摘要：随着奢侈品品牌消费群体的年轻化以及社会化媒体的广泛应用,传统奢侈品品牌的营销传播面临巨大的挑战,如何根据消费者所处的不同社会化媒体使用场景针对性地选取广告沟通策略成为奢侈品品牌十分关心的问题。本研究通过三项实验探究了奢侈品广告沟通风格与社会化媒体使用场景所带来的消费者自我意识状态的匹配效应及其内在机制。结果表明,当消费者处于主体自我意识状态时,奢侈品采用高冷感(vs.温暖感)的广告沟通风格能够更好地提升消费者的购买意愿和品牌态度,且这一效应被独特性价值感知所中介;当消费者处于客体自我意识状态时,奢侈品采用温暖感(vs.高冷感)的广告沟通风格能够更好地提升消费者的购买意愿和品牌态度,且这一效应被消费者状态自尊所中介。上述结论意味着,在传统媒体时代,奢侈品基于消费者主体自我意识状态设定而普遍采用的高冷广告沟通风格,会因为社会化媒体广泛应用所带来的消费者自我意识状态多样化而不得不改变。

摘要：大数据时代下,数据可视化设计在互联网产品设计中的应用越来越广泛,数据可视化不仅可以通过内嵌在互联网产品中,成为产品的一部分,高效地帮助用户获取信息并完成任务,同时它也能成为追踪产品质量、收集用户反馈、帮助产品迭代的重要工具之一。本文通过对数据可视化在互联网产品中的发展现状和趋势进行分析,结合用户体验设计实践经验,总结出一套互联网产品中数据可视化的设计流程和方法论。

摘要：本文以1927-1936年的湘鄂赣苏区板报为研究对象,探讨了中国共产党在苏区发展时的文化生产策略和视觉符号特征。研究发现:板报是中共在物质条件匮乏、宣传机制尚不健全、军事斗争和政权发展的现实需要下所创造的基层宣传媒介,其内容涉及政权建设、军事斗争等方面,在视觉风格的设计上,板报将图像和文本结合在一起,创造出了一种生产便捷,同时又利于大众接受的视觉形态。

摘要：元宇宙提供了发挥人们无限想象的创意空间,创意的孵化、激励和保护对于元宇宙中的应用创新至关重要。通证(Token)是元宇宙中原生资产的主要载体,而创意是元宇宙中重要的原生资产,是最有价值的非同质化通证(NFT),扮演连接现实世界与元宇宙的桥梁。本文介绍了元宇宙、新兴技术、大众创意和NFT之间的关系,提出了创意NFT的新概念,探讨了创意NFT全生命周期管理的意义和必要性,提供了面向元宇宙中创意NFT的设计模式。

摘要：车对车(V2V)通信中,通信性能和感知性能是两个重要的性能指标,合适的波形设计能够提高感知的精度和通信的效率。通过对远距离V2V场景进行感知通信一体化波形设计,提出基于正交频分复用(OFDM)信号的脉冲分组索引导频调制(PIMP-OFDM)波形设计方案。该方案在发射端利用发送数据控制OFDM时频结构中的导频嵌入位置,接收端对导频矩阵进行脉冲压缩重构,并对重构后的导频矩阵进行二维傅里叶变换,实现对目标速度和距离的测量。仿真结果表明,PIMP-OFDM方案减少了雷达探测图中虚警目标峰值的个数和幅度,这样既减少了目标运动对目标距离感知带来的影响,又能够利用导频位置的随机性多传输一部分数据比特,从而提升通信效率和感知精度。

摘要：《申报》上的医药广告,不仅为当时药商的市场营销提供了宣传,也折射了中西医的交融与碰撞,同时培养了时人的健康卫生观念,还在国家层面上影响了国族身份的认同。在某种程度上可以说,广告对现代健康观念在上海民众中的形成和塑造有相当的建构作用。

摘要：基于“资源—能力—绩效”框架,利用我国京津冀、长三角及珠三角三大城市群2015—2019年的孵化及创新数据,测度三大城市群孵化网络创新系统的协同发展水平,并通过构建动态空间杜宾模型,探究孵化网络创新系统协同对区域创新效率的影响及其空间溢出效应。研究结果表明:(1)目前三大城市群大多数城市的孵化网络创新的系统协同仍处于初级阶段,且在城市群内部呈现出显著的不平衡态势;(2)三大城市群的孵化网络创新系统协同度对区域创新效率存在显著的正向促进作用与空间溢出效应,但政府扶持力度对孵化网络创新协同推动区域创新效率的提升作用存在负向调节作用。此外,影响强度、外溢程度及调节效应均存在明显的区域异质性。

摘要：针对中文电力领域词汇挖掘专业难度大、人工成本高的问题,本文利用深度学习技术,设计了一种结合大规模预训练语言模型、双向长短期记忆网络和条件随机场的电力领域词汇挖掘模型。该模型是一种不涉及任何特征工程的完全端到端的神经网络模型,其将RoBERTa模型继续在电力文本语料上预训练以进行领域自适应,同时利用长短期记忆网络整合文本上下文语义信息,并通过条件随机场对预测的标签序列进行约束进而优化实体识别效果。由于现有的电力领域词汇挖掘研究缺乏高质量的标注数据集资源,该文构建了一个具有一定规模的中文电力领域词汇挖掘标注数据集。该文在标注数据集上进行了一系列实验,实验结果验证了模型的有效性。

摘要：随着人工智能技术的快速发展,自动化决策算法逐渐进入公共领域并越来越多地影响到社会公益与个人权益。而相应的算法风险如算法歧视、算法偏见、算法垄断等不断出现,进而引发了算法治理的切实需求。面对自动化决策使用者与用户之间信息、技术的不对称地位,传统法律资源不敷适用,对自动化决策用户保护之权利的不足成为算法解释权的必要性基础。作为算法治理的重要手段,算法解释权的价值在于对算法的“黑盒”构建“适度透明性”,矫正开发者与用户之间的信息不对称,并且再平衡双方畸形的分配风险负担,成为规制自动化决策使用者、保障用户权益必不可少的制度配置,因此算法解释权研究成为国内外学界与司法实践共同关注的焦点。而在现行法视野下,算法解释权制度存在适格主体过于狭窄,保护范围不够全面,权利内容尚需明确等问题。对此,在解构算法解释权的基础上,从全算法开发流治理与分级分类解释框架的视角对算法解释权制度进行重构。通过全算法开发流治理的建构,对算法解释权的主客体进行适度扩张;通过分级分类解释框架的构筑,结合个案视角明确算法解释权的内容与边界,以此兼顾算法的个性与共性,平衡算法解释的效率与用户权益的保护,全面保障自动化决策中的各方权利主体利益,为数字经济发展赋能。

摘要：人工智能技术的不断发展使其在司法方面的应用逐渐增多,并引起广泛关注。具体来说,人工智能已经在合同审查、智慧法院等应用场景中崭露头角,相比传统人工,人工智能的高效率表现展示了其在司法领域的巨大应用潜力。但在其他应用场景,如智能司法裁判,虽然国内外有一定尝试,并取得了一些成果,但仍面临着数据样本量不足、算法与待解决实际问题匹配度不够的问题,以及算法过程不够透明等方面的质疑。文中围绕现有法律人工智能的相关工作,探索了人工智能可能带来的司法流程上的巨大变革,并对人工智能目前在智能裁判中遇到的数据和算法方面的问题是否会对司法的公正性产生影响进行了探讨,最后对上述问题的解决方案以及司法人工智能的未来发展路线略抒拙见,以期人工智能技术在我国司法领域有更为系统性的应用,助力社会主义法治建设。