会慢于国外。

在研究能否提高单词翻译质量方面,作者将自己的模型另外两个基线进行比较。第一个基线(Random Chance)采用的是在不使用视频的情况下检索出的翻译,第二个基采用了视频检索(Video Retrieval),使用视频创建两种语言之间的并行语料库。

中国工程院院士王军志:新批准的两个疫苗实际均属于新冠病毒灭活疫苗。灭活疫苗是用完整的病毒组成,它制备的过程要通过理化方法要灭活其致病性,还要通过灭活验证,而且仍然保持病毒的免疫原性,通过纯化工艺等制备过程,制备出候选疫苗。候选疫苗接种到机体可以刺激机体的免疫反应,产生抗体,达到保护作用。

图为江西省抚州市乐安县南村乡炉桐村大山排村小组村民管龙飞在田间地头直播自己的土特产。(资料图) 黄煜 摄

f、g、h分别对应语言X、Y以及视频Z的嵌入函数,L定义为损失函数。

另外,教练员可以使用该系统评估球员的表现,测量传球距离等因素,或者在发球时踢球悬在空中的时间长短。该系统去年在伦敦的RugbyX锦标赛上成功进行了试用-这项赛事非常适合作为该技术的测试平台。

模型架构:多语言无监督学习

疫情之初,我国最早分离到病毒株,当时活病毒要经过大规模培养,通过联防联控机制协调研发单位,利用我国建立的生物安全比较高的生产条件,也就是P3实验室,这样可以大量培养活病毒,使我们的研发具备一个基本的条件。各部门的专家早期介入,全程指导,特别是指导企业完成了临床前必要的动物实验。完成以后,还有生产出来的三批临床试验的样品,要经过中国食品药品检定研究院检验合格。所有的材料在这个过程中同时采用滚动提交申报材料,按照国家药监局特别审批的程序,遵照相关的技术要求进行审批,审批的结果是达到了应急批准临床试验的要求,获得批准进入临床试验。

整个模型的优化目标如上公式所示,据作者介绍,通过定义上面公式,能够将训练策略扩展到多语言情况。

上述公式L(f,h)定义如下:

问题五:新冠疫苗离全民接种还差几步?

管龙飞的网名叫“南村野羊倌”,是一名有着1.4万粉丝的农民“网红”。老管在山上养羊、养鸡,常在短视频或直播中分享自己的农村生活,并带动家乡农副产品销售。

问题一:我国研发的新冠疫苗进展到哪步了?

论文的基本思想是:地球上的人类可能说着数千种不同的语言,但用“眼”看到的世界确是只有一个,有了这个视觉基础,就可以弥合语言之间的差距。

结果显示,当当语料库相似时(例如Wiki-En和Wiki-FR),所有的方法都表现良好。当语料库不相似的时候,MUVE明显优于其他方法,也更加稳健。

(雷锋网(公众号:雷锋网))虽多种语言,描述的是同一种事物

真正确定疫苗的有效性还有三期临床试验,三期临床需要的样本量更大,对于一般的传染病,一般要观察一个流行周期来确定它对易感人群的保护率,它的规模都是好几千,有的甚至上万人。一般三期临床试验得到最终结果才是疫苗批准上市的科学依据。在通常情况下要经过这样三个部分。

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王军志:一般来说,通常的临床试验分为三期,就是三个阶段,三个阶段的目标和意义不一样,根据研发的设计,方案不一样,需要的时间也不一样。

在实验过程中,作者对视频的转录本进行了token化,把每种语言的65536个最常用的单词汇聚到了一个词汇库。经过预处理,作者使用了word2vec训练单语单词嵌入,并在MUVE(作者文章中提出的算法)、MUSE和VecMap模型中使用这些预训练的嵌入。

经过几年来的政府精准帮扶和自身辛勤劳动,李平一家2016年人均收入达到5621元,光荣脱贫了。2019年,他不仅还清了父亲留下来的所有债务,还攒下了一些积蓄,人均收入也达到了10934元。