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作者:新彩网注册发布时间:2019年11月18日 13:12:45  【字号:      】

在目前,包括亚马逊在内的很多科技公司尚未加入这一承诺。“根据我们的研究,贸然向执法部门或者政府机构出售面部识别系统将是不负责任的。”作为算法正义联盟创始人之一的Joy希望,在未来,更多的机构能加入到“安全面孔承诺”,能够负责任地、符合道义地为面部分析技术的发展付出行动。

在融媒体发展时代,新闻报道视频化成为媒体转型蝶变的一个重要的抓手,我觉得,从vlog等形式切入,活学活用,将新鲜的媒介呈现形式与报道深度融合,能更好地展现我们新时代媒体人年轻化、接地气的特色和风采。

为了在数据层就尽最大可能地剔除偏差,Joy提出,应当构建更具包容性的基准数据集。为了平衡基准数据,她列出了世界上妇女在议会所占比例最高的十个国家,其中卢旺达以超过60%的女性比例领先世界。考虑到北欧国家和少数非洲国家具有典型代表性,Joy选定了3个非洲国家和3个北欧国家,通过选择来自这些国家年轻、深肤色的个体数据来平衡数据集中的皮肤等类型。

不同系统对深肤色演员的识别数据不同Facebook曾宣布,在名为Labeled Faces in the Wild的数据集测试中,自己面部识别系统的准确率高达97%。但当研究人员查看这个所谓的黄金标准数据集时,却发现这个数据集中有近77%的男性,同时超过80%是白人。

红网时刻记者何青专访印遇龙院士。一甲子油地情,听官春云院士说,我就是油菜,油菜就是我;再次见到印遇龙院士,依旧是一双运动鞋,一件简单T恤,言语间,谈及的是对非洲猪瘟的思考;隆回县金石桥镇,74岁陈富昌依旧没有结束他的科普教育事业,把科技的种子种在了孩子们的心中;南华大学里,听着喻翠云教授讲述她与科研的故事,听她说,科研就是追求美……

采访过程中,主办方、大V们、市州网信办的同行人员纷纷凑到我的耳旁说“你最积极!你最敬业!”虽身在大V采访团队伍中,可我并不是大V,我是一名正向全媒体记者迈进的新人。每天完成一条稿件采、写、摄、录、编,并不是一件轻松事,认真拿料,精雕细琢,制作精准到每一帧画面,这是全媒体记者必备的职业素养,始终把自己当“新人”一样诚实地努力,以媒体人的工匠精神来雕琢每一篇报道,这样的态度,便是党媒记者的担当。

本文来自公众号:全媒派(ID:quanmeipai)。

3.https://medium.com/@Joy.Buolamwini/response-racial-and-gender-bias-in-amazon-rekognition-commercial-ai-system-for-analyzing-faces-a289222eeced

滁口是一个典型的水乡小镇,与其他地方不同,这里的民警出行办案80%都是乘坐船只。白天还好,一旦遇上下雨天或是夜晚,湖面上不可预料的情况就有很多。当时,正是晚上八点多,深秋的山区湖面早已是寒风浸骨,但为了记录前方出警的民警,我跟同事张必闻一直趴在船头长达一个多小时进行跟踪拍摄。

著名非裔记者、平权运动家Ida B.Wells被识别为男性。为了减少搜索人脸所需的时间,执法部门正在大量使用性别分类。如果需匹配人脸的性别是已知的,通过简单的二分法,就可以大量减少需要处理的潜在匹配数。性别分类正广泛应用到警务活动中。

偏差来自哪里?如果对比开发者自己声明的准确率和研究者们的研究结论,会发现一个有趣的事情:公司发布的数据和独立第三方的外部准确率总是有所出入。那么,是什么导致了这一差异?

尽管只是一个背影,但我想以它,以记者那些逆风而行的日子,庆祝我们的节日。红网时刻记者张兴莎(中)在慢火车上采访果农。现在我们早已进入了时速超过300公里的高速铁路时代,而湖南仍保留着四趟没有提速的“绿皮慢火车”。今年上半年我和同事们一起踏上了慢火车,跨越湖南、贵州、重庆三省市,完成了四趟列车1251公里的跟车采访,在果农满满的箩筐里我们看到了脱贫的希望,他们靠着勤劳双手脱贫致富,我们也在列车员的坚守里,看到了他们无怨无悔地践行着“人民铁路为人民”的铮铮诺言,最终《湖南最后的慢火车》系列获得了2亿多的流量。

此前,多伦多大学的研究人员Deborah Raji和麻省理工学院媒体实验室的研究人员Joy Buolamwini撰写了研究报告,指出亚马逊的Rekognition在检测图像中肤色较深的女性性别时,要比判断肤色较浅男性性别的错误率高得多。该研究成果也得到了学者们的支持,但亚马逊曾对两人撰写的这篇报告及研究方法提出过异议。

本文来自公众号:全媒派(ID:quanmeipai),原标题为:《人脸识别的肤色性别偏见背后,是算法盲点还是人心叵测?》,题图来自:。

红网时刻记者陈雪骅采访洞口县纪委驻岩塘村扶贫干部肖佐武(左)。今年4月底,在岩塘村,县纪委驻村扶贫干部肖佐武的采访中,我看到了驻村工作队的用心,他用一本册子记录了许多贫困户搬迁前后的对比影像,并向我介绍了村里的易地搬迁情况。通过这次采访,我对扶贫工作有了更深入的认识,也更坚定了我要用心做好一线扶贫报道,生动展现基层扶贫工作的决心。

红网时刻记者朱丽萍(左)在“湖南微信公众号联盟·大v看营商环境·全省产业园区巡礼”活动采访现场。在最近启动的“湖南微信公众号联盟·大v看营商环境·全省产业园区巡礼”活动中,我代表红网参与整个活动的报道,11月3日~8日,从长沙出发,到常德、衡阳、株洲、宁乡、望城,连续6天,白天采访,晚上写稿、剪视频,每天忙到凌晨3点,只为能出精品。

从这个角度看,皮尤研究中心用一个简化的实验,展示了用于训练算法的数据是如何将隐藏的偏差、意外的错误引入到了系统结果中。研究人员表示,随着算法正在人类社会中发挥越来越重要的决策影响力,了解它们的局限、偏差具有重要意义。

红网时刻记者郭薇灿、张必闻在“趟过最后一公里”采访现场,为了记录前方出警的民警,郭薇灿跟同事张必闻一直趴在船头长达一个多小时进行跟踪拍摄。

每一次采访,都是一次学习的机会。在采访中,发现美,学习美,最终能把这些美让更多人知道,用心记录好每个采访过程,这对于我来说,也是一种美的享受。在报道中记录时代的变化,找到自己的存在感与惊喜感,捕捉社会的发展轨迹。我想,这就是我们记者的荣幸,也是新闻的魅力所在。

2019年底,红网时刻新闻将推出“趟过最后一公里”系列,用镜头对准那些穿着深蓝色制服的基层警察,他们有的驻扎在海拔最高的偏远山区,有的深耕在山路十八弯的少数民族村寨……

在TED演讲中,Joy和大家分享了一个小故事:在同样的光线条件下,面部识别系统只能检测到浅肤色的参与者;只有戴上白色面具,才能检测出深肤色的参与者。“在人工智能工具确定人脸的身份或者辨别表情信息前,最基本的前提是,检测出人脸。但是,面部识别系统在检测黑皮肤个体上,屡次失败。我只能安慰自己,算法不是种族主义者,是自己的脸太黑了。”Joy说道。

你也许会为女性身影的稀少而感到疑惑,这在一定程度上和更大的社会现实相关。比如,在关于职业足球队的新闻报道中,识别出的图像大多都是男性;在针对美国参众两院(女性占比为25%)的报道中,识别出的女性面孔当然要比男性少得多。

最后,当你完成选择后,图片将呈现出能影响性别分类改变的所有区域。感兴趣的读者,可以登陆皮尤研究中心网站,自己动手完成这个小实验。传送门:https://www.pewresearch.org/interactives/how-does-a-computer-see-gender/

挂职扶贫几个月,白天四处奔跑,晚上回驻地写稿,工作量大,人瘦了、晒黑了,但充分掌握了一线扶贫工作情况,在产业扶贫、教育扶贫、消费扶贫等领域积累了自己的心得,也结识了许多可爱的扶贫干部,很充实,很有获得感。“记者在扶贫一线”活动将持续到年底,我将继续做好一个一线行走者,记录真实的、感人的扶贫故事。

……虽然盛典已过去一个多月,余音依旧在心中震荡、自豪依旧于心里升起。作为地方网媒的一名新闻工作者,我有幸是见证者、参与者,也是记录者,我为祖国的强大而自豪,为祖国的繁荣昌盛而骄傲。

说来也巧,我身边喜欢拍视频的女孩子比较多,在玩数码方面,说不定我们也能闯出一片天地。加西亚马尔克斯曾说:“如果让作家选择生活在天堂还是地狱,那他是会选择地狱的,那有更多文学素材。”我想,对于记者来说,也是同理,越是深入到基层,到偏远的地方,越能获取最生动最鲜活的新闻素材。

亚马逊相关负责人表示,该公司使用了超过100万张面孔数据作为基准来检测产品的准确率。但是,不要被这个看起来很大的样本迷惑了。“因为我们不知道基准数据的详细人口统计学数据。没有这些信息,我们就无法判断,是否在基准选择上,就可能埋下了种族、性别或者肤色等偏见的可能。”

当这些有偏差的识别系统被广泛应用到社会生活中,就可能导致更糟糕的后果。Joy Buolamwini在TED上发表题为How I"m fighting bias in algorithms的演讲

记者节丨只问初心 无问西东 我们奔跑在梦想的道路上

正是基于这个更平衡的数据集,他们对亚马逊、Kairos、IBM、Face++等公司的面部识别系统进行了重新评估。在2018年8月的研究中,他们发现,亚马逊和Kairos在白人男性识别工作上表现优秀,但亚马逊对有色人种的女性面孔识别的准确率很低,仅为68.6%。

亚马逊面部识别系统对不同肤色、性别的测试准确度Google将这位用户的朋友识别为“大猩猩”“不管其正确性如何,面部识别技术都可能被滥用,”Joy说道。准确或者不准确地使用面部识别技术对他人的身份、面孔、性别进行分析,都可能侵犯到他人的自由。比如,不准确的识别可能会使得无辜者蒙冤,受到执法人员的无理审查,这并不是假想的情况。

回首过去,我们不忘初心。放眼未来,我们全力奔跑在梦想的道路上。在第二十个记者节来临之际,我们将镜头留给自己,还原采访路上的点滴故事。红网时刻记者刘玉先在国庆盛典报道现场。凌晨2点起床,从宾馆出发来到梅地亚新闻中心集合点。4点多到达天安门广场观礼台,到下午1点从天安门广场回宾馆,近十来个小时,人始终处于兴奋状态,忘了疲劳,忘了饥饿,只觉得手机、相机拍得不够,只觉得时间不够用……

在金称市镇社田村,我被扶贫队长刘梅的拼命三郎精神感动,忍着腰椎间盘疼痛,数次拒绝医生手术建议,带着拔罐、中医理疗器材忙碌在扶贫一线,演绎着基层扶贫干部的动人故事。

在河伯乡五皇村,我无意中看到了贫困户家里贴满墙壁的23张奖状,了解到一个家庭斩断贫穷代际传递的努力和信心,看到未来的希望。

今年10月,我作为湖南代表带着绿皮慢火车的故事,参加了全国“好记者讲好故事”比赛,在分享的同时也倾听了来自全国146名好记者的好故事。我更真切地感受到“好记者”一定都是扎根一线的,“好记者”很多时候就是像慢火车一样,在采访时等了等、沉下去,慢了下来。我想,记者的初心就应该在每一次触摸基层的经历里,在用笔用心记录的平凡故事里,更是在践行四力与时代同频共振的感悟里。

2.https://www.pewresearch.org/interactives/how-does-a-computer-see-gender/

皮尤研究中心的一项最新研究发现,Facebook的新闻图片中,男性出现的频率是女性的两倍,且大部分的图片是关于男性的。

为了减少对面部识别技术的滥用,算法正义联盟(Algorithmic Justice League)和隐私与技术中心(Center on Privacy & Technology)发起了“安全面孔承诺”(Safe Face Pledge)活动。

无论是在现场报道国庆盛典,还是深入基层采访贫困户;无论是对话行业专家,还是攻破语言关,与外国记者面对面;无论是乘坐慢火车,记录果农眼中的真实幸福,还是趟过最后一公里,发掘最鲜活的民警故事……我们始终怀着对新闻的追逐与敬畏,坚持着用心、用情报道。

……脚下有泥土,下笔情也真。一个个鲜活形象、动人的场景、感人故事,就这样被发现,被挖掘,被传播。我始终坚信:基层是新闻的富矿,而好新闻是跑出来的。

为了更好地了解这一过程中的规则,皮尤研究中心进行了一个有趣的实验,他们将自己中心工作人员的图像上传到机器视觉系统,并对图像内容进行部分遮挡,希望从中寻得规律,找到是哪些面部区域会让算法做出或改变决策。

脚下沾满多少泥土,笔下就沉淀了多少真情。从心间到笔尖,我们尽喉舌责,写为民情。我们记天下风云,记人间冷暖,记天地浩气,记家国情怀,我们有着共同的名字——记者。

像面部识别这样的机器视觉工具,正被越来越广泛地应用在执法、广告及其他领域,对性别的识别,是其基本功能之一。

红网时刻记者李璐、卢欣、姜心玥在中非经贸博览会上,采访马里媒体记者Moussa Camara。涉外采访对英语口语表达、反应能力、选题策划要求很高,对记者也是不小的挑战。在中非经贸博览会上,我和我的同事姜心玥、卢欣、何青共同合作,自主设计视频报道方案,倾力打造视频报道新爆点,推出《电臀舞、无影腿:oh my god,非洲朋友太会跳舞了!》《视频丨好韵味!快看外国记者这样“策”长沙》《童言“策”展会!非洲宝宝向你说“I LOVE YOU”》,从非洲媒体记者看中非经贸博览会,到市民对展会的看法,还推出了萌娃看展特辑,除了常规视频报道,我竭力挖掘中非展会上的有趣新闻点,通过视频形式还原采访现场盛况。

“偏见”带来了什么?最近,包括图灵奖获得者Yoshua Bengio在内的26位AI领域顶尖研究者,在一篇公开博文中要求亚马逊立即停止向警方出售其人工智能服务Amazon Rekognition。亚马逊云计算部门前首席科学家Anima Anandkumar等人也加入了这一联合呼吁。

AI的种族歧视,是算法盲点还是人心叵测?

有一次在山门镇岩塘村,碰巧遇到进村随机抽查暗访的督查组,在村里,我不仅现场目击了督查工作及对驻村干部的严格要求,还跟随他们入户走访了多家贫困户,现场采访到第一手扶贫信息。

未来的每一天,我将不忘初心,脚踏实地,用最美的文字,最真的情感,完成职业生涯里的每一次采访。红网时刻记者张金东骑着摩托车,穿行在贫困山乡,发掘了一个个动人的扶贫故事。在全省脱贫攻坚进入决战决胜关键阶段,作为一名媒体工作者,今年4月开始,我参加了“记者在扶贫一线”实践锻炼,成为脱贫攻坚这场伟大实践的观察者、记录者、参与者。

研究人员还测量了图像中女性面部与男性面部的大小情况(目前的技术只能捕捉人脸的大小情况,忽略了头发、珠宝和头饰等因素的影响)。结果显示,男性面孔平均占到的图像面积更大,这种差异导致图像中男性平均面部尺寸比女性大出了10%。在Facebook的图像中,这表现为男性人物能给读者带来更大的视觉冲击。

在现实生活中,识别你周围人的性别再简单不过,但是对于计算机而言,它的工作需要经历怎样的步骤?计算机如何“看出”你的性别?“在给算法‘喂入’成千上万个图像案例后,作为一个‘成熟的算法’,面部识别系统自己就能学会如何辨别男性和女性。”这种回答虽然可以解释上文的疑问,但对于“黑箱”外的我们,可能并不容易理解这一学习过程。

即便在同样的基准下,面部识别系统的准确度数字可能也会发生变化。人工智能并不完美。在这种情况下,通过提供置信度给用户更具体的判断信息是一个有用的做法。

在蔡桥乡福林村的香柚产业基地走访时,我认识了雨中仍在忙碌的刘小娥,挖掘出了她通过学习技术带领贫困户一起致富的励志故事。

Joy提醒我们关注基准数据集的偏差。“当我们讨论面部分析技术的准确性时,是通过一系列图像或者视频测试来完成的。这些图像数据构成了一个基准,但并不是所有的基准都是平等的。”

在这个“人机博弈”的交互挑战中,你不妨也大胆猜测下,哪些部分影响了系统的判断?首先,输入一张清晰的图片到机器视觉系统,此时,不管是算法还是你,都可以清楚地判断出照片中人物的性别。接下来,照片中出现了若干方框,提示信息告诉你,“选中某一方框意味着,在图片中遮挡隐藏该部分内容,你的选择有可能影响性别判断。”

具体来看,在涉及经济相关的帖子中,女性面孔的平均尺寸比男性小19%,但在娱乐相关的内容中,女性面孔的平均尺寸比男性大7%。

今年有幸参加了由湖南省委宣传部牵头组织的挂职扶贫活动,从4月15日开始,正式下到湖南洞口县驻点,到7月15日“下沉阶段”结束,全县24个乡镇、街道,我走了20个,其中山门、罗溪、长塘、大屋、桐山5个乡镇,地处雪峰山主脉,地理位置偏僻,交通、经济状况都很落后,深度贫困人口也多,在这5个乡镇,我待的时间最久,深入行走到了扶贫的最前沿。

毕竟,算法偏见的背后,其实是我们人类自己的偏见。参考链接:1.https://www.journalism.org/2019/05/23/men-appear-twice-as-often-as-women-in-news-photos-on-facebook/

亚马逊的面部识别系统为奥普拉·温弗里的这张图片打上了男性标签,并给出了数据置信度Joy表示,现实世界中的脸部识别要比实验检测更为复杂和困难,他们建立的基准数据集也并非完全经受得住考验,“但这就好比跑步比赛,在基准测试中的出色表现,起码能保证你不会刚起步就摔倒。”

机器学习的确可以极大地提高我们处理数据的效率,但与传统的计算机程序不同,机器学习遵循一系列严格的步骤,它们的决策方式在很大程度上隐而不显,并且高度依赖于用来训练自身的数据。这些特点可能导致,机器学习工具产生更难以被人理解和提前预测到的系统性偏差。

这张照片拍摄于今年10月底,郴州资兴市滁口镇东江湖的一艘渔船上,也是趟过最后一公里的采访现场。与以往我们把镜头对准采访对象不同,这一次,是随行的民警拍下了我们工作的瞬间。

于我个人来说,这既是一次重要经历,更是一种宝贵财富,也是一次锤炼践行“四力”的实战演练。在扶贫一线,需要频繁下乡,县里的公车本不宽裕,每次下乡采访,一呆就是大半天,于是我在当地自己掏钱买了一辆二手摩托车。蹲点采访的近三个月的时间里,这辆摩托车陪伴我,平均每天行驶近20公里,从白天到黑夜,翻山越岭,奔波在不同的基层新闻现场。

站在天安门广场,我从来没有这么激动。当升国旗唱国歌时,我心潮澎湃,因为看到升起的五星红旗,就像在心中升起了中华民族的自信和自豪。当威武之师虎啸长安街,我热血沸腾,因为这是支撑强国梦、强军梦的坚强柱石,这是维护和平、守护和平的坚固盾牌。当20架直升机组成巨大的“70”字样飞过广场时,我百感交集,因为这象征着新中国走过极不平凡的历程,寓意着全军官兵向伟大祖国献上深深的祝福。




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