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上海新增本土确诊病例234例和本土无症状感染者2780例******

　　中新网5月10日电 据上海市卫健委微信公众号消息，2022年5月9日0—24时，上海市新增本土新冠肺炎确诊病例234例和无症状感染者2780例，其中156例确诊病例为既往无症状感染者转归，78例确诊病例和2775例无症状感染者在隔离管控中发现。新增境外输入性新冠肺炎无症状感染者3例，均在闭环管控中发现。

　　本土病例情况

　　2022年5月9日0—24时，新增本土新冠肺炎确诊病例234例，含156例由既往无症状感染者转为确诊病例。新增治愈出院847例。

　　病例1—病例14，居住于浦东新区，

　　病例15—病例19，居住于黄浦区，

　　病例20—病例31，居住于徐汇区，

　　病例32—病例38，居住于静安区，

　　病例39—病例44，居住于普陀区，

　　病例45—病例56，居住于虹口区，

　　病例57—病例65，居住于杨浦区，

　　病例66—病例69，居住于闵行区，

　　病例70—病例76，居住于宝山区，

　　病例77，居住于嘉定区，

　　病例78，居住于松江区，

　　均为本市闭环隔离管控人员，其间新冠病毒核酸检测结果异常，经疾控中心复核结果为阳性。经市级专家会诊，综合流行病学史、临床症状、实验室检测和影像学检查结果等，诊断为确诊病例。

　　病例79—病例84，居住于浦东新区，

　　病例85—病例115，居住于黄浦区，

　　病例116—病例124，居住于徐汇区，

　　病例125，居住于长宁区，

　　病例126—病例140，居住于静安区，

　　病例141，居住于普陀区，

　　病例142—病例160，居住于虹口区，

　　病例161—病例179，居住于杨浦区，

　　病例180—病例188，居住于闵行区，

　　病例189—病例206，居住于宝山区，

　　病例207—病例222，居住于嘉定区，

　　病例223—病例228，居住于松江区，

　　病例229、病例230，居住于青浦区，

　　病例231，居住于奉贤区，

　　病例232—病例234，居住于崇明区，

　　为此前报告的本土无症状感染者。经市级专家会诊，综合流行病学史、临床症状、实验室检测和影像学检查结果等，诊断为确诊病例。

　　2022年5月9日0—24时，新增本土死亡病例6例。平均年龄79.5岁，最小年龄65岁，最大年龄90岁。6位患者合并有严重的多脏器慢性基础疾病及晚期肿瘤，包括肺癌晚期、冠心病、高血压3级(极高危)、脑梗死及后遗症、阿尔兹海默症、糖尿病、肾功能不全等。患者入院后，原发疾病加重，经抢救无效死亡。死亡的直接原因均为基础疾病或恶性肿瘤。

　　本土无症状感染者情况

　　2022年5月9日0—24时，新增本土无症状感染者2780例。

　　无症状感染者1—无症状感染者567，居住于浦东新区，

　　无症状感染者568—无症状感染者944，居住于黄浦区，

　　无症状感染者945—无症状感染者1051，居住于徐汇区，

　　无症状感染者1052—无症状感染者1103，居住于长宁区，

　　无症状感染者1104—无症状感染者1473，居住于静安区，

　　无症状感染者1474—无症状感染者1516，居住于普陀区，

　　无症状感染者1517—无症状感染者1754，居住于虹口区，

　　无症状感染者1755—无症状感染者2109，居住于杨浦区，

　　无症状感染者2110—无症状感染者2424，居住于闵行区，

　　无症状感染者2425—无症状感染者2561，居住于宝山区，

　　无症状感染者2562—无症状感染者2691，居住于嘉定区，

　　无症状感染者2692，居住于金山区，

　　无症状感染者2693—无症状感染者2711，居住于松江区，

　　无症状感染者2712—无症状感染者2764，居住于青浦区，

　　无症状感染者2765—无症状感染者2769，居住于奉贤区，

　　无症状感染者2770—无症状感染者2775，居住于崇明区，

　　均为本市闭环隔离管控人员，其间新冠病毒核酸检测结果异常，经疾控中心复核结果为阳性，诊断为无症状感染者。

　　无症状感染者2776，居住于浦东新区，

　　无症状感染者2777，居住于黄浦区，

　　无症状感染者2778，居住于静安区，

　　无症状感染者2779，居住于嘉定区，

　　无症状感染者2780，居住于青浦区，

　　在风险人群筛查中发现新冠病毒核酸检测结果异常，即被隔离管控。经疾控中心复核结果为阳性，诊断为无症状感染者。

　　境外输入病例情况

　　2022年5月9日0—24时，无新增境外输入性新冠肺炎确诊病例。

　　境外输入性无症状感染者情况

　　2022年5月9日0—24时，新增境外输入性无症状感染者3例。

　　无症状感染者1为中国籍，在喀麦隆工作，自喀麦隆出发，经法国转机，于2022年4月22日抵达上海浦东国际机场，入关后即被集中隔离观察，其间例行核酸检测异常。经排查，区疾控中心新冠病毒核酸检测结果为阳性。综合流行病学史、临床症状、实验室检测和影像学检查结果等，诊断为无症状感染者。

　　无症状感染者2为中国籍，在加拿大留学，自加拿大出发，于2022年5月2日抵达上海浦东国际机场，入关后即被集中隔离观察，其间例行核酸检测异常。经排查，区疾控中心新冠病毒核酸检测结果为阳性。综合流行病学史、临床症状、实验室检测和影像学检查结果等，诊断为无症状感染者。

　　无症状感染者3为中国籍，在美国留学，自美国出发，于2022年5月7日抵达上海浦东国际机场，入关后即被集中隔离观察，其间例行核酸检测异常。经排查，区疾控中心新冠病毒核酸检测结果为阳性。综合流行病学史、临床症状、实验室检测和影像学检查结果等，诊断为无症状感染者。

　　3例境外输入性无症状感染者已转至定点医疗机构医学观察，已追踪同航班密切接触者14人，均已落实集中隔离观察。

　　2022年5月9日0—24时，解除医学观察无症状感染者7673例，其中本土无症状感染者7672例，境外输入性无症状感染者1例。

　　2022年2月26日0时至2022年5月9日24时，累计本土确诊56155例，治愈出院49590例，在院治疗6012例(其中重型401例，危重型77例)，死亡553例。现有待排查的疑似病例0例。

　　截至2022年5月9日24时，累计境外输入性确诊病例4594例，出院4580例，在院治疗14例。现有待排查的疑似病例0例。

人工智能，如何妙笔“生”画******

　　核心阅读

　　输入一段话，“绘”出一幅画——人工智能的绘画本领，吸引众多职业画师和零基础用户尝鲜。人工智能绘画的本质是计算，接受“语言描述”指令后根据自身的理解还原出图像。未来，人工智能技术应用于艺术创作等领域，还要注意防范潜在风险，让技术进步更好地造福社会。

　　不用画笔、颜料，输入一段描述性文字，计算机就能自动解析，生成相应的画作。2022世界人工智能大会上，人工智能绘画的展示令观众惊叹。

　　一些过去专属于人类创作的领域，比如绘画、书法、写作、作曲，如今人工智能也已开始涉足。人工智能是如何绘画的？当前沿技术与艺术相遇，将碰撞出怎样的火花？在内容、版权等方面又是否存在问题？

　　从文本到图像，人工智能绘画本质是计算

　　人工智能绘画是一个从文本到图像的生成过程，输入一段话，生成一幅画，本质是计算。简要地说，计算机通过大量学习，能识别特定图片元素和文本之间的关联。同理，人工智能程序在收到“语言描述”指令后，可以根据自身的算法还原出图像。

　　设定计算机程序作画的想法由来已久。早在20世纪70年代，就有艺术家开发了操作机械臂的电脑程序，让机械臂按照指令在画纸上作画。近些年，人工智能技术日新月异，科研人员尝试设计自动作图的计算机程序。但过去很长一段时间，人工智能“画”出的作品普遍不够好，往往只是一些模糊的图像元素的组合，还称不上是完整的画。

　　今年以来，人工智能画技迅速“进化”。谈及技术突破原因，百度文心一格总架构师肖欣延认为，这是预训练大模型的兴起、大数据的训练和扩散模型的出现3方面共同作用的结果。

　　具体来说，预训练大模型增强了人工智能的通用性，成为人工智能技术及应用的新基座；大数据的训练中，通过在众多高性能GPU(图形处理器)算力资源中进行并行学习，计算机能够在短时间内完成大量的数据学习。近年来，几乎所有人工智能的技术发展都受益于这两方面的进展。而对人工智能绘画来说，扩散模型的出现至关重要。

　　扩散模型的原理是，通过人为逐步添加噪声，让图像逐渐变“模糊”，再不断学习去噪过程，如此人工智能就能从完全是噪声的图片中逐渐还原出清晰的图片，即“画”出图像。

　　“这一过程与人类学习相似。通常，人们学画从临摹开始，机器也是如此。它最初生成的图像可能很模糊，但计算机会不断修正，从而输出越来越清楚、层次越来越丰富的图像。”肖欣延说。

　　扩散模型让人工智能绘画技术实现跨越，不仅作画质量快速提升，生成时间也缩短到几秒钟。

　　众多用户尝鲜，大量应用加速“画技”进化

　　汤林杰是某互联网公司的运营人员。工作中，他需要借助一些图片来丰富文案，而网络上找到合适的配图并不容易。今年10月，了解人工智能绘画程序后，他尝试自己“画”图。现在，人工智能绘画工具已经是他工作的重要辅助。

　　随着算法模型对公众开放以及训练数据成本的下降，人工智能绘画门槛越来越低，一些简易化操作平台在国内外兴起。如今，不仅一些职业插画师尝试用人工智能绘画程序辅助作画、激发灵感，许多没有绘画基础的用户也开始尝鲜，并“晒”在社交平台上。

　　大量需求的涌现也加速了技术的更新迭代。“用人工智能绘画的人越多，算法就越能理解输入的描述文本，画作质量就越高。”肖欣延表示，当前人工智能绘画水平与今年初相比，已经有很大进步。

　　不过，目前的人工智能绘画技术并不完美。首先，可控性仍然不高，即计算机不能很好理解人类指令的含义，即便是输入“画两个苹果，左边红色，右边绿色”这样的简单描述，生成的图像也可能有很大偏差；其次，细节呈现能力还不够。比如，对空间、透视和光影的刻画就很不如意。不少人工智能渲染出的画作，初看上去惊艳，认真观察问题却不少。

　　但肖欣延认为，人工智能绘画在技法上的缺陷未来有望得到弥补。比如，基于跨模态大模型和强大的深度学习框架，百度开发的技术一定程度上已经缓解这些问题。此外，未来人工智能不仅能作画，还能根据文本描述生成视频，并直接配上解说文字，“可以把视频生成看作是维度更高的绘画，从技术层面看，这是可以实现的。”

　　防范潜在风险，守住法律和伦理底线

　　人工智能进入绘画领域，计算机会取代人类画师吗？

　　在肖欣延看来，好的绘画与构图、设计语言、视觉情绪息息相关，即使人人都可以用人工智能技术作画，但通常只有高水平的画师才能制作出优秀的人工智能绘画作品，“人工智能只是作画的辅助工具”。此外，虽然有的人工智能绘画语言娴熟，也包含细腻的情感，但并不意味着机器有意识、情感，它不过是学过类似的作品，又恰好呈现出来了。“优秀的艺术作品往往是人的思想的投射，目前机器并没有真正具备思考能力。”肖欣延说。

　　不少业内人士认为，不妨以开放的心态拥抱人工智能绘画，接受新事物。可以预想，将来绘画中一些繁琐、重复性的工作可能由计算机完成，创作者能腾出更多时间去构思想法与创意，调整构图、色彩、光影氛围等。

　　“人工智能可能会激发绘画创造的活力。”肖欣延表示，20世纪前后，照相技术让传统肖像画失去市场，促使一些画家向非写实方向创新。与人工智能技术融合，或许能激发画家创作出别开生面的作品。

　　不过，由于人工智能绘画发展刚刚起步，技术发展也引发关于版权、内容把控等问题的争议。比如，有人认为，未经授权人工智能画作模仿原画的内容、构图和风格等，侵犯了原作者的版权，有违法嫌疑。也有人认为，“机器学习”过程是一种类人化的创作行为，同样体现了创造者的思想和劳动，应当获得版权保护。此外，还有人担忧，人工智能绘画技术若被滥用，可能滋生暴力等令人不适的图像。面对新技术发展，有必要前瞻潜在的风险，只有守住法律和伦理底线，技术进步才能更好地造福社会。

　　不只是绘画，写作、作曲、生成短片，人工智能日益强大的深度学习能力，让它与不同艺术门类发生着奇妙的碰撞。展望未来，业界专家认为，人工智能与艺术融合，一方面会降低一些艺术门类的创造门槛，让更多人参与到当代的审美创造中来；另一方面新技术会带来新的审美风格，人们或许能从中扩展对自身和世界的认识。

　　记者 喻思南

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）