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《唐卡艺术：传承与创新》藏汉对照版正式出版发行******
中新网成都1月3日电 (记者 刘忠俊)记者1月3日从四川美术出版社获悉，民族文字出版专项资金资助项目《唐卡艺术：传承与创新》藏汉对照版经过3年精心打磨已正式出版发行。
《唐卡艺术：传承与创新》藏汉对照版。 四川美术出版社供图《唐卡艺术：传承与创新》藏汉对照版是以中华民族优秀传统文化中弥足珍贵的非物质文化遗产——唐卡为研究对象，从实践到理论进行了全面整理与归纳。该书以宏观视角详细论述了唐卡的历史起源、发展脉络、流派演变、内容传承及技法仪轨，还从传承与创新的视角出发，将唐卡艺术在当代的文化保护、创作创新和周边影响做了深入浅出的梳理，并集合不同时期、不同地域、不同风格的众多珍贵图像与名家名作，全方位呈现出唐卡艺术的博大与瑰丽。
《唐卡艺术：传承与创新》藏汉对照版由资深唐卡研究学者、一级美术师刘忠俊先生撰写，并由藏文翻译专家白玛才仁先生翻译。该书是近年来由国家民族文字项目出版发行的精品书籍，填补了同类书籍中既有传统与创新，又是藏汉双语版的空白，给读者带来一场知识与视觉的盛宴。
《唐卡艺术：传承与创新》藏汉对照版。 四川美术出版社供图四川美术出版社曾于2017年出版发行了《唐卡艺术——传承与创新》汉文版。汉文版获得了“第二十七届金牛杯全国优秀美术图书评比”铜奖。此次出版的藏汉对照版是在汉文版“唐卡溯源”“唐卡大观”“风格探微”“分野创新”四篇章基础上，对全书进行了重新增补和优化。
据了解，随着社会经济文化的发展大潮，传承千年的唐卡绘画艺术早已走向了大众、也走向了世界。但关于唐卡艺术的理论著作太少，大众读者难以深入了解唐卡文化和审美，只能望画兴叹。因此，唐卡艺术相关著作的编撰及出版于这一优秀传统民族文化的继承与弘扬有重要意义。(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） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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