中国代表在联合国难民执委会上阐述中方立场和主张

新华社日内瓦10月6日电 中国常驻联合国日内瓦办事处和瑞士其他国际组织代表陈旭6日在联合国难民执委会第71次会议一般性辩论中发言,阐述中国关于难民问题的立场和主张。

陈旭表示,当前,国际难民形势依然严峻,全球难民和流离失所者人数创下二战以来最高值。个别国家奉行单边主义,肆意干涉他国内政,导致一些国家和地区局势动荡,难民人数激增并涌入周边国家。新冠疫情蔓延进一步恶化难民处境,针对难民的仇外情绪进一步上升,使全球难民形势更为复杂脆弱。

高效的图像表达是实例级图像识别的主要内容。通常局部与全局两种类型的表达是必要的。一个全局图像特征的总结会得到一个紧凑的表达,但是会丢失关于视觉元素空间组织的信息,这些信息往往是样本独特的个性化特征。另一方面, 局部特征会包含关于特定图像区域的描述与几何信息。他们对于匹配图像中描绘相同的物体是非常有用的。

三种图像识别问题,这三种问题对于来自艺术品,地标和商品域有不同的标签粒度的层级(基本的,细粒度,实例级别)。我们主要聚焦于实例级的识别。

今年,在地标域上我们也发起了两个新的挑战赛,一个聚焦于识别另一个聚焦于检索。这些竞赛的特点是一种新收集的数据集与一种新的评估方法:参赛者不必上传一个计算好预测值的csv文件,而是提交一个模型和代码,这些模型和代码可以直接在Kaggle服务器上运行。来计算预测值与竞赛的排名。这种环境的计算限制强调高效性与实用性的解决方案。

今天,我们强调在ECCV20的实例级识别研讨会上的一些结果。这个研讨会聚集了在这个领域的专家和爱好者,这学多新鲜有意思的讨论中,包含了我们的ECCV20的论文“DEep Local and Global features” (DELG),这是一个目前最先进的实例级识别图像特征模型,还包含了一个DELG支持的开源代码和其他的实例级识别技术。在这个研讨会上也提出了一个基于GLDV2的两个新的地标挑战赛(在识别与检索任务中)。未来ILR挑战赛也会扩展到其他的领域:艺术品识别,商品检索。这个研讨会的长期目标是去促进这个领域的进步,并且通过整合来自不同领域的研究团队来追求最先进的模型,在很多不同的领域中的任务到目前为止已经获得了很好的解决。

为了促进研究的可复现性,我们发布了一个经过改进的开源代码库,其中包含了DELG和其他的实例级识别的技术,例如DELF和检测到检索。我们的代码应用最新的Tensorflow2,并且出了图像检索与匹配功能之外我们也开发了模型的训练与推理功能。我们邀请社区使用并且对代码库作出贡献以便在实际里识别领域能够发展出更强大的基础。

“很多高校科研院所以论文、项目、奖项作为主要评价指标,而企业以解决生产实际问题为目标,接受市场的评价。评价机制的不统一造成高校院所的研究和企业实际需求脱节,同时也造成科技界和产业界较难实现双向人才流动。”一位不愿具名的高校业内人士向科技日报记者表示,在考核科技成果转化时,最好不要定太僵化的成果转化金额、转化率指标,而要看成果转化是否真正服务于产业界,产业界是否因为这些成果转化而升级,并产生附加值。

陈旭就全球难民治理及难民署工作阐述五点主张:

第四,要秉持客观中立的原则处理难民事务。各国及难民署应维护好国际难民保护体系的公信力,杜绝将难民身份授予犯罪分子和恐怖分子,避免难民保护机制成为干涉内政的工具。

陈旭强调,中国高度重视难民问题国际合作。疫情期间,中方向难民署驻华代表处及时通报疫情信息,正积极同难民署探讨在“南南合作援助基金”框架下支持非洲国家抗疫工作。中国未来将继续通过各种方式同难民署开展人道主义合作,继续支持难民署为完善全球难民治理做出更大贡献。

新的实例级分割挑战赛

由于系统能够提取全局与局部的特征,新型的设计允许高效的推理。首先这样一个统一的模型可以进行端到端的训练并且在实例级识别中得到最先进的结果。当与之前的全局特征对比时,我们的方法超出之前的模型7.5%MAP,并且对于局部特征的重排过程,基于DELG的方法可以超出之前7%。总之,DELG在GLDV2上实现了61.2%的AP,除了2019年挑战赛上的两种方法外,超出了所有的其他方法。所有的顶级的结果都使用了复杂的模型融合策略,我们只采用了单一模型。

评价结果的使用也更灵活,张兆臣介绍,鼓励将科研评价改革与人事制度改革相结合,在院系和专业设置、岗位聘任和考核、资源配置、学科评估、研究生教育等工作中合理使用科研指标。

2005年5月至2020年3月,任省政府打击走私综合治理领导小组办公室专职副主任(正处级);

我们提出的DELG模型(左),全局模型在基于检索的系统中的第一个stage中使用可以高效选择最相似的图像(底部),局部特征在重新排列的结果中使用(上边,右边),提升系统的准确性。

例如,在自然科学领域,对主要从事基础研究的人员,着重评价其提出和解决重大科学问题的原创能力、成果的科学价值、学术水平和影响;对主要从事应用研究和技术开发的人员,着重评价其技术创新与集成能力、取得自主知识产权的转化运用情况和对产业发展的实际贡献;对主要从事社会公益研究、科研管理服务和实验技术的人员,着重评价工作绩效和社会影响力,引导其提高技术开发能力和服务发展水平。

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实例级识别(ILR)是识别一个物体的特定实例而不是简单识别出所属类别的计算机视觉任务。例如,我们不会把一张图像标注为“后印象派绘画”,我们真正感兴趣的就是实例级别的标签,例如“文森特梵高的罗纳河上的星空”或者“法国巴黎的凯旋门”而不是简单的拱门。 实例级识别的难题存在很多领域,例如地标,艺术品,商品,或者标志(logo),而且实例级识别在很多领域多有很多的应用,例如视觉搜索软件,个人相册识别,购物和其他更多的应用。在过去的几年中,谷歌在实例级识别的研究中做出了重大的贡献,例如Google 地标数据集和谷歌地标数据集V2和DELF与检测到检索的新模型。

DELG模型应用了一个全卷积网络,这个全卷积网络包含两个头,一个处理全局特征,另一个处理局部特征。全局特征使用深度网络的局部池化特征图,高效的整合输入图像的显著特征,使得这个网络对于输入图像的改变更加鲁棒。在注意力机制的帮助下,局部特征分支使用交互特征层来检测图像的显著性区域,并且以一种可区分的方式产生xainggaun位置内容的描述符。

这种分类,体现在四大领域。就科研人才的分类评价来说,自然科学和哲学社会科学领域,就分别有3类评价标准。

2000年9月至2005年5月,先后任省政府办公厅秘书五处副调研员、调研员;

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第五,要提高发展中国家应对难民挑战的能力。难民署应采取有效措施提高发展中国家,尤其是亚太国家职员的代表性,早日实现工作人员的地域平衡。发达国家要切实落实援助承诺,加大对难民人道主义援助,帮助缓解发展中国家压力。

现在,大多数依赖于这两种类型的特征的系统都需要使用不同的模型单独的应用他们中的每一个,这就会导致大量的冗余计算与低效。为了解决这个问题,我们提出了DELG,这是一种局部与全局特征统一的模型。

这项挑战赛吸引了超过1200支队伍,同比去年增长3倍,并且参赛者基于我们的DELG实现了很大的提升。在识别任务中,最高的得分实现了大约43%的AP,在检索任务中,获胜的队伍实习拿了59%的MAP的提升。后者的实现通过多个高效模型的混合,池化方法,训练策略(细节问题可以参考:Kaggle竞赛官网)

其中,对于基础研究类成果,着重评价新发现、新理论的科学水平和科学价值以及解决重大科学问题的能力。对学术论文的评价强化代表作同行评议,合理确定代表作数量及国内期刊论文所占比例,不以SCI论文相关指标作为成果判断直接依据。

1995年4月至2000年9月,任省政府驻成都办事处副主任(副处级);

对于应用示范类项目,着重评价集成性、先进性、经济适用性、辐射带动作用及产生的经济社会效益,更多采取应用推广相关方评价和市场评价方式。

在项目申报、评审和验收时,项目实施效果和代表性成果,江苏将差异化评价其创新点和贡献度。

鲁沛身为党员领导干部和国家公职人员,毫无初心使命,毫无理想信念,毫无党性原则,毫无纪法观念,严重违反党的政治纪律、中央八项规定精神、组织纪律、廉洁纪律、群众纪律、工作纪律和生活纪律,构成职务违法并涉嫌犯罪,性质严重,影响恶劣,应予严肃处理。依据《中国共产党纪律处分条例》、《中华人民共和国监察法》、《中华人民共和国公职人员政务处分法》等有关规定,经省政府办公厅党组和驻省政府办公厅纪检监察组研究,决定给予鲁沛开除党籍、开除公职处分,追缴其违纪违法所得,将其涉嫌犯罪问题移送检察机关依法审查起诉,所涉财物随案移送。

探索非常规项目评审机制

例如,对于基础研究项目,着重评价代表性成果水平及新发现、新原理、新方法、新规律的原创性和科学价值。对于应用基础研究项目,着重评价其解决经济社会发展和国家安全重大需求的效能和应用价值。

“长期以来,部分高校还存在片面追求发表论文的数量、SCI引用情况以及重成果数量、轻转化应用等情况,《意见》引导高等学校更加重视科研质量和实际贡献,激发科研人员创新活力,不断提升高等学校科研创新能力和服务经济社会发展水平。”接受科技日报记者采访时,江苏省教育厅科技处处长张兆臣表示,《意见》最大的亮点是建立健全分类评价和多元长效评价机制。

(封面图来自:摄图网)

(责编:何淼、熊旭)

科研成果的质量贡献如何分类评价,在《意见》中也予以明确。《意见》指出,科研成果评价以强化成果转移转化,促进科研和经济社会发展密切结合为导向,淡化论文收录数、引用率、奖项数等数量指标,重点考核研究成果质量、学术贡献、社会贡献以及支撑人才培养情况,不得将论文数、项目数、课题经费等科研量化指标与绩效工资分配、奖励挂钩。

第二,要坚持在多边框架下应对难民问题。各国命运相连、团结合作才能战胜疫情。要坚持发挥联合国及难民署等多边机构主渠道作用,切实落实好《难民问题全球契约》和首届全球难民论坛成果,完善国际难民保护体系。

鲁沛,男,汉族,1960年2月生,四川省阆中市人,在职研究生学历,1983年8月参加工作,1988年1月加入中国共产党。

对于应用技术类成果,着重评价成果的创新性、成熟度及转化应用情况。对专利的评价强化高价值专利的创造和专利的转化运用。

聚焦于地表识别中,谷歌地标数据集v2是在实例识级别中可用的最大的shoji,其中包含500万张图像,包括了大概20万类。通过使用GLDv2训练地标检索模型,与之前数据集上训练模型的结果相比我们已经得到6%的MAP提升。最近,我们也已经发起了新的浏览器接口来可视化GLDv2数据集。

2020年3月4日,被免去省政府打击走私综合治理领导小组办公室专职副主任职务。

在《意见》中,评价机制的建立也强调公平、公正、透明,实行定量评价与定性评价相结合、个人评价与团队评价相结合的评价方法。“例如可以探索建立对重大原创性、颠覆性、交叉学科创新等项目的非常规评审机制,不仅仅是学校组织校内评价,应邀请国内外同行、社会需求方共同评价。”张兆臣说。

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除了地标识别与检索挑战赛,我们的学术和工业界的合作者也讨论他们在其他的域中的竞赛与基准上的成果。在艺术品识别中的大规模研究基准尚在构建中,这个数据集使用 The Met’s Open Access image collection,并和一个由不同光度与集合变换的照片组成的新测试集。类似的一个新的商品检索竞赛将会包含个还总具有挑战性的方面,包含大量的商品,长尾类别分布,物体的外观以及全局环境的变化。更多的关于ILR研讨会的包括幻灯片和视频录像等信息可以在官网上查看。

基于这些研究,开源代码,数据与挑战赛,我们希望能够促进实例级识别的成功,并且使得来自不同社区的研究者和机器学习爱好者能够开发能够泛化于不同域的方法。

第一,要积极应对疫情对难民的挑战。难民作为特殊的脆弱群体,在疫情中应得到特别关怀。各国应积极落实联大决议,提高突发卫生事件应急响应速度,完善公共卫生治理体系,努力将难民纳入国家卫生系统和疫情应对计划。难民署等人道主义救援机构要加强同世卫组织合作,结合疫情发展尤其是秋冬季可能出现的疫情反弹做好应急准备和响应。

第三,要致力于解决根源性问题。各国要积极响应联合国秘书长的全球停火倡议,恪守《联合国宪章》,坚持和平解决争端,促进战后国家重建和发展,实现持久和平。要着力解决贫困和发展不平衡问题,为难民自愿、安全、可持续返乡创造有利条件。

团队成员有大数据专家,算法工程师,图像处理工程师,产品经理,产品运营,IT咨询人,在校师生;志愿者们来自IBM,AVL,Adobe,阿里,百度等知名企业,北大,清华,港大,中科院,南卡罗莱纳大学,早稻田大学等海内外高校研究所。

对于技术和产品开发类项目,着重评价新技术、新方法、新产品、关键部件等的创新性、成熟度、稳定性、可靠性及其在支撑引领行业产业发展中发挥的作用。