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咖啡机逆势增长 哪款最适合你？******

　　2022年咖啡机市场在一众小家电中逆势增长。数据显示，2022年1至10月全渠道电咖啡机市场整体销售达到16.9亿元，同比增长36.3%。10月当月受“双11”影响线上市场增速更是达到70.1%。在家也能随时享用一杯专业级别的咖啡提神——咖啡机的兴起，与其贴近年轻人新生活需求有着密切关系。

　　市场上的咖啡机种类如此丰富，美式滴滤、胶囊、半自动和全自动，应该怎么选择？

　　美式滴滤咖啡机相对价格最为低廉，掌握了粉量和水量，可以轻松做出一杯浓度适宜的美式。咖啡滴滤系统可以自动调配至合适的温度、萃取时间以及萃取程度，即使是咖啡小白也可以快速掌握。不过缺点也是显而易见，磨豆、加滤纸、清洗，整套流程比起手冲咖啡并没有简化太多。

　　胶囊咖啡机相对更加便捷。主流机型除了可以制作意式、美式咖啡之外，还可以制作拿铁、卡布奇诺等花式咖啡。只需要将咖啡胶囊放入咖啡机，加入纯净水，一杯口感还算地道的咖啡分分钟呈现眼前。并且，使用后丢弃胶囊即可，省去了繁琐的清洗步骤。对于想要解放双手的“懒人”群体来说，算得上是“最优解”了。缺点是胶囊价格并不便宜，并且咖啡品质与现磨咖啡相比还是逊色不少。

　　半自动咖啡机在技术到位的前提下，可以保证咖啡的品质，并且对于咖啡爱好者来说，可玩性更强。但是“门槛”也在于此：咖啡粉的粗细、水温控制等均是对操作者技术的考验，更加适合拥有一定经验的咖啡玩家，并且需要花费时间学习和探索。

　　全自动咖啡机在半自动的基础上可以“一键出品”，品质更加稳定。好的全自动咖啡机制作出的咖啡水准与咖啡馆并无差别。不过价格也是一众咖啡机中最为高昂的，主流机型的价格在三四千元左右。综合而言，根据自己的需求和预算，选择一台适合自己的才是最好的。

　　文/本报记者 陈斯

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）