青海2020高招一段本科投档结束线上线下助力录取查询

中新网西宁8月18日电(祁增蓓 马铭言)“与去年相比,今年的录取程序更加严谨、透明,录取工作组织有序。”青海师范大学附属第二中学张老师说。

18日下午,青海省教育招生考试院开展“招生录取开放日”活动,邀请人大代表、政协委员、考生及家长等代表参观青海省高考录取现场,零距离感受青海省招生录取工作。

那么这项技术是如何做到呢?

研究人员称,其方法主要依赖于一对神经网络,一个是去除外部物体投射的外界阴影(Foreign Shadows),另一个是柔化由对象特征投射的面部阴影(Facial Shadows),并添加合成补光来提高照明率。在此框架的基础上,通过以下具体技术实现达成了图像修复效果:

记者在录取现场看到,录取工作根据招生院校所属地域不同分别划分为不同的区域,对应每个区域安排一名录检工作人员。每位工作人员都配备了数字录音电话,录取现场实行24小时不间断监控和主要负责同志担任双组长的录取监督机制,实现录取全过程可追溯,确保招生录取工作公平公正、公开透明。

疫情正分割出富人和穷人两个世界。全球亿万富豪财富总额又创新高,而穷人则朝不保夕,失业下岗。美国50位最富有的人的身家将近2万亿美元,而约1.65亿收入最少、也即一半美国人的全部身家加起来也不过这个数。50人=1.65亿人!贝索斯去年离婚被分一半财产,今年股市又给他补回来了,人家还是蝉联世界首富。

7月16日,武警江西总队宜春支队出动40余名官兵前往永修县艾城镇高桥圩邱家段构建防浪圩堤。图为抗洪官兵正在利用沙袋加固防浪堤。许书灿 摄

不过,对于小白来说,Ps等软件有一定技术难度,而且操作步骤复杂,那么有没有一种简单,对小白友好的处理方法呢?

可以看到,该AI算法的修复效果还是非常显著的。原图中,人脸的三分之二全部被阴影覆盖,修复后,阴影被大面积去除,而且基本保持了人像的原貌,看不出任何图片修复过的痕迹。

7月16日,江西省九江市永修县艾城镇高桥圩邱家段堤坝突发险情,武警江西总队宜春支队出动40余名官兵紧急救援。在整个抢险行动中,全体参战官兵不畏艰难,英勇顽强,经过8个多小时的连续奋战,装填搬运沙袋2400余袋,加固堤坝300余米,成功控制了险情。

特朗普说是中国人偷走了美国人的工作机会,不,是AI。即便没有中国人,美国的中下阶层也会失去机械性的工作——机器取代了马车,而人工智能取代的不是马也不是车,而是赶车的那个人。

大规模训练数据集:用于训练和评估针对异物阴影,面部阴影和虚拟补光的机器学习模型。 对称面部图像生成:用于显式编码对称提示,以训练面部阴影模型。

据录取现场相关负责人介绍,今年参加本科一段批次录取的院校共527所,按照“位次优先、遵循志愿、一轮投档”的办法投档。根据平行志愿投档规则,在正式投档之前,已经进行了多次模拟投档。提前与本批次录取院校就生源情况、调档比例、计划调整进行了沟通,保证招生院校充分了解生源情况,确保完成公布的招生计划,同时降低投档考生被退档的风险,切实维护广大考生的切身利益。

图为录检联络组组员录入考生信息。马铭言 摄

图为工作人员与招生院校沟通考生情况。马铭言 摄

由伯克利,麻省理工学院和Google Research组成的研究团队称,他们开发的基于神经网络的AI模型不仅可以去除面部阴影,还可以准确识别哪些是需要处理的阴影,并自动完成补光。

据记者了解,录取期间,青海省招生考试院成立了纪检监督计划调档、录检联络、宣传信访、网络技术应急保障和后勤安全保障六个职能小组,各小组分工明确,各司其职,互相监督,认真做好高考招生录取各项工作。

图为抗洪官兵正在利用沙袋加固防浪堤。许书灿 摄

引用链接:(雷锋网雷锋网(公众号:雷锋网)雷锋网)

对比之下,本次研究的模型能够完全去除外来阴影,同时仍保留被摄体的整体外观。

什么是K字形分化?疫情之后,美股连创新高,富人和专业人士财产估值上升,同时,申请救济、依靠food bank(申领免费食物)的人数也达到高峰。彼此分道扬镳,呈K字形。白领阶层因可在家办公,收入也不受影响。而走下坡路的呢,是受教育程度不高、本来工资就低的人,他们往往得出门工作,聚集在一起易感染病毒,否则只有接受下岗失业现实。这其中又以有色人种和妇女的工作机会下降为突出现象。而这些正是当前美国诸多街头抗议的底层因素。

当前,中国工厂模式仍具竞争力,但此模式就是把人当机器,等机器真的来了的时候,人就下岗了。

最后要说明的是面部阴影的柔和和补光效果。输入的图像很可能包含粗糙的面部阴影,例如脸颊、眼睛周围(如下图)。从下图可以看出,将面部阴影柔化模型与可变的“光度” M结合应用会产生更柔和的图像阴影,如bc列。

不过,目前算法还是存在一定的局限性,比如模型有时无法去除双边对称的阴影。因为阴影增强模型的训练数据是通过增加光的大小来渲染的,所以简单的亮度设置会偏向于生成看起来模糊的图像。

研究人员称,他们实验发现,这项识别并去除阴影的AI算法在人像处理方面表现最佳,未来几年,这项技术可能会被广泛应用到智能手机中,帮助用户轻松处理复杂的修图问题。

面部阴影:在这里,研究人员使用Light Stage扫描的数据集来构建由小光源照明的输入/输出对,以及每张脸部可变和可补光的输出图像。

截至8月18日24时,据31个省(自治区、直辖市)和新疆生产建设兵团报告,现有确诊病例569例(其中重症病例26例),累计治愈出院病例79685例,累计死亡病例4634例,累计报告确诊病例84888例,现有疑似病例2例。累计追踪到密切接触者808005人,尚在医学观察的密切接触者17093人。

我们先来看一组实验对比图。

境外输入现有确诊病例212例(无重症病例),现有疑似病例2例。累计确诊病例2339例,累计治愈出院病例2127例,无死亡病例。

图为抗洪官兵正在装填沙袋。许书灿 摄

按尤瓦尔的警示,未来只有1%的人完成下一次生物进化,升级成新物种“神人”,而剩下99%的人将彻底沦为无用阶级。杨安泽的全民基本收入方案似乎提供了某种解决方案。但姑且不说这么大一笔钱能不能收上来,就说闲下来的人都干什么去,就是个巨大的社会问题。

如果打开手机相册,你会发现户外自拍照或多或少都会存在阴影问题,这是光线位置、自拍角度和周围环境等因素造成的,比如在强光照下,周围树木、建筑,或者头戴的帽子都可能在面部形成阴影。

接下来,我们来详细介绍具体的技术原理和实验结果。

研究人员介绍称,镜面反射也被抑制是一种理想的摄影实践,因为镜面高光通常会分散和遮盖对象的表面。此外,该模型的亮度比分量通过在此处与检测到的琴键相反的方向形成的强度为训练中使用的最大值的合成补光度,从而降低了由面部阴影(d)引起的对比度。

年初,经济学家们都预测说,美国的经济将会有一个V字形或者U字形的迅猛的恢复,但是现实越来越给我们展现了一个K字形的分化。

图片中人脸被大面积的阴影覆盖,如果不想放弃原图,只能用Photoshop等专业的修图软件处理。

无论这次美国大选谁胜出,都将面对一个分裂的世界——不只是左右之分,还有贫富分化。

无用阶级,本身带有强烈的贬义,杨安泽竞选时当然不会用这个词。无用阶级是《未来简史》作家尤瓦尔的专用术语,他揭示出一个困境,即人工智能时代大量失去工作的人群去干吗,他们连被剥削的份儿都没有。杨安泽鼓吹,有了全民基本收入,这些普通人不是不工作,只是不以拿工资为工作目的,他们可以把工作当玩,就是不用为稻粱谋。听上去挺美!

而本次研究的AI算法利用机器学习模型,实现了全自动化的阴影检测和处理。如上文所说,这套算法解决方案分为两个部分:一是外界阴影处理,而是面部阴影处理。

特朗普或拜登无论谁当选,将来制造业是中美必争之地,也是两国劳工阶层饭碗所系。在以福耀玻璃为主角的《美国工厂》中,美国人工是中国的七八倍,但美国工人仍不满,而且提出诸多劳工权益。美国工厂之所以外包,就是收割不了美国蓝领,所以只有外包。中国工厂之所以接包,就是因为还有人口红利和劳工红利,所以多苦都要接包,否则吃什么?

“一直担心孩子的录取情况,今天来现场之后,感觉安心了很多,所有的录取程序都是井井有条、公开透明,工作人员们的效率很高。”家长吴青花说。

很可能,未来社会科技和资本精英掌管一切,其他人都发基本生活费,肥宅快乐。现在的美国社会不正走向这个趋势吗?如果这代表人类的未来,那人类作为万物灵长的前景是多无趣啊。

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需要说明的是,图像中阴影的检测和去除一直是计算机视觉研究的中心问题,传统的解决方案需要手动标记图像中的“阴影”或“亮”的区域,然后通过全局优化技术(例如图形切割)来解决阴影问题。显然这种手动方式在很大程度上限制了技术的适用性。

此外,青海省招生考试院工作人员表示,面对今年疫情防控常态化的特殊形势,考生可绑定“青海省教育考试”微信服务号,及时查询录取院校及专业的信息推送;也可通过青海省教育考试网中“高考志愿填报”系统、拨打咨询服务热线,了解投档录取情况。另外,青海省西宁市的考生还可携带本人身份证和准考证到青海省教育招生考试服务大厅进行现场查询。

图为抗洪官兵正在利用沙袋加固防浪堤。许书灿 摄

不过,并不是所阴影都需要全部去除,比如头发、五官的阴影会让照片看起来更加自然美观。

累计收到港澳台地区通报确诊病例5092例。其中,香港特别行政区4560例(出院3677例,死亡71例),澳门特别行政区46例(出院46例),台湾地区486例(出院450例,死亡7例)。

另外,在这里研究人员提出一种显式编码面部对称性的方法。研究人员称,人脸的对称性是推理光照的有用线索:人脸的反射率和几何形状很可能是对称的,但是投射在人脸上的阴影很可能是不对称的,利用这一点,将地标(Landmarks)检测系统应用于输入图像,并使用恢复的地标图像生成输入图像的的镜像版本。该镜像图像会附加到网络中的输入图像中,从而允许网络直接推断出可能由于面部和外部阴影而引起的不对称图像内容,进而提高性能。

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图中的输入蒙版Min是从目标轮廓生成的, Min经过人皮肤的次表面散射(SS)近似生成Mss,然后根据空间变化和像素强度的变化生成M,最后由阴影蒙版M,结合原始图形It和阴影图像Is混合生成外界阴影图像。

想起本次美国总统大选唯一的华裔候选人杨安泽的竞选口号:向富人征税,向普通人撒钱。杨的承诺是推行“全民基本收入”,即每个月给18~64岁的美国人发1000美元,以补充自动化带来的工作缺失。他提议应该让亚马逊、谷歌这类科技公司交纳科技税,以便支付因它们研发出来的机器取代人工而导致的失业救济金。

对比实验:论文中,研究人员将以上两种方法与当前通用的修复模型进行了比较。从比较中可以看到该模型的优势显著。

《中国新闻周刊》2020年第39期

31个省(自治区、直辖市)和新疆生产建设兵团报告新增无症状感染者14例(境外输入13例);当日转为确诊病例2例(均为境外输入);当日解除医学观察23例(境外输入11例);尚在医学观察无症状感染者345例(境外输入221例)。

人活着,就活个被需要。如果哪天不再被社会需要,那就等于死了。听着挺悲哀,不是吗?

在外界阴影处理方面,现有研究有图像分割技术(Guo)、基于自注意机制的神经网络模型(Cun),以及基于学习的最新方法(Hu)。

来自西宁市第四高级中学的考生张琳凡说:“本来想在家里等通知的,听到可以线下查询投档录取情况,我就来了,查询需要证件,但是,查询速度很快。”(完)

研究人员强调,他们的数据和模型获得的肖像增强效果,在数字指标和感知质量方面均优于所有基线方法。

图为抗洪官兵正在利用沙袋加固防浪堤。许书灿 摄

在面部阴影处理方面,研究人员与Sun等人的PR网络进行比较。结果如下图,PR-net在包含粗糙脸部阴影的图像上表现不佳,并且在训练过程中删除串联的“镜像”输入会降低所有这三个指标的准确性。

另外,从测试的图像上来看。 Guo等方法错误地将深色图像区域识别为阴影并将其删除,同时也未能识别出真实阴影部分。Cun和Hu的深度学习方法,在正确识别阴影区域方面做得很好,但可能无法完全去除阴影,而且更改了图像原来的整体亮度和色调。 

7月16日,武警江西总队宜春支队出动40余名官兵前往永修县艾城镇高桥圩邱家段构建防浪圩堤。图为抗洪官兵正在利用沙袋加固防浪堤。许书灿 摄

如图,每个OLAT渲染的图像与下方的光源构成图相对应,随着Key Light转件分配给可变数量的邻居,渲染的图像的光照强度逐渐减弱。

近日,来自伯克利,麻省理工学院和Google Research的研究人员声称,他们研发出一款最新AI算法,无需Ps,在几秒内中就可以精准去除图像中的“不需要”的阴影部分,而且对于面部图像的处理尤为适用。

另外,我们看到脸颊侧面,眉骨下面的阴影被适度保留了。下面这幅实验效果图更为显著,阴影被适度去除,并且增加了一定的光感。