电视新闻记者获取新闻线索的有效途径

随着科技的发展,新闻线索的获取方式已经发生了改变,从大数据到社交媒体,电视新闻记者拥有多种途径来获取新闻线索,不但提升了获取新闻线索的效率,也丰富了新闻的视角和内容。本文首先对电视新闻记者获取新闻线索面临的挑战进行分析,同时对电视新闻记者获取新闻线索的重要性进行探讨,最后对电视新闻记者获取新闻线索的有效途径进行研究。希望通过本文的论述,能够为电视新闻记者的工作开展带来一些参考和启发。

浅议融媒体时代电视民生新闻记者应具备的新技能

融媒体时代,传统的信息传播方式被改变,逐渐产生了新的新闻媒体生态环境。作为电视民生新闻记者,在融媒体时代面临着更多的机遇和挑战,为了更好地传递民生声音,需要积极提升自身的专业素质,学习更多新的技能,以更好地跟上时代的发展。必须具备更多新技能,电视民生新闻记者才能够在融媒体时代中站稳脚跟,为人们带来更多优质且有深度的新闻报道。本文首先对融媒体时代的特点及其对传统电视新闻的影响进行分析,同时对于电视民生新闻记者的职责和特点进行探讨,最后对融媒体时代电视民生新闻记者应具备的新技能进行研究。希望通过本文,能够为融媒体时代电视民生新闻记者的发展提供一些参考和启发。

相机响应函数恢复的差分方法（英文）

在高动态范围成像中,场景亮度到图像像素值的映射称为相机响应函数,该函数的恢复对于成像至关重要。一种通用方法是Debevec和Malik的算法,用多个不同曝光的照片来恢复响应函数。然而该方法的缺点是,当不同曝光照片数减少时,计算量反而增加,在两个曝光的情况下,该问题尤其严重。本文讨论了一种差分方法用以减少该算法的复杂度。实验结果证实了本文方法的性能。

基于脑机接口的人机共享控制技术研究

脑机接口作为神经工程领域中活跃的研究方向,在生物医学、神经康复和智能机器人等领域具有重要的研究意义。基于脑机接口的人机共享控制技术结合了人和机器智能的自身特点,相较于直接控制的脑机接口控制技术有着诸多的优势。因此,从不同角度对基于非植入式的脑机接口的人机共享控制进行了分类和阐述,并对其未来研究方向和发展趋势进行了展望,以期为人机共享控制技术研究提供新的思路和方向。

基于马尔科夫切换过程的运动想象信号分类

隐马尔科夫模型(HMM)在脑机接口(BCI)领域中已经得到很好的应用,尤其是在运动想象(MI)信号的分类中。但是,很多传统的方法只是利用隐马尔科夫模型描述信号的动态特性,再根据观测数据求得模型参数,然后进行信号分类。由于脑电信号低信噪比、高维数和状态复杂的特点,在研究中先用分层Dirichlet过程(HDP)描述MI信号,利用HDP自聚类特性,然后使用AR模型描述MI信号的时间特性,最后结合马尔科夫切换过程(MSP)描述MI信号的动态特性,以此来充分地描述MI信号。随后对实验室采集的数据和2003年BCI国际大赛的部分数据,使用HDP-AR-HMM模型对MI信号分类,获得很好的分类效果,准确率分别是99.00%、92.00%和72.46%。实验结果表明,所提出的方法可以取得更好的运动想象信号分类。

基于生成对抗网络的肺结节良恶性诊断算法

针对实性肺结节CT影像数据量少、人工标注耗时耗力等问题,提出一种结合生成对抗网络和集成学习的实性肺结节良恶性计算机辅助诊断方法.首先,使用基于梯度惩罚的生成对抗网络对肺结节CT影像数据集进行扩充,缓解由数据量少、样本类别不均衡导致的模型过拟合.然后,利用卷积神经网络进行CT影像特征提取,并通过主成分分析对深度特征进行降维.最后,联合CT图像特征和有效临床信息,采用集成学习方法构建分类模型预测实性肺结节良恶性.基于多中心临床数据分析表明,相比于传统卷积神经网络模型,所提出方法有更好的预测性能.

基于P300的交互式字符输入脑机接口系统

为提高基于P300的字符输入脑机接口系统的信息传输率,提出了一种交互式方案。基于视觉刺激强度增加会提高P300波峰的幅值这一原理,设计了根据受试者的脑电信号特征改变字符闪烁亮度的刺激模式,并与传统不变亮度的方式进行对比。实验结果表明,通过改变字符闪烁的亮度,该系统能够给予受试者实时的反馈信息,减少了正确识别字符所需要的刺激序列数,从而提高了P300字符输入系统的性能。

基于贝叶斯推断的脑源定位估计技术及应用

脑电图和脑磁图信号具有无创性和高时间分辨率,能够反映快速变化的大脑神经活动。然而,由于容积传导,脑电图和脑磁图空间分辨率较低。根据头表脑电图和脑磁图估计皮层脑源活动,即脑源定位技术,能够提供具有更高空间分辨率的信息,在认知过程基本机理理解和脑损伤病理学特征分析上发挥重要的作用。本文首先介绍脑源定位技术基本概念,然后具体介绍了基于贝叶斯概率推断的脑源定位技术,将当前的脑源定位技术分为基于空间先验约束和基于时间空间先验约束两大类,分析了不同算法的特性,接着介绍了基于贝叶斯的脑源定位技术的应用领域,最后介绍脑源定位技术的未来发展趋势。

融媒体背景下电视记者采访形式创新初探

融媒体时代的到来,不仅改变了信息传播的方式,也重塑了媒体与受众之间的关系。传统的单向传播模式逐渐被互动、参与式的双向传播所取代,观众不再是被动的信息接收者,而是成为了信息传播的参与者和创造者。因此,电视记者要转变思维,将观众作为采访的重要参与者,通过创新的采访形式,激发观众的参与热情,提升采访的互动性和传播效果。同时,融媒体时代也为电视记者提供了更多的采访工具和技术支持。例如,互联网、社交媒体、移动设备等新兴媒介的普及,为记者提供了更加便捷的信息获取和发布渠道。记者可以利用这些工具,实现跨时空的采访,将现场报道与背景分析、专家解读等多元内容有机结合,为观众呈现更加丰富、深入的新闻报道。本文旨在探讨在融媒体背景下,电视记者如何创新采访形式,以适应时代发展的需要,提升新闻报道的品质和传播力。

试论融媒体时代传统媒体记者如何转型

随着科技的日新月异和互联网的广泛普及,融媒体时代已然来临,它重塑了信息传播的模式,挑战了传统媒体记者的角色定位。在这个信息爆炸的时代,受众对新闻的需求更加多元化、个性化,对新闻的质量和传播速度也提出了更高的要求。传统媒体记者,站在这个时代的十字路口,必须正视挑战,把握机遇,积极转型。他们需要不断更新自己的知识和技能,拓展报道的广度和深度,运用新技术、新平台提升新闻报道的时效性和互动性。只有这样,他们才能在融媒体时代的浪潮中立于不败之地,继续发挥新闻传播的社会责任和影响力。

基于双目视觉和减背景技术的交通视频遮挡目标分割新方法

提出了基于背景减法和双目立体视觉算法的全新运动目标分割算法,用于解决运动物体存在部分遮挡情况下的目标分割问题。该方法通过背景减法从图像序列中提取运动物体,同时使用双目立体视觉算法计算出左右视图的视差信息。然后将两者的结果融合起来,用于分割被遮挡的运动物体。在综合了视频中的运动信息和视差信息之后,结合分割算法判断是否存在遮挡,并根据判断结果,来决定是否进行下一步的运动目标分割。该算法使用了改进高斯混合背景模型来学习背景,使用了块匹配算法用于双目视觉的图像配准。仿真试验表明,该方法能够获得良好的分割效果并具有精度高的优点,有能力处理这类遮挡情况并且可以扩展到多目标的情况。