摘要：5G消息是基于5G、大数据、人工智能等新一代信息技术融合应用的数智媒体典型代表。作为数字时代的新型智能媒体,5G消息是数字技术与大众传媒融合的手段,也是内容形态与富媒体交互传播的融合。补偿性媒介理论视角下,5G消息所具有的技术优势和传播特性是对移动互联网时代社会化媒体带来的信息泛滥的补偿,也是用户需求导向下对信息有用性的补偿。在以先进技术引领驱动媒体融合发展的背景下,从技术补偿、媒介补偿到需求补偿,5G消息对于推动出版深度融合发展具有三个方向的补偿性作用价值。推进出版深度融合应紧盯技术前沿,利用5G消息的数智技术能力和融合传播优势,探索将其作为创新驱动融合发展的着力点和有力抓手。

摘要：环形孔径折叠成像系统通过光路折叠可以实现光学系统的小型化。然而环形孔径折叠成像系统由于仅使用一块基底材料,且没有补偿镜,无法通过光学被动无热化实现宽温度范围的高质量成像。为了减小温度对成像质量影响的同时简化光学系统结构,引入波前编码的方法来设计光-数联合的环形孔径折叠成像系统。文中研究了光-数联合的环形孔径折叠成像系统设计原理,推导了遮拦比与相位掩膜板参数的关系,以实现离焦一致性。在图像解码部分,文中研究了不同权重下的点扩散函数(PSF)的图像复原效果,通过模拟退火算法构建了合成PSF模型。根据理论分析设计了光-数联合的环形孔径折叠成像系统,焦距为70 mm,系统总长为25 mm,F数为1,全视场8°。在−40~60℃范围内,高温和低温下的峰值信噪比(PSNR)比其他方法分别提高了4.7090 dB和5.0442 dB,实现了单一滤波器的图像复原。文中研究在简化红外成像光学系统的同时,采用光-数联合的方法克服了环形孔径折叠成像系统的温度限制,为宽温度范围红外系统小型化提供了新的思路。

摘要：新时代“枫桥经验”根植于基层社会,是人民群众解决社会矛盾、实现自我管理的创造性智慧结晶,也是中华优秀传统文化在当代社会的发展与升华,着眼于法治建设本土资源与现代制度文明的内在统一,在基层社会治理领域呈现顽强的生命力和不竭的创造力。中国式现代化进程充满机遇与挑战,新时代“枫桥经验”必须被动态理解为综合经验,坚持党的领导、政府推动与群众自治三者统一,制度设计应充分考虑特殊的社会环境对法律规则的影响,有效化解基层社会矛盾,培育自上而下的民主自治传统与土壤,通过以社会治理为问题导向的法治创新和以法治为目标导向的社会治理创新引领基层社会法治变革,推动中国特色现代法治建设。

摘要：随着现代机械产品的制造与设计水平的不断提高,对机械零件的结构设计要求也日益严格,对其进行结构合理的分析显得尤为重要。基于此,针对机械零件结构合理设计的原理作了简单的论述,着重从零件结构设计的毛坯选择、零件结构设计简化、进一步提高结构经济性设计、零件设计精度、零件结构强度优化、零件加工经济性等方面进行了探讨,以促进零件结构设计的合理性,提高零件结构的精度和强度。

摘要：2023年,我国大模型的发展取得了重大突破,多家公司的大模型产品相继获批后,专家学者围绕大模型的应用问题展开了热烈的讨论。大模型在传媒领域的应用加速了媒体融合的进程,也引发人们对人机关系的思考。本文对2023年大模型研发技术路线的突破和日渐明显的发展路径进行归纳,把脉大模型未来竞合与淘汰的发展趋势。

摘要：中国声乐发展经历了从用美声唱法的发声技术来演唱中国民族声乐作品的“洋为中用”“新声乐艺术”“民族声乐”等探索尝试,到如今全面发展“声乐艺术中国化”,体现了中国声乐界对科学发声方法理念的追求和对中国传统声乐文化的认同。文章认为,当前“中国声乐”的内涵愈发丰富和全面,在科学的发声方法的基础上,不仅继承了中国传统声乐艺术,还朝着彰显中国文化、走向世界舞台的方向大步前进。未来中国声乐的发展应当努力追求自己的风格与特色,这需要通过建构完备的声乐人才培养体系和理论体系、鼓励中国声乐作品创作、扩大审美受众等举措来强化中国声乐学派的建设。

摘要：人工智能技术广泛渗透各个行业和领域,也对网络内容建设产生了深远影响,为网络内容创作、分发和消费提供了全新的可能性。随着人工智能技术的发展,一个新的媒体形态一人工智能媒体(Artificial Intelligence Media)逐渐斩露头角。在智能化时代,应积极探索拥抱人工智能技术,推动网络内容建设的理论和实践创新。

摘要：在现今的作文教学中,我们面临着一个极其挑战性的问题:许多学生对写作文缺乏兴趣和信心。在习作中,表达不规范,错字病句、标点使用错误等问题普遍存在。此外,学生对于老师在批改中提出的建议熟视无睹,导致教师不得不为学生精批细改。然而,学生的写作能力并没有因为老师的细改而有稳定提升。因此,作文教学成了师生共同面临的难题。是学生学习态度不好,不愿把自己的习作改好吗?本人认为这个理由并不充分,其实,很多学生并不会改作文。

摘要：针对图像分类中类增量学习的知识灾难性遗忘现象,现有类增量学习方法着重于模型分类层的不平衡偏移修正,忽视了模型特征层的偏移,未能良好解决类增量学习所面临的新旧类别不平衡问题。为此,提出一种新的类增量学习方法,称为融合平衡权重和自监督的类增量学习方法(BWSS)。首先,BWSS利用旧类在训练中预测期望低的特点设计了自适应的平衡权重,扩大旧类的损失回传占比以修正整个模型的偏移。其次,BWSS引入自监督模块,将样例的旋转角度预测作为辅助任务,强化模型对冗余特征和共性特征的表达能力,以更好地支撑增量任务。通过与主流类增量学习算法在公开数据集CIFAR-10和CIFAR-100上的实验对比,证明BWSS不仅在类别少样例多的CIFAR-10上增量性能更优,在类别多样本少的CIFAR-100上同样具有优势。通过消融实验和特征可视化,验证了所提方法对模型的特征表示能力和增量性能是有效的。BWSS在CIFAR-10上的5阶段增量任务最终准确率达到了76.9%,相比基线方法提高了5个百分点。

摘要：荧光分子识别技术是指利用荧光共振能量转移(FRET)或分子内电荷转移(ICT)等技术,在激发态下可观察到客体分子与受体分子的“结合”过程,从而实现对客体分子的识别和检测。目前,荧光分子识别技术在化学传感器、环境监测、生物成像等领域发挥了重要作用。荧光染料是构建化学传感器的基本单元,其种类繁多,结构多样,性能各异。本文根据其基本结构与性能特点,主要总结了荧光分子识别技术原理,分析了荧光分子识别技术的优势与局限性,并讨论了基于荧光染料的化学传感器设计与优化方法。