探讨新闻采写编能力在移动新闻中的作用减持和内在重构

随着现代信息化的不断传播,新闻采编工作属于传媒工作人员在日常工作当中的主要任务,实现了对新闻信息的有效传播和认证、收集以及制作,其中需要实现采访和编辑两个部分的内容工作。在我国的大部分电视台当中,新闻节目占据了重要的比例地位,新闻节目的制作好坏程度,对于电视台本身的发展前途有着至关重要的作用。在整个过程当中,需要对信息资源在第一时间内进行认定,保证其研究对象的全面调查从而实现事件的完整解读,最后对于新闻可以进行编辑整理。由此可见,需要提升电视台记者的新闻采写编能力,从而获取良好的舆论导向和传媒效果,最终提升电视台的影响力。在本文当中,着重对新闻采写编能力在移动新闻中的作用减持和内在重构进行了详细的分析和研究。

通过内在重构实现高效学习

本文剖析多数学生在学习上依靠教师引导、部署;家长按照自己的方式和手法进行安排、灌输,导致大部分学生丧失了学习的主动性。在学生群体中出现:适应型、不适型、摇摆型;大多数并不能取得预期效果。提出应改变当前学习状态,积极主动地探讨内部改变与外部影响的技巧方法的微妙关系,提升内在重构的强大驱动力,尽快从低效学习过渡到高效学习。

体育舞蹈内在价值重构及大学教学优化的路径

体育舞蹈又被称为国际标准交际舞,起源于欧洲,于1984年正式传入我国,其内容丰富,在很大程度上能够帮助舞蹈演员体会体育舞蹈的精髓,进而起到强身健体及营造美好舞蹈氛围的作用。基于此,在大学实际教学环节中,要想突出体育舞蹈的内在价值,教师需要积极为学生搭建舞蹈实践平台,并依托先进的资源库引入流行音乐伴奏器具,以此来增强学生对体育舞蹈的感知力。本文主要研究体育舞蹈内在价值重构及大学教学优化的路径。

基于因散经验模式分解的电力负荷混合预测方法

针对目前常用负荷分析方法多依赖主观经验,而经典经验模式分解有时出现混频现象的问题,提出了一种基于因散经验模式分解的电力负荷混合预测方法。首先,采用经验模式分解的改进算法——因散经验模式分解将负荷序列分解,这样可以自适应地将目标序列分解为若干个独立的内在模式,因此能够克服依赖主观经验的缺点。然后,将这些内在模式基于fine-to-coarse重构为高频、低频和趋势3个分量。在对各分量特性进行分析的基础上,分别采用支持向量机、自回归移动平均和线性回归模型对其进行预测。最后,将3个分量的预测结果叠加作为最终的预测值。利用上述方法对某电网进行24点负荷预测,结果表明该方法可以有效地提高负荷预测精度。