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国际最新研究：到2099年或有逾40%陆地动物经历极端高温事件******

　　中新网北京1月19日电 (记者 孙自法)国际著名学术期刊《自然》最新发表一篇生态学研究显示，未来极端气温危及陆地动物，按照当前对未来全球气温估计的最大值，到2099年可能将有超过40%的陆地脊椎动物经历极端高温事件，而长期暴露在高温中可能会对全球许多物种的未来构成威胁。

　　该论文指出，极端热事件是指气温大幅超出历史阈值的时期。现在的极端热事件发生频率比历史记载的更高，而且程度也因人类活动而加剧。极端高温的反复出现会伤害野生动物，与心理应激增加、繁殖输出减少、种群数量下降有关。这说明，持续的气温飙升会对今后的生物多样性构成巨大威胁。之前评估气候变化对野生动物影响的研究未能分析日常热应激的短期动力学，亦未能衡量气温变率而非高温本身所带来的伤害。

　　论文通讯作者、以色列内盖夫本-古里安大学戈帕尔·穆拉里(Gopal Murali)和合作者一起，利用对1950-2099年极端热事件发生频率、持续时间和强度的预测，模拟了在不同温室气体排放情景下，约33600种陆地脊椎动物对极端热事件的暴露情况。他们预计，在高排放情景下(升温预计达4.4°C)，41%的物种在它们分布的至少一半陆地区域内会经历极端热事件。这一比例在中高排放(升温接近3.6°C)和低排放(升温控制在1.8°C以内)情景下分别为28.8%和6.1%。

　　两栖动物和爬行动物面临的风险可能最高，预计将有55.5%的两栖动物和51.0%的爬行动物，会在高排放情景下经历极端热事件，相比之下，鸟类和哺乳动物的这一比例分别为25.8%和31.1%。

　　论文作者总结强调，控制温室气体排放，能大幅减少极端高温对生物多样性的影响。(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）