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来源:乐彩彩票必赚方案2024-02-03 17:48

  

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【寻味中华】大竹醪糟:新酿初熟好待客******

  中新社达州1月17日电 题:大竹醪糟:新酿初熟好待客

  中新社记者 贺劭清 张浪

  灶中柴火劈啪作响,铁锅热气蒸腾直上,于鼎沸的红糖水中打下土鸡蛋,舀上满满两大勺雪白醪糟,待蛋清刚刚凝固便起锅捞出……在“中国醪糟之都”四川大竹,甜蜜、火热的中国年,通常由一碗红糖醪糟流心蛋率先烫暖。

1月初,四川达州,泸定地震中受伤的“泄洪英雄”甘宇吃着奶奶做的醪糟鸡蛋。中新社记者 张浪 摄

  “一颗曲子三斤米,两勺醪糟一个蛋,简单得很,养人得很。”2022年“9·5”泸定地震中受伤的“泄洪英雄”甘宇近来在老家大竹养伤,就没少吃醪糟土鸡蛋,已经“胖回来了”。

  虽然随着现代工业发展,人们很方便就能在楼下商超买到各类醪糟产品,但老一代大竹人仍保留了岁末自己酿醪糟的习俗。这和灌香肠、熏腊肉一样,是迎接新年的“必修课”。

1月初,四川达州,工作人员在制作用于酿造大竹东柳醪糟的米曲。中新社记者 张浪 摄

  甘宇的奶奶廖代书特意赶在春节前熬制了一大罐土醪糟,希望孙儿恢复得更好。她说,这几天村里家家户户的老人都在蒸糯米、酿醪糟,“醪糟做好了,在外打工的幺儿就回来了”。

  谈及自己心心念念的“这一口甜”,甘宇很认真地告诉记者,醪糟在他心中是“四川农村过年待客最高礼节”,春节期间走人户(做客),一碗醪糟鸡蛋下肚,额头、后背都会渗出汗珠,暖身又暖心。

  醪糟古称醴酒,又名酒酿。它不仅是中国酿酒之源,还是一道经商周秦汉、历唐宋明清,至今仍活跃在餐桌的传统美食。农历春节期间,吃象征着团圆的醪糟汤圆、醪糟鸡蛋,是中国多地民间习俗。

1月初,四川达州,大竹东柳醪糟手工酿造工人将糯米装入坛。 中新社记者 张浪 摄

  临近春节,记者来到大竹县城,城内特色汤圆店随处可见,隔着四五米远便能闻到交织的糯米、红糖与醪糟醇香。“来一碗醪糟汤圆!”店内人声鼎沸,不时有食客发出“安逸”“巴适”的赞叹。

  “曲乃醴之骨,粮乃醴之肉,水乃醴之血。曲好骨正,粮好肉丰,水好血醇。”大竹东柳醪糟酿造技艺第二十代传承人唐祥华透露大竹醪糟醇甜酒香、爽口化渣的玄机。

1月初,四川达州,大竹东柳醪糟系列产品吸引消费者。中新社记者 张浪 摄

  在上千年的传承中,丁香、陈皮、桂皮、白蔻等上百种中草药与天然香料混合着米粉,成就了大竹东柳醪糟米曲的独特风味。优中选优的糯米在清冽山泉水的浸泡下晶莹剔透,以纱布沥出置入蒸笼,蒸至外韧里嫩后,自然冷却至稍有余温,才能拌入提前酵好的米曲粉末。

  唐祥华说,糯米装坛后,还要在中间掏出孔洞,便于米酒渗出,滋味更佳。静待一个对时(一整天),糯米便会发酵为色白汁清、团而不散的醪糟。刚酿好的醪糟,入口甜中带酸,让人欲罢不能。随着时间推移与温度变化,坛中醪糟每天都会变幻出不同风味,直至酒味盖过甜味。

1月初,四川达州,一箱箱大竹东柳醪糟产品从这里运往世界各地。 中新社记者 张浪 摄

  醪糟夏可解暑,冬能驱寒。在小吃甜品之外,醪糟亦可入火锅底料,助锅底辣而不燥:作发面酵母,为松软香甜的面点添上一层复合滋味;取代白酒腌菜,让泡菜酸辣之余略带回甘。在大竹,醪糟甚至化身宴席主角,当地一绝“醪糟宴”便囊括了醪糟肉、醪糟糯米圆子、醪糟红糖烧白等13道醪糟菜品。

  从历史深处走来的大竹醪糟,如今已远销加拿大、美国、日本、泰国、新加坡等20余个国家和地区。一辆辆加长大卡车载着糯米等原料驶进县城,又满载着一坛坛、一罐罐醪糟,将这座川东北小城酿就的“这一口甜”送到海内外家庭的餐桌上,添上一抹浓浓中国年味。(完)

                                                                                                                                                                                                                                  人工智能,如何妙笔“生”画******

                                                                                                                                                                                                                                    核心阅读

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                                                                                                                                                                                                                                    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)

                                                                                                                                                                                                                                  [责编:天天中]
                                                                                                                                                                                                                                  阅读剩余全文(

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                                                                                                                                                                                                                                  乐彩彩票计划群冷链传播疫情怎么防?这些“杀手锏”不要忘
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                                                                                                                                                                                                                                  2023-11-27
                                                                                                                                                                                                                                  乐彩彩票走势图优质国际校应具备这些优势
                                                                                                                                                                                                                                  2024-09-10
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                                                                                                                                                                                                                                  2024-07-05
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                                                                                                                                                                                                                                  2024-01-03
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                                                                                                                                                                                                                                  2024-06-07
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                                                                                                                                                                                                                                  2024-07-27
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                                                                                                                                                                                                                                  2024-04-25
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