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台湾2021年薪资中位数小幅增加 各行业薪资增减差异明显******

　　中新社台北12月21日电 台湾行政事务主管部门“主计总处”21日公布台湾2021年工业及服务业受雇员工全年总薪资中位数为50.6万元(新台币，下同)，较前一年小幅增加0.5万元，增幅1%。不过，各项数据显示，受雇者薪资所得差距拉大，年收入未达平均总薪资的员工比例创新高，总薪资最高的前10%与最低的后10%之间薪资差距扩大为4.09倍。

　　综合《联合报》、中央社等媒体报道，“主计总处”官员表示，2021年疫情对各行业的影响大不相同，从各行业薪资中位数变化差异就可明显看出。在薪资成长的行业中，以电子零组件制造业薪资中位数72.5万元、增长9.33%最多，其次是电脑电子产品及光学制品制造业74.1万元、增长7.82%；金融保险业以102.3万元、增幅5.65%排名第三。

　　而受疫情影响较大且兼职员工较多的行业，如娱乐及休闲服务业、住宿及餐饮业等，薪资中位数都未达40万元，且较前一年有所减少。

　　据统计，2021年总薪资平均数为67万元，较前一年增加3.02%，但年收入未达平均总薪资的受雇者比例为68.31%，较前一年的67.88%更高，显示虽然薪资中位数提高，但未达平均数的比例反而增加。“主计总处”官员分析，这是因为2021年出口产业表现较好，相关产业从业者领到较高的年终奖金与业绩奖金、拉高整体薪资平均数与中位数，但低薪行业的薪资成长幅度却跟不上平均薪资成长。

　　此外，若将受雇员工总薪资由低至高按人数等分为10组，则前10%者平均总薪资为122.4万元，最末10%者平均总薪资为29.9万元，两者差距为4.09倍，较2020年的4倍扩大，也是该数值自2016年以来首次出现扩大。(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）