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凤凰彩票官网网址-凤凰彩票开奖结果

来源:凤凰彩票平台2023-08-03 17:48

  

一线城市新房价格止跌 政策助力楼市或企稳******

  证券时报记者 张达

  1月15日,国家统计局发布2022年12月70个大中城市房价数据。数据显示,房价环比下降城市增加,其中,二手房价环比下降城市达到63个。从新房价格来看,一线城市在连跌3个月后出现止跌现象。

  业内人士认为,一线城市率先出现止跌企稳态势,显示去年四季度以来在供需两端积极的政策产生一定效果。预计2023年需求端政策力度有望加码,热点城市交易量或在二季度开始企稳并慢慢回升,并在下半年带动都市圈周围城市转好。

  一线城市新房价格止跌

  国家统计局的数据显示,2022年12月,70个大中城市中房价下降城市有所增加,其中,新房价格环比下降城市有55个,比上月增加4个;二手房价格环比下降城市有63个,比上月增加1个。

  分城市来看,一线城市新房和二手房价格环比一平一降,二三线城市环比下降。其中,一线城市新房价格环比由上月下降0.2%转为持平;二手房价格环比下降0.5%,降幅比上月扩大0.1个百分点。二线城市新房价格环比下降0.3%,降幅比上月扩大0.1个百分点;二手房价格环比下降0.4%,降幅与上月相同。三线城市新房价格环比下降0.3%,降幅与上月相同;二手房价格环比下降0.4%,降幅比上月收窄0.1个百分点。

  上海易居房地产研究院研究总监严跃进认为,根据简单算术平均计算,2022年12月全国70个城市新房价格指数环比跌幅为0.2%,同比跌幅为2.3%。当前房价指数跌幅总体上没有扩大,说明去年四季度持续性的“三支箭”政策,减少了房企恐慌性降价的心理。最明显的变化是,一线城市连跌3个月后,当前已经有止跌现象。预计新房价格指数的积极变化后续也会逐渐传导到二手房市场中。

  广东省城规院住房政策研究中心首席研究员李宇嘉也认为,一线城市新房价格基本止跌,显示去年四季度以来供需两端积极的政策产生一定效果。比如,供给端加快“三支箭”等资金投放、推进保交楼,改善房企资产负债表,推动收并购;需求端积极降低按揭利率,鼓励住房购置和改善等,政策叠加部分缓解了风险预期,购房需求释放也有所稳定。反映在房价上,一线城市率先出现止跌企稳态势。

  不过,李宇嘉同时指出,2022年12月房价下跌城市增加,市场仍较为疲弱。

  中原地产首席分析师张大伟则认为,二手房价格表现更值得关注,2022年12月二手房价环比下降城市有63个,说明当前市场全面低迷。

  政策助力

  年内楼市或企稳

  今年以来,中央和地方楼市支持政策密集出台。

  1月5日,央行、银保监会宣布对首套房贷利率政策实行动态调整,即新房价格环比和同比连续3个月均下降的城市,可阶段性维持、下调或取消当地首套房贷利率下限。住建部部长倪虹在接受媒体专访时也表示,对购买第一套住房的,要大力支持,首付比例、首套利率该降的,都要降下来;对于购买第二套住房的要合理支持,以旧换新、以小换大、生育多子女家庭都要给予政策支持。他还表示今年要因城施策、精准施策,提振市场信心。

  与此同时,各地稳楼市步伐加快,新疆乌鲁木齐、安徽六安、河南荥阳等多地发布了刺激住房消费需求的政策举措,包括下调首套房贷利率下限、暂停限购政策、放宽首套房认定标准、降低首套房首付比例、换购住房个税减免、支持团购住房、发购房补贴、提高住房公积金贷款额度等。河南更是明确表示,要取消和调整妨碍消费需求释放的限制性政策。

  李宇嘉认为,稳房价是稳预期、稳需求、纾困供给端的关键。近期央行下调首套房贷利率下限,目的也是为了稳房价,为稳楼市交易、开发创造条件。预计热点城市交易量或在二季度开始企稳并慢慢回升,并在下半年带动都市圈周围城市好转。

  对于今年的政策预期,上海易居房地产研究院执行院长丁祖昱认为,2023年将继续因城施策用足用好政策工具箱,地方需求端政策力度有望加码,包括市场下行压力较大的远郊区域局部放松限购,定向优化二孩、三孩家庭以及各类人才购房资格等。重点市场倘若出现走弱迹象,不排除政策加码的可能性,以便给市场“保温”。

凤凰彩票官网网址

向善而生的AI助盲,让AI多一点,障碍少一点******

  有人说,盲人与世界之间,相差的只是一个黎明。在浪潮信息研发人员的心中,失去视力的盲人不会陷入永夜,科技的进步正在力图给每一个人以光明未来。

  AI助盲在人工智能赛道上一直是最热门的话题之一。以前,让失明者重见光明依靠的是医学的进步或“奇迹”。而随着以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态智能技术的爆发式突破,更多的失明者正在借助AI提供的感知、理解与交互能力,以另一种方式重新“看见世界”。

  新契机:多模态算法或将造福数以亿计失明者

  科学实验表明,在人类获取的外界信息中,来自视觉的占比高达70%~80%,因此基于AI构建机器视觉系统,帮助视障患者拥有对外界环境的视觉感知与视觉理解能力,无疑是最直接有效的解决方案。

  一个优秀的AI助盲技术,需要通过智能传感、智能用户意图推理和智能信息呈现的系统化发展,才能构建信息无障碍的交互界面。仅仅依靠“一枝独秀”超越人类水平的单模态人工智能比如计算机视觉技术还远远不够,以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态算法的突破才是正确的新方向和新契机。

  多个模态的交互可以提升AI的感知、理解与交互能力,也为AI理解并帮助残障人士带来了更多可能。浪潮信息研发人员介绍说,多模态算法在AI助盲领域的应用一旦成熟,将能够造福数以亿计的失明者。据世卫组织统计,全球至少22亿人视力受损或失明,而我国是世界上盲人最多的国家,占世界盲人总数的18%-20%,每年新增的盲人数量甚至高达45万。

  大挑战:如何看到盲人“眼中”的千人千面

  AI助盲看似简单,但多模态算法依然面临重大挑战。

  多模态智能算法,营造的是沉浸式人机交互体验。在该领域,盲人视觉问答任务成为学术界研究AI助盲的起点和核心研究方向之一,这项研究已经吸引了全球数以万计的视障患者参与,这些患者们上传自己拍摄的图像数据和相匹配的文本问题,形成了最真实的模型训练数据集。

  但是在现有技术条件下,盲人视觉问答任务的精度提升面临巨大挑战:一方面是盲人上传的问题类型很复杂,比如说分辨冰箱里的肉类、咨询药品的服用说明、挑选独特颜色的衬衣、介绍书籍内容等等。

  另一方面,由于盲人的特殊性,很难提取面前物体的有效特征。比如盲人在拍照时,经常会产生虚焦的情况,可能上传的照片是模糊的或者没有拍全,或者没拍到关键信息,这就给AI推理增加了难度。

  为推动相关研究,来自卡内基梅隆大学等机构的学者们共同构建了一个盲人视觉数据库“VizWiz”,并发起全球多模态视觉问答挑战赛。挑战赛是给定一张盲人拍摄的图片和问题,然后要求给出相应的答案,解决盲人的求助。

  另外,盲人的视觉问答还会遭遇到噪声干扰的衍生问题。比如说,盲人逛超市,由于商品外观触感相似,很容易犯错,他可能会拿起一瓶醋却询问酱油的成分表,拿起酸奶却询问牛奶的保质期等等。这种噪声干扰往往会导致现有AI模型失效,没法给出有效信息。

  最后,针对不同盲人患者的个性化交互服务以及算法自有的反馈闭环机制,同样也是现阶段的研发难点。

  多解法:浪潮信息AI助盲靶向消灭痛点

  AI助盲哪怕形式百变,无一例外都是消灭痛点,逐光而行。浪潮信息多模态算法研发团队正在推动多个领域的AI助盲研究,只为帮助盲人“看”到愈发精彩的世界。

  在VizWiz官网上公布的2万份求助中,盲人最多的提问就是想知道他们面前的是什么东西,很多情况下这些物品没法靠触觉或嗅觉来做出判断,例如 “这本书书名是什么?”为此研发团队在双流多模态锚点对齐模型的基础上,提出了自监督旋转多模态模型,通过自动修正图像角度及字符语义增强,结合光学字符检测识别技术解决“是什么”的问题。

  盲人所拍摄图片模糊、有效信息少?研发团队提出了答案驱动视觉定位与大模型图文匹配结合的算法,并提出多阶段交叉训练策略,具备更充分的常识能力,低质量图像、残缺的信息,依然能够精准的解答用户的求助。

  目前浪潮信息研发团队在盲人视觉问答任务VizWiz-VQA上算法精度已领先人类表现9.5个百分点,在AI助盲领域斩获世界冠军两项、亚军两项。

  真实场景中的盲人在口述时往往会有口误、歧义、修辞等噪声。为此,研发团队首次提出视觉定位文本去噪推理任务FREC,FREC提供3万图片和超过25万的文本标注,囊括了口误、歧义、主观偏差等多种噪声,还提供噪声纠错、含噪证据等可解释标签。同时,该团队还构建了首个可解释去噪视觉定位模型FCTR,噪声文本描述条件下精度较传统模型提升11个百分点。上述研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议,该会议为国际多媒体领域最顶级会议、也是该领域唯一CCF推荐A类国际会议。

  在智能交互研究方面上,浪潮信息研发团队构建了可解释智能体视觉交互问答任务AI-VQA,同时给出首个智能体交互行为理解算法模型ARE。该研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议。该研究项目的底层技术未来可广泛应用于AI医疗诊断、故事续写、剧情推理、危情告警、智能政务等多模态交互推理场景。

  眼球虽然对温度并不敏感,但浪潮信息的研发团队,却在努力让盲人能“看”到科技的温度,也希望吸引更多人一起推动人工智能技术在AI助盲、AI反诈、AI诊疗、AI灾情预警等更多场景中的落地。有AI无碍,跨越山海。科技的伟大之处不仅仅在于改变世界,更重要的是如何造福人类,让更多的不可能变成可能。当科技成为人的延伸,当AI充满人性光辉,我们终将在瞬息万变的科技浪潮中感受到更加细腻温柔的善意,见证着更加光明宏大的远方。

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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