纸媒增强主题宣传效果途径探究

主题宣传是新闻宣传工作的重要内容,也是党和政府赋予新闻媒体的重要使命。在新时代,报纸、期刊等主流媒体要牢牢把握正确的舆论导向,充分发挥自身优势,采用更创新、更丰富的形式做好主题宣传。

融入隐式情感和主题增强分布的网络敏感信息深度识别研究

【目的/意义】网络敏感信息是网络生态治理的重要对象,对其进行精准识别可以有效推动网络空间净化的进程。【方法/过程】为提高网络敏感信息识别性能,提出一种融入隐式情感和主题增强分布的深度识别方法:首先利用提出的IME方法度量敏感词的隐含情感,并将其与信息的原始情感融合获取网络信息的隐式情感特征;然后结合网络敏感信息的特殊性改进BTM模型,并基于改进模型获得网络信息的敏感主题增强分布;最后利用深度学习中的注意力机制将隐式情感特征、敏感主题特征与传统的敏感词特征、语义特征融合,实现对网络敏感信息的识别。【结果/结论】实验结果表明,本文挖掘的隐式情感特征和敏感主题特征均能有效提升网络敏感信息的识别性能,与已有方法相比,多特征融合方法在进行网络敏感信息识别时性能较优。【创新/局限】深入挖掘敏感信息的隐式情感特征和敏感主题特征,融合多种特征实现网络敏感信息的有效识别,为网络生态治理提供理论支撑,但信息中敏感主题的增强分布有待进一步研究。

Landsat 7 ETM+全色与多光谱数据融合算法的比较

以Landsat 7 ETM+数据为例,采用Brovey变换、HSV变换、PCA变换以及Gram-Schmidt光谱锐化算法对比研究了同一传感器全色和多光谱数据的融合问题.由定性和定量分析认为:空间分辨率的增强和光谱特性的改善是相互矛盾的,针对Landsat 7 ETM+本身的融合而言,综合考虑保光谱特性、信息量和清晰度,最佳的融合算法是PCA变换,而Gram-Schmidt光谱锐化法要优于Brovey变换和HSV变换.该研究为充分利用Landsat 7 ETM+的全色高分辨率和多光谱特性,进一步挖掘Landsat 7 ETM+的数据潜力奠定了基础.

ETM+卫星影像极地云层检测及分析

云一直是遥感图像预处理和分析中的一大难点,本文在分析南极地区成像特点的基础上,试图利用增强型主题成像传感器(ETM+)获取影像的多波段特点,对南极格罗夫山地区ETM+卫星影像进行云的检测。结果表明,该方法不仅能比较成功地检测极地云层像元,而且能有效地去除部分厚云的影响。

LANDSAT-7卫星的有效载荷ETM+

LANDSAT-7卫星的主要有效载荷——改进型主题测绘仪(Enhanced Thematic Map-per Plus)ETM+是在landsat-4和Landsat-5卫星的主要有效载荷主题测绘仪(Thematic Map-per)的基础上改进的。ETM+相对TM的主要不同之处在于它增加了1个金色谱段和2个增益区域,增加了太阳定标器,并提高了红外谱段的分辨率,文章简要介绍ETM+的性能和主要组件。