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生成式人工智能驱动下的传播变革与发展研究:以ChatGPT为例

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学术界 2024年第6期 62-69页

作者：陈刚北京大学新闻与传播学院北京100871

以ChatGPT为代表的生成式人工智能是数字时代人工智能技术的奇点,将推动人类传播活动进入新的发展阶段。人机传播成为传播活动中的新类型,并重构人类传播体系。人工智能驱动机器成为内容生产的新主体,可以低成本、规模化、即时性地生产... 详细信息

以ChatGPT为代表的生成式人工智能是数字时代人工智能技术的奇点,将推动人类传播活动进入新的发展阶段。人机传播成为传播活动中的新类型,并重构人类传播体系。人工智能驱动机器成为内容生产的新主体,可以低成本、规模化、即时性地生产个性化、场景化的创意内容并直接发布。文字交流在传播活动中的重要性将有所下降,人机之间的数字化口语交流成为新的主要传播方式。但人机传播的不对等性、信息内容的不可控性也将持续增强。未来,如何应对这一历史性的重大变革,将是传播学界与业界必须解决的重要课题。

关键词： ChatGPT AIGC 人工智能人机传播

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一种多指标综合最优的抗冲击轨迹规划方法

中国机械工程 2024年第2期35卷 305-316页

作者：荣誉陈刚豆天赐燕山大学车辆与能源学院秦皇岛066004 河北省特种运载装备重点实验室秦皇岛066004 河北科技师范学院机电工程学院秦皇岛066004

为提高机械臂作业效率以及抗冲击能力,提出了一种综合最优轨迹规划方法。首先通过建立3-5-3多项式曲线数学模型构造出端点运动参数可控的关节运动轨迹;然后考虑关节位置、速度、加速度等约束条件,通过加权系数法定义目标函数,使机械臂... 详细信息

为提高机械臂作业效率以及抗冲击能力,提出了一种综合最优轨迹规划方法。首先通过建立3-5-3多项式曲线数学模型构造出端点运动参数可控的关节运动轨迹;然后考虑关节位置、速度、加速度等约束条件,通过加权系数法定义目标函数,使机械臂的动作时间、冲击和灵巧度达到综合最优,在目标函数的设计中采用动态加权方法来处理关节速度与冲击之间的矛盾;最后,针对标准粒子群算法,利用拉丁超立方抽样函数均匀化种群,并提出随机惯性权重更新策略,得到改进粒子群算法,利用该算法对目标函数进行优化,得到综合最优运动轨迹。进行了仿真和样机实验,实验结果证明所提方法具有可行性。

关键词：工业机器人轨迹规划多目标优化粒子群算法

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《评定所科文》与琉球的科举制度

历史档案 2024年第2期 46-53页

作者：陈刚中国社会科学院日本研究所暨东海问题研究中心 100007

《评定所科文》是琉球学校机构为准备科举考试而抄录的历年考题和优秀答卷,抄录者同时注明了考试的举行时间、答卷作者、及第者等信息,是研究琉球科举制度的重要文献。通过对两类不同《评定所科文》资料的对比互证,可对琉球科举制度,尤... 详细信息

《评定所科文》是琉球学校机构为准备科举考试而抄录的历年考题和优秀答卷,抄录者同时注明了考试的举行时间、答卷作者、及第者等信息,是研究琉球科举制度的重要文献。通过对两类不同《评定所科文》资料的对比互证,可对琉球科举制度,尤其是“评定所笔者科”的考试时间、考试内容、录取规则、及第者群体等问题形成更加准确深入的认识。琉球科举制度虽仿效中国科举制度而建立,但在发展过程中形成了自身特色,具有鲜明务实性特征和世袭制色彩,是东亚科举文化的独特范例。

关键词：琉球科举制度评定所选官制度考试制度

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基于改进小波包方法的衬砌损伤识别研究

铁道工程学报 2024年第5期41卷 52-60页

作者：陈刚刘冲王丽霞中交第一航务工程局有限公司天津300450 中交一航局第四工程有限公司南昌330000 天津城建大学天津300380

研究目的:针对隧道衬砌发生损伤的识别方法,提出了一种基于小波包能量的计算方法,在基于前人的研究成果上进行了改进,得到了一种算法简单、损伤识别效果显著的方法,并建立了一个新的损伤指标ELG(小波包结点能量丰富点控制指标);建立了... 详细信息

研究目的:针对隧道衬砌发生损伤的识别方法,提出了一种基于小波包能量的计算方法,在基于前人的研究成果上进行了改进,得到了一种算法简单、损伤识别效果显著的方法,并建立了一个新的损伤指标ELG(小波包结点能量丰富点控制指标);建立了三维隧道有限元模型,通过多种损伤工况计算,研究了该方法在不同工况下的损伤识别效果;进行了模拟实验,通过小车-管道模型模拟隧道衬砌在列车荷载作用下的响应,并使用该方法对响应数据进行分析。研究结论:(1)新的损伤指标ELG具有高效率、高准确性的优点,可以作为一种衬砌的损伤识别方法;(2)损伤识别结果的精确程度取决于测点的布置密度,测点间距约为监测长度段的1/10时,为能否准确识别损伤的临界值,若大于此值,则不具备识别效果。

关键词：隧道损伤识别小波包变换改进小波包能量方法小波包能量

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基于生成对抗网络的高斯型数据的过采样算法

信息与控制 2024年第2期53卷 182-190页

作者：陈刚侯宾杰大连海事大学理学院辽宁大连116026

针对在非平衡数据分类中倾向于少数类而导致分类效果降低的问题,提出了一种基于生成对抗网络的蒙特卡洛过采样算法。首先,利用生成对抗网络(GAN)生成少数类数据的概率密度函数,通过少数类数据的概率密度值确定少数类数据的过采样权重;其... 详细信息

针对在非平衡数据分类中倾向于少数类而导致分类效果降低的问题,提出了一种基于生成对抗网络的蒙特卡洛过采样算法。首先,利用生成对抗网络(GAN)生成少数类数据的概率密度函数,通过少数类数据的概率密度值确定少数类数据的过采样权重;其次,为了保证生成数据的多样性,采用蒙特卡洛算法对少数类数据进行过采样;同时,为了避免与多数类产生交叉与重叠,通过高斯分布的3σ法则对进入到多数类区间3σ内的少数类数据进行翻转,使数据集达到平衡。最后,从UCI与KEEL数据库中选取7组数据集进行算例实验,将决策树分类器作为基分类器对数据进行分类。实验结果表明所提算法是有效的。

关键词：非平衡数据生成对抗网络蒙特卡洛算法概率密度函数过采样算法

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桥庄古歌

长江文艺 2024年第16期 132-145页

作者：陈刚宜昌市文联

1乡文化站站长李世奇,站在大龙坪的高坡望过去,桥庄像斜披在金字塔似的仙人崖上的一匹布,舒展在群山坳里。上面零散的农家村舍,蘑菇样错落有致,散落在庄稼地和树林边。听得见鸡鸣狗吠,看得见人影晃动。喊句话扔过去,桥庄那边喂一声回过... 详细信息

1乡文化站站长李世奇,站在大龙坪的高坡望过去,桥庄像斜披在金字塔似的仙人崖上的一匹布,舒展在群山坳里。上面零散的农家村舍,蘑菇样错落有致,散落在庄稼地和树林边。听得见鸡鸣狗吠,看得见人影晃动。喊句话扔过去,桥庄那边喂一声回过来,只一眼的工夫,比小鸟飞得快。喊话张张嘴,走路跑断腿。人要走过去,得绕上大半天。

关键词：鸡鸣狗吠金字塔仙人崖文化站错落有致

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能不能不说

人民文学 2024年第5期 49-66页

作者：陈刚不详

听的人只记得他希望听到的东西。掌握故事的不是声音,而是耳朵。——卡尔维诺《看不见的城市》飞机刚落地,陈世农就收到一条短信。他推着行李车,车上码了两个拉杆箱。胡芳龄背着双肩包,拿着陈世农的手机在看短信。按照短信提示,两人来... 详细信息

听的人只记得他希望听到的东西。掌握故事的不是声音,而是耳朵。——卡尔维诺《看不见的城市》飞机刚落地,陈世农就收到一条短信。他推着行李车,车上码了两个拉杆箱。胡芳龄背着双肩包,拿着陈世农的手机在看短信。按照短信提示,两人来到机场C8出站口,果然看到了旅行社接站的欢迎牌:欢迎花城七日游的嘉宾——宏达旅行社。举着牌子接机的小姑娘旁边围着七八个人,面前堆着大大小小的行李。

关键词：旅行社花城拉杆箱卡尔维诺短信行李车

中华文化短视频国际传播效果的组态效应研究——基于YouTube平台的模糊集定性比较分析

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现代传播（中国传媒大学学报） 2024年第7期46卷 50-58页

作者：陈刚刘灿威北京大学新闻与传播学院

如何有效提升中华文化短视频的国际传播效果,已成为我国实现精准国际传播的重要议题。基于海外头部媒体平台YouTube上的138条中华文化短视频,运用模糊集定性比较分析法,探究短视频内容主题、标题长度、内容时长、语言表达及标签个数5个... 详细信息

如何有效提升中华文化短视频的国际传播效果,已成为我国实现精准国际传播的重要议题。基于海外头部媒体平台YouTube上的138条中华文化短视频,运用模糊集定性比较分析法,探究短视频内容主题、标题长度、内容时长、语言表达及标签个数5个条件变量与结果变量“传播效果”之间的因果关系。研究发现,泛生活类内容柔性传播以及泛知识类内容隐性传播两种组态路径,揭示了中华文化短视频实现良好国际传播效果的内在机制。

关键词：中华文化短视频国际传播 fsQCA

ConvUCaps:基于卷积胶囊网络的医学图像分割模型

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计算机工程与应用 2024年第8期60卷 258-266页

作者：邓希泉陈刚武汉大学空天信息安全与可信计算教育部重点实验室武汉430072 武汉大学国家网络安全学院武汉430072

在医学影像分割领域,U-Net网络是目前最成功和最受关注的方法之一,但是U-Net本质上是一种经过改造的全卷积神经网络模型,要获得更为全面和准确的局部-整体关系,不但需要增加网络层次从而加大计算量,而且效果也并不明显。胶囊网络提供了... 详细信息

在医学影像分割领域,U-Net网络是目前最成功和最受关注的方法之一,但是U-Net本质上是一种经过改造的全卷积神经网络模型,要获得更为全面和准确的局部-整体关系,不但需要增加网络层次从而加大计算量,而且效果也并不明显。胶囊网络提供了一种有效的建模图像的局部与整体关系的方法,可以用更少的参数取得好的性能。但原始的胶囊网络并没有充分考虑图像局部特征的粒度问题,将其应用在医学图像分割领域还需进一步改造。因此,提出一种将U-Net和胶囊网络相结合的医学图像分割模型ConvUCaps。该模型对U-Net的编码器部分进行改进,使用卷积模块学习不同尺度的局部特征,然后通过胶囊模块学习高层特征,并建模局部与整体之间的关系。实验结果表明,相比U-Net、UNet++、SegCaps、Matwo-CapsNet网络,ConvUCaps提高了分割精度和收敛速度,同时,与单纯基于胶囊网络的分割模型相比,显著减少了推理时间。

关键词：医学图像分割卷积神经网络 U-Net网络胶囊网络