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金福彩票|金福彩票

来源:金福彩票2024-03-16 17:48

  

“我们这十年:2012-2022” 第六届中国图片大赛征稿启事******

  用图片讲好中国故事,以影像传播中国声音。第六届中国图片大赛,以“我们这十年:2012-2022”为主题,面向社会征集反映党的十八大以来国家富强、民族和谐、人民幸福的影像作品,展现这十年我们的奋进之路和辉煌成就。

  一、组织结构

  主办单位:中国图片社、中华人民共和国国史学会、五洲传播中心、中央党校出版集团

  协办单位:中国新闻摄影学会

  承办单位:视点文化传播有限公司、中郁教育科技(集团)有限公司

  支持单位(排名不分先后):“学习强国”学习平台、党建网、光明网、中国青年网、中国经济网、中国日报网、中国新闻网、中国台湾网、中国西藏网、农视网、未来网、正义网、中国经济新闻网、中国银行保险报网、中国好故事、中国全球图片总汇、青春北京、传媒茶话会、《中国校外教育》杂志社、摄影世界杂志社、中国国际进口博览局、共青团中央青运史档案馆、中国民主党派历史陈列馆、中国现代文学馆、中国儿童中心、内蒙古自治区展览馆、辽宁省档案馆、三峡工程博物馆

  二、征集内容

  投稿作品以发生在身边的典型人物、典型故事为切入点,通过个人影像视角,以小见大,充分展示党的十八大以来,以习近平同志为核心的党中央领导全党全军全国各族人民寻梦、追梦、筑梦的动人故事,展示我国这十年经济发展、政治民主、文化繁荣、社会和谐、生态美丽等方面的多彩风貌。

  三、征集时间

  自征稿启事发布之日起至2022年10月15日。

  四、奖项设置及稿酬

  1.评委会大奖1名,稿酬30000元

  2.典藏金奖10名,稿酬各8000元

  3.典藏银奖20名,稿酬各5000元

  4.典藏铜奖30名,稿酬各2000元

  5.典藏优秀奖50名,稿酬各500元

  6.媒体推荐奖10名,稿酬各500元

  第六届中国图片大赛总稿酬含税30万元,由活动组委会代扣个人所得税。获奖作品均颁发荣誉证书。

  五、作品要求

  1.作品单幅、组照均可,组照每组5至10张。

  2.作品为jpg格式数码照片,长边像素不低于2500,分辨率不低于300dpi。

  3.所有作品须附20至500字的图片说明(组照须提供总说明和单幅照片分说明)。

  4.作品除对影调、色彩适度调整及构图非主体部分剪裁外,对原始影像不进行任何足以影响其真实性、准确性的改动。拒绝合成、拼接形式的作品参赛。

  5.投稿者应保证其为所投送作品的作者,并对该作品的整体及局部均拥有独立、完整、明确、无争议的著作权;投稿者还应保证其所投送的作品不侵犯第三人的包括但不限于著作权、肖像权、名誉权、隐私权等合法权益。投稿者应承担由其稿件和投稿行为所引发的一切责任。

  六、投稿方式

  请于2022年10月15日前通过赛事官网(http://chnphoto.org/)投送稿件。

  七、评审方式

  中国图片大赛专家评审委员会将根据参赛作品内容、质量、史料和传播价值进行综合分析评定,确定获奖作品,专家评审委员会有权根据参赛作品整体水平决定奖项空缺名额。组委会根据需要通知部分参赛者在规定时间内提交原片以供查验,逾期不提供者视为自动放弃入选资格。

  八、特别声明

  1.本项赛事不收参赛费,不退稿。

  2.获典藏铜奖作品(含)以上奖项的获奖者不得重复。

  3.大赛获奖作品将进行多场次、多种形式的展出。活动组委会有权对获奖作品的展示数量予以删减,对文字说明予以补充、修改。

  4.所有投稿作品将自动存入中国图片大赛官网。对于获奖作品,主办、承办、支持单位有权在与中国图片大赛活动相关用途中,以复制、发行、展览、放映、信息网络传播、汇编等方式使用,并不再支付费用。

  5.凡投稿者,即视为其已同意本征稿启事之所有规定。

  6.大赛组委会对赛事所有流程、环节拥有最终解释权。

  九、联系方式

  投稿咨询:010-63076129(工作日8:00-17:00)

  技术咨询:010-88052620(工作日8:00-17:00)

  联系地址:北京市西城区宣武门外大街甲1号环球财讯中心A座(新华社三工作区)

                                                                          • 金福彩票

                                                                            未来的诗和远方,或许是机器人为我们“负重前行”******

                                                                              近日,美国研究人员在探索一种新的机器人训练方法时发现,对工具的语言描述可以促使模拟机器人加速学习使用各种工具,也就是说,熟练使用工具的机器人可以帮助人类完成重复性或挑战性任务。

                                                                              根据用途的不同,机器人可以被划分为工业机器人、服务机器人以及特种机器人,其中“服务机器人”与我们的生活最为贴近。它们正在为不断上升的劳动成本提供解决方案,并开启了一种崭新的人机互动方式。今天,一起来看看世界各地的机器人在为我们的生活做着哪些努力吧!

                                                                            图源:pixabay

                                                                              01

                                                                              赶配送

                                                                              目前,一些配送机器人已经可以通过使用多传感器导航系统,在导航过程中辨别二维或三维的结构,精准、灵敏地识别障碍,实现厘米级避障、秒级反应速度,大幅度提高对环境的感知能力,保证配送过程的导航稳定性。华盛顿Steak N Egg Diner餐厅老板奥斯曼·巴里(Osman Barrie)从一家名为Bear Robotics的初创公司租用了一台名为“Servi”的机器人,负责摆桌子、供应食品和饮料。

                                                                            图源:巴伦周刊

                                                                              02

                                                                              跳舞蹈

                                                                              美国工程与机器人设计公司波士顿动力(Boston Dynamics)联动自家的四足机器人Spot人形机器人Atlas跳起了男团舞。它不仅可以完成动作,还能将歌曲MV中的人物动作模仿出来。这些舞蹈的展示不但有趣,还体现了机器人之间如何稳健、灵活地合作。

                                                                            图源:Boston Dynamic

                                                                              03

                                                                              做手术

                                                                              医学手术通常要求高精度操作。以玻璃体视网膜眼科手术为例,理想手术操作精度要求为10微米,是头发直径的1/8。而医生手部物理抖动幅值一般为100微米,这意味着完成一台高精度手术对医生的要求极其苛刻。

                                                                              有了手术机器人的介入,医生可以在相机反馈的辅助下,利用操纵杆控制眼球切口中的微型视网膜手术机器人R2D2,将起皱的视网膜(厚度仅有10微米)铺平,修复病人的视力。

                                                                            图源:pixabay

                                                                              04

                                                                              修动车

                                                                              配备机器视觉、图像识别等技术,动车组检测机器人已经拥有了动车一级检修作业能力。

                                                                              它由检测机器人、中心服务器、手持移动终端、列位检测和信息管理平台等五大模块组成,可全自动检测所有型号动车组车底和转向架可视部件,具备数据无线传输、故障自动判断等功能,作业效率是人检的2.75倍。

                                                                            图源:pixabay

                                                                              05

                                                                              做刑侦

                                                                              日本机器人公司SBRH研发了一款机器人Pepper,可以对人类的面部表情进行识别和解读,与人脸识别技术相伴而生。通过对人类情感甚至是心理活动的有效识别,使机器人获得类似人类的观察、理解、反应能力,可应用于机器人辅助医疗康复、刑侦鉴别等领域。

                                                                            图源:中国机械工程学会

                                                                              06

                                                                              助行走

                                                                              2014年,世界杯开幕式首次由一位瘫痪少年负责开球。这位少年借助先进的机械外骨骼结构,通过大脑意识从轮椅上站起来大脚开球。

                                                                              机械外骨骼结构被视作“可穿戴的机器人”,兼具有机器人的智能性与人体骨骼的仿生性:外骨骼通过各类传感器探测脑内电极和肌肉电信号,将活动信号传输给机器人,机器人再进行具体的机械动作。

                                                                            图源:环球网

                                                                              07

                                                                              做清洁

                                                                              目前使用最普遍的是清洁机器人。随着技术的迭代升级,清洁机器人的功能逐渐多样化,也可以满足多样化清洁需求,已经应用至交通枢纽、写字楼、园区等诸多场景。同时,清洁机器人的产品品类也日渐多元化,除了可以地面清洁之外,还出现了泳池清洁机器人以及解决幕墙清洗难题的高空清洁机器人

                                                                            图源:pixabay

                                                                              08

                                                                              忙配药

                                                                              零售药店沃博联(WBA)正在研究使用机器人技术来配药。目前该公司配置了9个自动化“微型配送”中心,机器人可以配制80种不同的药物,为2000多家药房提供支持,每小时最多可以处理300张处方的配药,这与一家人手充足的药房一天配药数量相同。

                                                                              这不仅是为了节省劳动力成本,还可以缩短病人在药房里的等待时间,药剂师可以投入更多精力为病人提供咨询服务,处理紧急处方需求等。

                                                                            图源:pixabay

                                                                              09

                                                                              进厨房

                                                                              美国连锁餐厅Chipotle Mexican Grill (CMG)最近开始在洛杉矶测试机器人Chippy,这款机器人专门用来制作玉米片。它能把玉米片浸入热油中,搅动油锅中的篮子,然后用盐和酸橙调味。CMG首席技术官库尔特·加纳(Curt Garner)称,虽然仍然需要人工打包和上菜,但在订单激增的午餐高峰期机器人是不可或缺的。

                                                                            图源:pixabay

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                                                                              帮搜救

                                                                              哈佛大学的研究人员从蚂蚁中获得灵感,利用“光激素”设计出一组机器人RAnts。这种机器人可以相互响应,协同工作,并对环境做出反应。RAnts 仅通过简单的本地规则进行编程,遵循光敏场的梯度,避开光敏素密度高的其他机器人,并在光敏素密度高的地方捡起障碍物,然后将它们扔到光敏素密度低的地方。

                                                                              根据这些规则机器人可以实现复杂的集体“越狱”行动,并在未来应用于解决复杂的问题,如建筑、搜救和防御。

                                                                            图源:网络

                                                                              机器人的功能多样化离不开其3D视觉系统、位置测绘以及机械工程的进步。“集群智能”(swarm intelligence)也越来越帮助机器人共享任务并一起工作。此外,通过5G或Wi-Fi网络连接,可以实现对机器人的远程监控、编程和故障排除。

                                                                              知识的量化与技术的进步不断为机器人带来新变化,而对于人本身而言,其最宝贵的智慧与灵性终究不可量化。如何做好机器与人的协同共生是未来我们共同面对的课题。

                                                                              审核:张宁 策划:李政葳  撰文:穆子叶 编辑:李飞

                                                                              参考 |新华社、参考消息网、科学网、科技日报、虎嗅

                                                                              (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                            [责编:天天中]
                                                                            阅读剩余全文(

                                                                            相关阅读

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