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林升栋等：媒介化视域下在线教学的问题与对策
媒介化视域 在线教学 知识传播
2024/1/2
随着媒介对于社会各方面的深度介入，我们已经进入“媒介化社会”。作为知识传播和人际交往的重要领域，教育也深受“媒介化”的影响。2020—2022年新冠疫情期间的在线教学，就是以互联网连接为基础的媒介与平台深入且大规模影响教学领域的典型。虽然当前已有不少研究从不同角度对在线教学进行了考察，但从媒介化影响视角进行的探讨还较少。基于媒介化理论“传播型构”的视角，从媒介的物质性、行动者丛、指引框架和传播实践...
近些年,联邦学习(Federated learning,FL)由于能够打破数据壁垒,实现孤岛数据价值变现,受到了工业界和学术界的广泛关注.然而,在实际工程应用中,联邦学习存在着数据隐私泄露和模型性能损失的问题.为此,首先对这两个问题进行数学描述与分析.然后,提出一种自适应模型聚合方案,该方案能够设定各参与者的Mini-batch值和自适应调整全局模型聚合间隔,旨在保证模型精度的同时,提高联邦学习训...
一种基于随机权神经网络的类增量学习与记忆融合方法
连续学习 灾难性遗忘 随机权神经网络 再可塑性启发
2024/1/16
连续学习(Continual learning,CL)多个任务的能力对于通用人工智能的发展至关重要.现有人工神经网络(Artificial neural networks,ANNs)在单一任务上具有出色表现,但在开放环境中依次面对不同任务时非常容易发生灾难性遗忘现象,即联结主义模型在学习新任务时会迅速地忘记旧任务。
针对城市污水处理过程的非线性、不确定性以及非高斯等特点,提出一种数据驱动的溶解氧(Dissolved oxygen,DO)浓度在线自组织控制方法.首先,设计一种基于相关熵的自组织模糊神经网络控制器(Correntropy-based self-organizing fuzzy neural network,CSOFNN),采用相关熵与规则贡献度指标实现控制器结构与参数的自动构建或修剪。
针对实际中某种工况滚动轴承带标签振动数据获取困难,健康指标难以构建及寿命预测误差大的问题,提出一种基于无监督深度模型迁移的滚动轴承剩余使用寿命(Remaining useful life,RUL)预测方法.该方法首先对滚动轴承全寿命周期振动数据提取均方根(Root mean square,RMS)特征,并引入新的自下而上(Bottom-up,BUP)时间序列分割算法将特征序列分割为正常期、退化期和...
基于加权矩阵的多维广义特征值并行分解算法
广义特征值分解 加权矩阵 并行分解 多维估计
2024/1/16
针对串行广义特征值分解算法实时性差的缺点,提出基于加权矩阵的多维广义特征值分解算法.与串行算法不同,所提算法能够在一次迭代过程中并行地估计出多维广义特征向量.平稳点分析表明:当且仅当算法中状态矩阵等于所需的广义特征向量时,算法达到收敛状态.通过对比相邻时刻的状态矩阵模值证明了所提算法的自稳定特性.所提算法参数选取简单,实际实施较为容易.数值仿真和实例应用进一步验证了算法的并行性、自稳定性和实用性。
AI分析组织样本准确预测癌症结果（图）
AI分析 癌症 人工智能 鳞状细胞癌
2023/12/18
美国得克萨斯大学西南医学中心研究人员开发了一种新的人工智能（AI）模型，可分析组织样本中细胞的空间排列。2023年12月11日发表在《自然·通讯》上的这一创新方法，准确地预测了癌症患者的结果，标志着在利用AI进行癌症预后和个性化治疗策略方面取得了重大进展。
物理机制神经网络基于失效信息的自适应采样
物理机制 神经网络 失效信息 自适应采样
2023/12/13
Physics-informed neural networks (PINNs) have emerged as an effective technique for solving PDEs in a wide range of domains. It is noticed, however, that the performance of PINNs can vary dramatically...
唐铮等：生成式人工智能与新闻业：赋能、风险与前瞻
生成式 人工智能 新闻业
2024/1/2
生成式人工智能正在给新闻业带来前所未有的冲击。延续智能媒体的实践，生成式人工智能将通过其强大的内容生成能力助力新闻内容生产范式转换；倒逼从业者重构职业形态，迭代升级新闻传播业态，并以此最终重构人机关系的内涵，为新闻内容生产关系带来变化。这些冲击在进一步赋能传统新闻业，推动新闻业迈向强人工智能的同时，也带来了传播的信任危机、道德的伦理冲突和平台权力拓展的隐忧。为此，智能规范必须建立，机制监管亟待完善...
黄楚新：把握规律推进媒体融合纵深发展
规律 媒体融合 纵深发展
2024/1/2
人类社会发展规律主要是指社会基本矛盾运动推动社会发展的规律，包括生产力、生产关系，经济基础与上层建筑。对人类社会基本矛盾的正确理解，有助于从唯物史观的角度深入理解社会发展、传媒变革，从而也就能够正确理解媒体融合的实践发展如何体现人类社会发展规律。新闻传播作为意识形态的重要内容，具备上层建筑属性，而上层建筑和经济基础又是矛盾运动。只有经济基础达到一定水平才能形成媒体融合格局，这种媒体融合格局则主要是...
黄楚新：以体制机制创新推动媒体深度融合
体制机制 创新 媒体深度融合
2024/1/2
作为一项连续性、综合性的系统工程，媒体融合的迭代深化受到政策、技术、市场等多重要素影响，有着独特的发展背景和逻辑。2014年，媒体融合在国家顶层设计驱动下开始深化。发展至今，媒体融合已经形成了一套涵盖政策、技术、人力、市场等多维度的较为固定的运行模式。党的二十大报告提出，“巩固壮大奋进新时代的主流思想舆论……加强全媒体传播体系建设”，着重强调媒体深度融合与意识形态工作的紧密联系，为新时代推进媒体深...
由于点云的非结构性和无序性,目前已有的点云分类网络在精度上仍然需要进一步提高.通过考虑局部结构的构建、全局特征聚合和损失函数改进三个方面,构造一个有效的点云分类网络.首先,针对点云的非结构性,通过学习中心点特征与近邻点特征之间的关系,为不规则的近邻点分配不同的权重,以此构建局部结构;然后,使用注意力思想,提出加权平均池化(Weighted average pooling,WAP),通过自注意力方式...
高炉料面视频关键帧是视频中的中心气流稳定、清晰、无炉料及粉尘遮挡且特征明显的图像序列,对于及时获取炉内运行状态、指导炉顶布料操作具有重要的意义.然而,由于高炉内部恶劣的冶炼环境及布料的周期性和间歇性等特征,料面视频存在信息冗余、图像质量参差不齐、状态多变等问题,无法直接用于分析处理。
基于语义引导特征聚合的显著性目标检测网络
显著性目标检测 混合注意力 多层次融合 深度学习
2024/1/16
在显著性目标检测网络的设计中,U型结构使用广泛.但是在U型结构显著性检测方法中,普遍存在空间位置细节丢失和边缘难以细化的问题,针对这些问题,提出一种基于语义信息引导特征聚合的显著性目标检测网络,通过高效的特征聚合来获得精细的显著性图.该网络由混合注意力模块(Mixing attention module,MAM)、增大感受野模块(Enlarged receptive field module,ER...