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。
AI生成技术撼动艺术界 “魔法头像”让人欢喜让人忧******
【科技创新世界潮】
2022年似乎是人工智能(AI)突破性的一年,许多创新的AI产品投入市场。其中最受欢迎的产品之一是照片编辑应用程序Lensa,它能让用户创建类似动漫的数字肖像,该功能被称为“魔法头像”。近一段时间以来,Lensa凭借这些受欢迎的头像已跻身全球应用程序商店榜首,不仅如此,它在艺术界同样也成为了热门话题。
是什么让Lensa脱颖而出
这款于2018年发布的应用程序提供了一系列照片润色功能,例如,可通过使用滤镜和消除“瑕疵”来使自拍看起来更漂亮。最新版本的应用程序更新了“魔法头像”新功能。
用户通过手机上传10—20张脸部照片并支付一定费用,就能“委托”Lensa制作多达200张风格各异的AI肖像。
美国创业公司Stability AI今年8月开源了一个名为“稳定扩散”(Stable Diffusion)的AI模型,它可根据用户给定的文本生成对应的图像。根据美国在线科技杂志《How-to-Geek》的一份报告,它能让人们模仿不同的艺术风格,包括漫画、科幻、波普艺术和传统肖像画。而Lensa的这些肖像正是使用“稳定扩散”生成的。
澳大利亚《对话》杂志刊文称,如果“稳定扩散”是一个文本到图像的系统,那么Lensa似乎很不同,因为它接受的是图像,而非文字。这是因为Lensa最大的创新之一是简化了文本倒置的过程。
Lensa采用用户提供的照片,并将其注入“稳定扩散”的现有知识库,教系统如何“捕捉”用户的特征,以对其进行风格化处理。
使用者担忧隐私泄露
虽然“魔法头像”是一个有趣且令人印象深刻的功能,但它引发了人们对个人隐私和肖像权的担忧。人们担心该程序可能会在未经自己许可的情况下,通过将自拍作为AI模型的输入来创建个人的面部肖像。
此外,一些人质疑这款应用的价格,它要求最低支付6美元,或每年支付53.99美元才能使用个人照片创建AI图像。还有人担心,用户实际上是在花钱训练面部识别AI,并放弃了私人数据。
此外,该应用程序的创建者普里斯玛实验室此前曾因意外生成裸露的色情图片而陷入舆论旋涡,尽管该应用程序的政策是“禁止裸体”和“仅限成人”。该公司首席执行官表示,只有在AI被故意引导创建此类内容的情况下,才会发生这种行为,这违反了应用程序的使用条款。然而,正如美国科技类博客TechCrunch的报告中所述,一些人表达了对该应用程序被滥用的可能性以及它可能对用户的自我形象和身体形象产生影响的担忧。
除了存在非主动意愿生成色情内容的风险外,还有人担心AI可能被用来制造政治错误信息和扰乱教育。总体而言,Lensa AI应用提醒人们,AI技术仍处于实验阶段,如果监管不当,可能会产生意想不到的后果。
艺术家担心版权问题
Lensa AI应用程序及其“魔法头像”功能的流行,还引发了艺术家们的担忧,他们担心AI图像生成器的大范围使用会让他们丢掉饭碗。
根据美国媒体Futurism的报告,这种机器学习模型是在未经同意的情况下对图像进行训练的,个人或艺术家无法选择退出数据集。
然而,《对话》杂志文章表示,Lensa生成的图像借用了其他艺术家作品的创意,但不包含他们作品的任何实际片段。澳大利亚艺术法律中心明确指出,虽然单个艺术品受版权保护,但其背后的风格元素和理念却难以纳入保护范围。
西班牙漫画家兼插画家迪亚兹表示,AI只是将现有的东西进行非常空洞的混合。“如果你仔细观察,就会发现它背后没有任何意识。我真的希望人们能够理解我们(艺术家)在创作某些东西时所做的事情……希望人们会期待人类艺术。”
迪亚兹说:“我不反对人工智能,如果它是我们可以使用的工具,并且人们学会重视我们在工作中投入的东西,我认为它会很好。”
艺术的未来何去何从
《对话》杂志文章认为,虽然AI艺术模型在过去5年里取得了巨大进步,但它仍需要面对很多挑战。虽然它们作品中的文字是可识别的,但往往是无意识的。
还有一个明显的制约因素,那就是这些模式只能产生数字艺术。AI不能像人类那样用油彩或粉笔工作。就像黑胶唱片卷土重来一样,技术最初可能会创造出一种新的形式,但随着时间的推移,人们似乎总是会回到最高质量的原始形式。
最终,正如之前研究发现的那样,目前形式的AI模型更有可能成为艺术家的新工具,而不是创造性人类作品的数字替代品。例如,以AI生成的一系列图像作为起点,然后由人类艺术家进行选择和改进。这结合了AI艺术模型的优势(快速迭代和创建图像)和人类艺术家的优势(对艺术品的愿景,并克服了AI模型的问题)。这在需要特定输出的委托艺术的情况下尤为如此。
此外,还需要思考的是,选择不使用AI的艺术家可能无法跟上受AI加持的艺术家的脚步,而被时代抛弃。(科技日报 实习记者张佳欣)