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新媒体知识沟与数字鸿沟的融合

当代传播 2012年第6期 31-35页

作者：黄炎宁复旦大学新闻学院

本研究针对复旦大学2011级硕士生微博使用的问卷调查和量化统计,结合研究者自身经验、及个案分析,考察他们在微博使用过程中所体现出的知识沟与数字鸿沟相融合的新媒体信息传播图景,继而探讨青年知识群体运用新媒体技术时所表现出的泛... 详细信息

本研究针对复旦大学2011级硕士生微博使用的问卷调查和量化统计,结合研究者自身经验、及个案分析,考察他们在微博使用过程中所体现出的知识沟与数字鸿沟相融合的新媒体信息传播图景,继而探讨青年知识群体运用新媒体技术时所表现出的泛娱乐化、碎片化和技术特权等特征。本论题在对知识沟进行研究时,将政治知识划分为知晓和认知,普通时政和微博时政知识四个方面,并由此发现了更细化的知识沟呈现形式;其次,笔者试图跳出知识沟和数字鸿沟偏微观、技术性的研究局限,揭示以微博为代表的新媒体背后的技术隐喻。

关键词：微博新媒体数字鸿沟知识沟碎片化

数字劳动、拜物和消费性公民主体 ——以中国大陆新浪微博“杜蕾斯官方账号”为例

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数字劳动、拜物和消费性公民主体 ——以中国大陆新浪微博“杜蕾...

作者：黄炎宁复旦大学

学位级别：硕士

本文以新浪微博上的“杜蕾斯官方微博”为例,旨在通过传播政治经济学与文化研究路径的兼容并蓄,揭示新媒体数字劳动与免费劳工问题背后被遮蔽的不平等权力关系以及占用、剥削的关系,继而探索新媒体用户的能动性及其参与数字劳动的驱动... 详细信息

本文以新浪微博上的“杜蕾斯官方微博”为例,旨在通过传播政治经济学与文化研究路径的兼容并蓄,揭示新媒体数字劳动与免费劳工问题背后被遮蔽的不平等权力关系以及占用、剥削的关系,继而探索新媒体用户的能动性及其参与数字劳动的驱动力。本研究以量化内容分析和深度访谈相结合的方法,透视出企业微博意在营造与其品牌和产品相符合的消费氛围、同时将粉丝劳动占为己有,而且当下中国单一的经济诉求和复杂的媒体图景所日益形塑的“消费性公民主体”和拜物性意义建构,是网民从事数字劳动的重要动因,并使后者的劳动具有了强制性。

关键词：公民主体消费性商业公司占为己有重要动因新媒体时代文献综述传播学界内容分析营销手段

波纹钢形状与拱效应对加固盖板涵承载力的影响

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华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第1期52卷 110-118页

作者：李百建黄炎符锌砂华南理工大学土木与交通学院广东广州510640 广州市建筑科学研究院集团有限公司结构研究一所广东广州510440

为了探索波纹钢形状对加固盖板涵承载力的影响及填充混凝土的拱效应形成机制,采用室内试验与数值分析相结合的研究方法,以一个室内模型试验结果为基准,建立了72个箱形、圆弧及其之间的过渡形状的波纹钢加固盖板涵的数值模型,探明了加固... 详细信息

为了探索波纹钢形状对加固盖板涵承载力的影响及填充混凝土的拱效应形成机制,采用室内试验与数值分析相结合的研究方法,以一个室内模型试验结果为基准,建立了72个箱形、圆弧及其之间的过渡形状的波纹钢加固盖板涵的数值模型,探明了加固体系承载力随波纹钢形状参数的变化规律;基于合理拱轴的概念,探明了填充混凝土的拱效应形成机理,并采用5个数值模型进行了验证。结果表明:拱腋半径保持不变时,加固体系的承载力随着拱顶、侧墙半径的增加而减小;拱顶、侧墙半径不变时,加固体系的承载力随着拱腋半径的增加而增大;提升加固体系承载力最有效的方式是增加拱腋半径,其次是减小拱顶和侧墙半径;填充混凝土的拱效应与荷载类型有关,当波纹钢的形状能保持拱轴连续并且在素混凝土刚性角以内时,加固体系的承载力最高。在设计波纹钢加固盖板涵结构时,应根据实际工程需要综合考虑波纹钢形状与填充混凝土的拱效应,尽量避免紧贴原盖板涵的加固设计。

关键词：道路工程钢筋混凝土盖板涵波纹钢加固数值分析拱效应判别

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信息资本主义及互联网的劳工

新闻大学 2014年第5期 8-24页

作者： Christian Fuchs 陈婉琳(译) 黄炎宁(译) 萨尔兹堡大学奥地利复旦大学新闻学院上海200433

本文认为在信息资本主义中,阶级的概念不能画地为牢地将资本家归为一个阶级,而将劳工划为另一类阶级。阶级的概念必须扩展到每位创造以及再创造共同经验空间的个人,例如包括在互联网上通过实践生产内容的用户。这些空间和经验被占用了,... 详细信息

本文认为在信息资本主义中,阶级的概念不能画地为牢地将资本家归为一个阶级,而将劳工划为另一类阶级。阶级的概念必须扩展到每位创造以及再创造共同经验空间的个人,例如包括在互联网上通过实践生产内容的用户。这些空间和经验被占用了,从而为资本所征用和开发,且为资本积累效劳。信息资本主义的崛起要求我们重新思考阶级的概念并将其与脑力劳动结合起来。

关键词：剥削信息经济信息社会信息资本主义知识资本主义马克思多样性新媒体

船舶辐射噪声分类卷积神经网络的可视化分析和卷积核剪枝

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电子与信息学报 2024年第1期46卷 74-82页

作者：徐源超蔡志明孔晓鹏黄炎海军工程大学电子工程学院武汉430033

当前基于深度神经网络的船舶辐射噪声分类研究主要关注分类性能,对模型的解释性关注较少。本文首先采用导向反向传播和输入空间优化,基于DeepShip数据集,构建以对数谱为输入的船舶辐射噪声分类卷积神经网络(CNN),提出了一种船舶辐射噪... 详细信息

当前基于深度神经网络的船舶辐射噪声分类研究主要关注分类性能,对模型的解释性关注较少。本文首先采用导向反向传播和输入空间优化,基于DeepShip数据集,构建以对数谱为输入的船舶辐射噪声分类卷积神经网络(CNN),提出了一种船舶辐射噪声分类CNN的可视化分析方法。结果显示,多帧特征对齐算法改进了可视化效果,深层卷积核检测线谱和背景两类特征。其次,基于线谱是船舶分类的稳健特征这一知识,提出了一种卷积核剪枝方法,不仅提升了CNN分类性能,且训练过程更加稳定。导向反向传播可视化结果表明,卷积核剪枝后的CNN更加关注线谱信息。

关键词：船舶辐射噪声分类卷积神经网络可视化分析神经网络剪枝导向反向传播

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基于深度Q网络的无人车侦察路径规划

系统工程与电子技术 2024年第9期46卷 3070-3081页

作者：夏雨奇黄炎焱陈恰南京理工大学自动化学院江苏南京210094

在城市战场环境下,无人侦察车有助于指挥部更好地了解目标地区情况,提升决策准确性,降低军事行动的威胁。目前,无人侦察车多采用阿克曼转向结构,传统算法规划的路径不符合无人侦察车的运动学模型。对此,将自行车运动模型和深度Q网络相结... 详细信息

在城市战场环境下,无人侦察车有助于指挥部更好地了解目标地区情况,提升决策准确性,降低军事行动的威胁。目前,无人侦察车多采用阿克曼转向结构,传统算法规划的路径不符合无人侦察车的运动学模型。对此,将自行车运动模型和深度Q网络相结合,通过端到端的方式生成无人侦察车的运动轨迹。针对深度Q网络学习速度慢、泛化能力差的问题,根据神经网络的训练特点提出基于经验分类的深度Q网络,并提出具有一定泛化能力的状态空间。仿真实验结果表明,相较于传统路径规划算法,所提算法规划出的路径更符合无人侦察车的运动轨迹并提升无人侦察车的学习效率和泛化能力。

关键词：深度强化学习无人侦察车路径规划深度Q网络

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超网络体系作战下的打击目标优选模型

系统工程与电子技术 2024年第1期46卷 182-189页

作者：高泽伦郑少秋梁汝鹏黄炎焱南京理工大学自动化学院江苏南京210094 中国电子科技集团第二十八研究所江苏南京210007

针对当前进行海上作战体系目标优选分析与决策时对打击代价考虑不足的问题,提出综合考虑目标节点重要度和打击费效度的网络节点分析模型。利用超网络构建海上作战体系网络模型,通过度和介数等指标评估网络中节点的重要度;利用打击费效... 详细信息

针对当前进行海上作战体系目标优选分析与决策时对打击代价考虑不足的问题,提出综合考虑目标节点重要度和打击费效度的网络节点分析模型。利用超网络构建海上作战体系网络模型,通过度和介数等指标评估网络中节点的重要度;利用打击费效比为指标评估网络中节点的打击代价,进而将目标分析与选择问题转化为多目标优化问题,建立寻优模型,并通过人工鱼群算法进行寻优求解。最后对模型进行案例仿真应用,通过专家Delphi法评估检验,结果表明所建立的模型方法可行,对水面舰队体系的目标分析与选择具有借鉴作用。

关键词：目标选择超网络打击代价人工鱼群算法多目标优化

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中国网络流行语中的女性视角和性别政治

北大新闻与传播评论 2017年第1期 23-41页

作者：黄炎宁伦敦政治经济学院媒体与传播系

数字技术正日益参与到当代中国城市文化和社会意义的生产中。层出不穷的网络流行语不仅是这一过程的有机载体，其意义流变更是各方在赛博空间中相互角力的缩影。本文聚焦于近年来网上涌现出的一批带有（异性恋）女性视角的流行语，力求... 详细信息

数字技术正日益参与到当代中国城市文化和社会意义的生产中。层出不穷的网络流行语不仅是这一过程的有机载体，其意义流变更是各方在赛博空间中相互角力的缩影。本文聚焦于近年来网上涌现出的一批带有（异性恋）女性视角的流行语，力求反思它们如何表征并形塑当代中国富有局限性的性．别政治和带有强烈消费主义色彩的“女权主义”。就方法而言，本文结合话语分析和深度访谈，充分挖掘意义的建构方式和社会主体对意义的自我阐释。

关键词：中国网络流行语消费主义女权话语分析性别研究文化研究

环境温度影响下基于LSTM神经网络识别结构损伤

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计算力学学报 2024年第2期41卷 248-255页

作者：黄炎葛思源翟慕赛常军苏州科技大学土木工程学院苏州215011

环境温度的改变会引起模态参数的变化,其变化程度会掩盖或部分掩盖损伤引起的变化量,导致结构健康监测系统发出假阳性或假阴性的误判,因此,消除温度效应是提高损伤识别精度的关键。本文基于LSTM神经网络提出了一种环境温度影响下识别结... 详细信息

环境温度的改变会引起模态参数的变化,其变化程度会掩盖或部分掩盖损伤引起的变化量,导致结构健康监测系统发出假阳性或假阴性的误判,因此,消除温度效应是提高损伤识别精度的关键。本文基于LSTM神经网络提出了一种环境温度影响下识别结构损伤的方法。充分利用LSTM神经网络的非线性映射优势,建立多元温度-模态频率的相关模型,在此基础上采用数据标准化方法消除温度效应,并结合控制图判断模态频率异常变化以确定损伤状况。最后将所提方法在数值模型和实际桥梁中加以应用,结果表明,方法能够有效消除温度效应;结合控制图能识别损伤时刻,并具有一定的抗噪性;在实桥数据分析中仍能表现出较好的损伤敏感性。

关键词： LSTM神经网络结构健康监测温度模态频率变分模态分解