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新闻敏感:依然是职业素养的分水岭——以咸宁台官方抖音号的探索为例

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新闻前哨 2022年第5期 35-36页

作者：操静文咸宁广播电视台

在人人是麦克风,人人是记者的大众网络传播时代,在大数据精准驱动下,对照每一天的热搜榜,新闻人职业敏感网感表现似乎是不堪一击.在每天涌现的海量的大众刷屏微视频中,过往传媒对新闻敏感的职业要求是否动摇甚至颠覆?!作为在微视频海洋... 详细信息

在人人是麦克风,人人是记者的大众网络传播时代,在大数据精准驱动下,对照每一天的热搜榜,新闻人职业敏感网感表现似乎是不堪一击.在每天涌现的海量的大众刷屏微视频中,过往传媒对新闻敏感的职业要求是否动摇甚至颠覆?!作为在微视频海洋里游泳的笔者认为,新闻敏感,依然是践行传播使命的职业素养的一个分水岭.

关键词：新闻敏感职业敏感微视频网络传播时代职业素养大数据分水岭麦克风

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新闻报道“捉大鱼”三要诀

新闻前哨 2022年第3期 32-33页

作者：操静文咸宁广播电视台

"下深水,捉大鱼"是每一位新闻工作者职业历程上孜孜以求的梦想。有的人,穷其一生,虾米众多,所得无几,如过眼云烟;有的人,如玉串珠,佳作传世,为时代烙下印迹。新闻作品有大鱼小虾之分,新闻人成就有高下之别,穷其根源,往往在于新闻价值大... 详细信息

"下深水,捉大鱼"是每一位新闻工作者职业历程上孜孜以求的梦想。有的人,穷其一生,虾米众多,所得无几,如过眼云烟;有的人,如玉串珠,佳作传世,为时代烙下印迹。新闻作品有大鱼小虾之分,新闻人成就有高下之别,穷其根源,往往在于新闻价值大小的把握。实现新闻价值最大化,既是新闻工作者从业基本功的体现,也是媒体夯实"四力"的必须。

关键词：新闻报道新闻工作者穷其一生职业历程基本功

基于可解释性结果的数据故事化关键技术分析、融合与应用

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情报杂志 2024年

作者：靳庆文李美静数据工程与知识工程教育部重点实验室(中国人民大学) 中国人民大学信息资源管理学院

[研究目的]明确可解释性结果用于数据故事化的关键技术类型,探索技术融合框架辅助数据故事化的应用流程,对于深度挖掘数据潜在价值、实现解释结果的故事化呈现具有重要意义。[研究方法]为建好可解释性结果与数据故事化的连接,提出了LIM... 详细信息

[研究目的]明确可解释性结果用于数据故事化的关键技术类型,探索技术融合框架辅助数据故事化的应用流程,对于深度挖掘数据潜在价值、实现解释结果的故事化呈现具有重要意义。[研究方法]为建好可解释性结果与数据故事化的连接,提出了LIME改进技术、要素关联技术、高潮点识别技术和故事化自动生成技术,并进一步构建基于四种关键技术的融合框架和故事化流程。[研究结论] LIME改进算法的拟合优度由之前的0.50提高到0.82,且与原始LIME方法相比,残差降低了95%,识别出的高潮点相较于初始样本点,其特征变化幅度在局部区域保证最小。本研究实现了基于特征变化的数据故事的自动化生成,证明技术融合框架在实现故事化解释方面是有效的。

关键词：可解释性结果数据故事化关键技术技术融合技术识别

神经电影学视角下“库里肖夫效应”的重返与再验

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北京电影学院学报 2024年第4期 15-24页

作者：王娅姝曹正操王宜文北京师范大学艺术与传媒学院

“库里肖夫效应”是电影语言的基础性理论。作为电影史上最早进行实验探索的理论家之一,库里肖夫将蒙太奇视为电影媒介的本质,并事实上在实验中提示出一个技术和意识共在的时间结构。受限于时代环境及技术条件,库里肖夫的探索最终停留... 详细信息

“库里肖夫效应”是电影语言的基础性理论。作为电影史上最早进行实验探索的理论家之一,库里肖夫将蒙太奇视为电影媒介的本质,并事实上在实验中提示出一个技术和意识共在的时间结构。受限于时代环境及技术条件,库里肖夫的探索最终停留在非正式的访谈层面,未及充分展开。神经电影学的方法允许研究者在媒介化时代重返理论及其历史现场,借助科学设计、严格操作的神经电影学测试,库里肖夫实验的当代答案得到彰显。影像与认知结构之间存在绵延百年的耦合式共振,同时又以意义阐释的缝隙为文化经验预留了位置;此种“稳定性”与“多样性”间暗含的人与技术之关系,可能正是在后电影时代认识电影的关键所在。

关键词：蒙太奇理论神经电影学技术库里肖夫效应

基于联邦分割学习与低秩适应的RoBERTa预训练模型微调方法

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数据采集与处理 2024年第3期39卷 577-587页

作者：谢思静文鼎柱上海科技大学信息科学与技术学院上海201210

微调后的大语言模型(Large language models,LLMs)在多任务中表现出色,但集中式训练存在用户隐私泄漏的风险。联邦学习(Federated learning,FL)通过本地训练避免了数据共享,但LLMs庞大的参数量对资源受限的设备和通信带宽构成挑战,导致... 详细信息

微调后的大语言模型(Large language models,LLMs)在多任务中表现出色,但集中式训练存在用户隐私泄漏的风险。联邦学习(Federated learning,FL)通过本地训练避免了数据共享,但LLMs庞大的参数量对资源受限的设备和通信带宽构成挑战,导致在边缘网络中部署困难。结合分割学习(Split learning,SL),联邦分割学习可以有效解决这一问题。基于模型深层权重的影响更为显著,以及对部分层的训练准确率略低于整体模型训练的发现,本文按照Transformer层对模型进行分割,同时引入低秩适应(Low⁃rank adaption,LoRA)进一步降低资源开销和提升安全性。因此,在设备端,仅对最后几层进行低秩适应和训练,然后上传至服务器进行聚合。为了降低开销并保证模型性能,本文提出了基于联邦分割学习与LoRA的RoBERTa预训练模型微调方法。通过联合优化边缘设备的计算频率和模型微调的秩,在资源受限的情况下最大化秩,提高模型的准确率。仿真结果显示,仅训练LLMs最后3层的情况下,在一定范围内(1~32)增加秩的取值可以提高模型的准确率。同时,增大模型每轮的容忍时延和设备的能量阈值可以进一步提升模型的准确率。

关键词：大语言模型低秩适应联邦学习分割学习联合优化

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断块油藏注采耦合提高采收率机理及矿场实践

岩性油气藏 2024年第3期36卷 180-188页

作者：刘仁静陆文明中国石化国际石油勘探开发公司北京100029 中国石化石油勘探开发研究院北京102206

针对渤海湾盆地济阳坳陷东营凹陷古近系断块油藏水驱开发后期流线固定导致注入水无效循环的问题,基于渗流力学和油藏工程原理,通过室内物模模拟和油藏数值模拟,提出了“细分开发层系、轮注轮采”的注采耦合开发调整技术,并验证了该技术... 详细信息

针对渤海湾盆地济阳坳陷东营凹陷古近系断块油藏水驱开发后期流线固定导致注入水无效循环的问题,基于渗流力学和油藏工程原理,通过室内物模模拟和油藏数值模拟,提出了“细分开发层系、轮注轮采”的注采耦合开发调整技术,并验证了该技术可提高采收率的原理。研究结果表明:(1)利用注采耦合开发技术建立的“注入期间的高渗通道与低渗通道吸水量比模型”和“采油期间主流线和非主流线产油量比模型”均揭示了“改变压力场促进渗流场调整,实现均匀注入和均匀采出,扩大水驱波及系数和增加驱油效率”的注采耦合渗流力学机制。(2)注采耦合技术可以实现“扩大波及系数、增加驱油效率”,起到类似“调剖”的作用,高含水期通过此项技术可将低渗透岩心的分流率由1.0%提到18.6%,模型驱替更均衡;经过2个轮次的注采耦合调整,高、低渗透岩心的原油采收率分别提高了10.3%和16.1%。(3)研究区D断块古近系沙河街组沙二段Es236含油小层油藏注采耦合开发数值模拟结果显示,主流线和非主流线驱替更均匀,两者压力梯度极差由2.3下降至1.4。经过3个轮次注采耦合开发调整,沙二段3—6砂层组油藏平均综合含水率下降了3.2%,累计增油1 760 t,提高原油采收率2.1%,增油降水效果显著。

关键词：注采耦合物理模拟数值模拟极差渗流场水驱采收率断块油藏沙河街组东营凹陷渤海湾盆地

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遥感影像目标检测多尺度熵神经网络架构搜索

测绘学报 2024年第7期53卷 1384-1400页

作者：杨军解恒静范红超闫浩文兰州交通大学测绘与地理信息学院甘肃兰州730070 兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃兰州730070 挪威科技大学土木与环境工程学院挪威特隆赫姆7491

针对传统神经网络架构搜索需要耗费大量时间用于超网训练,搜索效率较低,搜索得到的模型无法高效解决遥感影像中多尺度目标检测困难、背景复杂度高的问题,本文提出采用多尺度熵神经网络架构搜索的方法进行遥感影像目标检测。首先,在搜索... 详细信息

针对传统神经网络架构搜索需要耗费大量时间用于超网训练,搜索效率较低,搜索得到的模型无法高效解决遥感影像中多尺度目标检测困难、背景复杂度高的问题,本文提出采用多尺度熵神经网络架构搜索的方法进行遥感影像目标检测。首先,在搜索空间的基础模块中加入特征分离卷积以代替残差模块中的常规卷积,减少遥感影像中由于背景复杂度高而造成的信息间干扰,提高网络模型在复杂背景下的检测性能;然后,引入最大熵原理,计算搜索空间中每个候选网络的多尺度熵,将多尺度熵与特征金字塔网络相结合,以兼顾遥感影像大、中、小目标的检测;最后,在不进行参数训练的情况下利用渐进式进化算法搜索得到多尺度熵最大的网络模型用于目标检测任务,在保证模型检测精度的同时,提升网络搜索效率。本文方法在RSOD、DIOR和DOTA数据集上的平均检测精度均值分别达到93.1%、75.5%和73.6%,网络搜索时间为8.1 h。试验结果表明,与当前基准方法相比,本文方法能够显著提升网络的搜索效率,在目标检测任务中更好地结合了不同尺度下的特征并解决了影像背景复杂度高的问题。

关键词：遥感影像神经网络架构搜索目标检测特征分离卷积最大熵多尺度熵渐进式进化

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基于移动粒子半隐式方法的非充满折流板双螺杆流道内混合研究

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化工学报 2024年

作者：董沛洲喻慧文谈灵操徐百平杨芳五邑大学机械与自动化工程学院江门市五邑大学高分子智能制造重点实验室广东海洋大学机械工程学院

为提升传统双螺杆的混合能力，提出了一种新型折流板双螺杆，独特的折流板结构可作用于物料的混合，但非充满状态下的流动和混合特性尚不明确。采用移动粒子半隐式方法（MPS）求解了黏性流体非充满输送状态下的两相界面，基于自主研制... 详细信息

为提升传统双螺杆的混合能力，提出了一种新型折流板双螺杆，独特的折流板结构可作用于物料的混合，但非充满状态下的流动和混合特性尚不明确。采用移动粒子半隐式方法（MPS）求解了黏性流体非充满输送状态下的两相界面，基于自主研制的全程可视化折流板挤出装备进行非充满输送实验。求解了黏性流体在非充满状态下的速度和压力分布，结合自编程序计算了粒子欧氏距离及有限时间的Lyapunov指数，表征折流板双螺杆的分布混合。结果表明数值模拟自由界面与实验结果保持一致，验证了半隐式方法求解的有效性。粒子示踪结果显示传统双螺杆远离啮合区存在明显的粒子聚并区域及较小平均有限时间的Lyapunov指数。而相对传统双螺杆，折流板双螺杆内欧氏距离和有限时间的Lyapunov指数的平均值较大，分布混合能力优于传统双螺杆。

关键词：折流板双螺杆移动粒子半隐式方法(MPS) 非牛顿流体欧氏距离混合粒子图像测速

基于多分支融合嵌入式注意力特征提取的油井工况诊断

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控制与决策 2024年

作者：王通李远超高宪文王寒静沈阳工业大学电气工程学院东北大学信息科学与工程学院

针对油井示功图特征提取效果不佳导致工况诊断准确率不高的问题,提出了一种基于多分支融合嵌入式注意力特征提取的油井工况诊断方法.首先,为使提取的示功图隐含特征信息更加全面,在卷积自编码器的基础上.设计多分支、多尺度的编码器结... 详细信息

针对油井示功图特征提取效果不佳导致工况诊断准确率不高的问题,提出了一种基于多分支融合嵌入式注意力特征提取的油井工况诊断方法.首先,为使提取的示功图隐含特征信息更加全面,在卷积自编码器的基础上.设计多分支、多尺度的编码器结构提取并融合示功图位移-载荷数据的特征信息.其次,为强化多分支融合后的局部特征,设计一种嵌入式通道注意力机制,在全局平均池化基础上,添加全局最大池化,使其能够同时关注示功图全局和局部特征;同时为进一步增强示功图关键信息的隐含特征提取能力,在通道挤压后,激励之前嵌入通道注意力机制模块,对挤压后的通道预先进行一次权重调整,激励后进行权重的二次调整.最后,将提取的特征放入长短期记忆网络模型中进行油井工况诊断.结果表明,基于多分支融合嵌入式注意力特征提取的油井工况诊断方法在一定程度改善了示功图有效特征提取能力,提高油井工况诊断率,能够满足油田现场的实际需求.

关键词：示功图特征提取工况诊断卷积自编码器注意力机制长短期记忆网络