网络场景下打通多维舆论壁垒的新闻评论观点塑造研究

新闻评论观点在很大程度上能够主导舆论趋势, 因其观点的权威性、客观性、独特性、深度性、对话性、及 时性的内在机制,增强了受众对新闻内容的客观认知与正向 思考。但是少有媒体真正理解塑造新闻观点的方法论,也因 此更有必要深入探究网络场景下打通多维舆论壁垒的新闻评 论观点塑造策略。基于此,本文提出提高内容质量以提高信 息透明度,关注多元声音促进对话与交流,注重时效性和针 对性以及时引导舆论,?以增强评论信服力等建议。

基于网络场景下老年群体的情感符号表达

在当代网络场景下媒介手段发生了重要变化,使得情感符号的表意距离得到延伸,情感符号信息的发出、传送、接收已经克服了时空界限。现代老年人生活在钢筋水泥的城市抑或是较为封闭的村镇,依靠邻里互动及血缘关系的社交已不能满足老年人迫切的时代参与感与获得感。通过对符号化过程的梳理,从符号的意义生成与情感表达的角度出发,基于老年群体的个性特点分析其情感符号表达的障碍,为网络场景下老年群体情感符号表达探索解决路径,致力于帮助老年人提升时代归属感、获得感和自我价值感,走出网络情感表达的窘境。

一种车辆网络场景下的机会式路由

文中在分析车辆移动的规律性和车辆在路网中非均匀分布特点的基础上,提出了车辆网络场景下的机会式路由VNS-OR。通过路段延时估计,为消息在源位置至目的位置确定最短延时传输路径。按该路径传输时,在节点密集分布路段采用多跳转发,在节点稀疏分布路段采用携带转发的路由策略。实验表明,VNS-OR路由可以满足车辆网络场景下时延容忍数据的传输需要。

不同网络场景下主播口播表达艺术应用研究

在全面探讨融媒体时代不同网络场景下主播口播表达艺术的应用和发展的基础上,分析在多元化和个性化的主播口播形式中,主播通过艺术性的语言表达可以吸引观众、塑造自身形象并加强与观众的连接。同时,提出了科学的评价和优化策略,以帮助主播了解自身在口播表达艺术上的优势和不足,并进行针对性提升。随着AI、VR等新技术的应用和发展,未来主播口播表达艺术将出现新的形式。

面向互动式网络场景再现的流速控制系统与方法

互动式网络场景再现是一种重要的真实网络流量产生方法.然而,由于流量产生过程的复杂性,基于精确的数学模型对该过程产生流速进行控制是一个较为困难的新问题.文中设计实现了一个面向互动式网络场景再现的流速控制系统,并将网络场景再现过程中的流速控制问题转化为目标跟踪控制问题进行求解.该系统采用一种基于函数近似器的流速控制方法,利用函数近似器对系统的输入输出关系进行描述,通过动态调整系统输入流量来对回放过程输出流量进行跟踪.最后,利用真实网络流量实验考察了文中系统和方法在不同丢包、传输延迟以及会话阻断环境下的实际控制效果,并从收敛时间、产生输入输出、控制误差等角度对系统的控制性能进行了分析.

旅游移动电子商务网络服务场景对顾客忠诚的影响分析

本文基于S-O-R范式、流体验理论相关研究成果,从消费者在线体验的视角构建旅游移动电子商务网络服务场景对顾客忠诚的影响模型。通过收集移动旅游预订者的数据,利用结构方程模型验证假设,并得出结论。研究结果有利于在线旅游企业通过改善网络服务场景等影响因素提升顾客在线体验,提高顾客满意度,并最终提升顾客忠诚。

基于改进自注意力机制的金字塔场景解析网络

金字塔场景解析网络存在图像细节信息随着网络深度加深而丢失的问题,导致小目标与物体边缘语义分割效果不佳、像素类别预测不够准确。提出一种基于改进自注意力机制的金字塔场景解析网络方法,将自注意力机制的通道注意力模块与空间注意力模块分别加入到金字塔场景解析网络的主干网络和加强特征提取网络中,使网络中的两个子网络能够分别从通道和空间两个方面提取图像中更重要的特征细节信息。针对现有的图像降维算法无法更好地提高自注意力机制计算效率的问题,在分析“词汇”顺序对自注意力机制计算结果影响的基础上,利用希尔伯特曲线遍历设计新的图像降维算法,并将该算法加入到空间自注意力模块中,以提高其计算能力。仿真实验结果表明,该方法在PASCAL VOC 2012和息肉分割数据集上的精度均有提高,小目标与物体边缘分割更加精细,其中在VOC 2012训练集中平均交并比与平均像素精度分别达到75.48%、85.07%,较基准算法分别提升了0.68、1.35个百分点。

计算机网络教学虚拟网络场景的搭建及研究

针对计算机网络理论教学存在内容抽象、理论性较强、学生难以理解等教学问题,提出利用模拟器软件构建虚拟网络场景,跟踪报文流程的教学方法,帮助学生形象、生动地观察网络数据行为,以及深刻理解网络协议的原理。实践证明,使用模拟器搭建虚拟网络场景的教学手段,能激发学生学习兴趣,促进学生学习主动性,取得了良好的教学效果。

网络服务场景对消费者购买意愿的影响机理研究

以S-O-R模型和感官体验的相关理论为基础,分析了网络服务场景对消费者购买意愿的影响。结果发现,审美诉求、功能布局和财务安全显著影响消费者的信任和虚拟触觉,继而影响消费者的购买意愿。

TD-LTE农村场景网络优化方法

目前TD-LTE网络正处于建设和优化的关键时期,而广大农村及偏远山村区域站点稀疏,人流量少,TD-LTE覆盖较为困难。本文结合理论知识和工程实践,对TD-LTE农村场景网络优化面临的难点进行了简要分析和总结,并梳理了该场景网络优化常用方法,对日常网络优化工作的开展有一定的借鉴作用。

徽派建筑艺术在网络游戏场景中的设计研究

本文通过分析徽派建筑艺术在当代网络游戏场景中的设计研究来探讨徽派建筑艺术在网络游戏场景设计中的影响。寻求当今传承徽派建筑艺术的手段和方法,这不仅对将来的网络游戏场景设计提供了创作灵感,把传统的徽派建筑艺术融入到了网络游戏的场景中去,而且也令博大精深的徽文化得到了传播与弘扬。

一类新的网络游戏场景3D障碍信息表达方案

针对传统网络游戏的2D场景向3D场景演化过程中游戏服务器所面临的障碍信息存储和访问的技术难题,提出伪3D和真3D 2种解决方案。伪3D方案通过对原2D方案的数据结构和寻路算法进行扩展,在2D数据逻辑基础上实现3D游戏场景。真3D方案将原2D场景的数据存储方案在纵向维度上完全扩展,再应用RLE压缩算法,解决纵向扩展带来的数据膨胀问题,同时兼顾访问效率。研究结果表明:伪3D方案适用于非完全自由、有限层可表达的3D场景,完全兼容原2D数据存储格式、寻路算法及功能模块接口,具有开发周期短、实施成本低的优势;真3D方案适用于完全自由、无限层可表达的3D场景,能够满足复杂的3D场景需求,并在空间效率和时间效率方面取得了较好平衡,可实现大型3D网络游戏场景障碍信息高效表达及访问的需要。

Explore-Exploit:一种模拟真实网络渗透场景的安全竞赛

安全竞赛对网络安全领域人才的培养和选拔至关重要,然而在有限资源条件下如何设计与实现真实度高的竞赛场景是经典难题。本研究围绕着解决该难题的3个关键挑战展开。本研究首先将现实世界中的网络渗透场景建模为多步骤、多跳板、多漏洞组合渗透过程;然后应用攻击图技术对复杂网络信息系统中脆弱点及其关联关系的描述能力进行设计;最后借助于网络靶场平台的大规模复杂异构网络快速复现能力进行实现。本研究以内网攻防渗透赛的形式展开实验,取名为Explore-Exploit,实验中最长的渗透路径包含4个跳板机,组合利用了3个漏洞和1个服务,达到了预期的演训效果。相比现有竞赛场景,Explore-Exploit包含更丰富的场景元素,比如网络拓扑探测、内网横向移动、数据资产发现等,对真实网络渗透场景的还原度更高。

软件定义网络与传统网络混杂场景下的地址解析协议代理机制

在软件定义网络(SDN)与传统网络混杂场景下,针对以太网中最常见的地址解析协议(ARP)请求数据包泛洪问题,提出一种新型的ARP代理机制。该机制利用SDN对全网集中管控的优势,对接入网络中的主机信息进行记录,实时感知主机动态变化和网络故障并动态更新,从而绝大多数ARP请求可由控制器直接响应。仿真结果显示:该机制继承了以太网简单易用的特点,对终端完全透明,与现有的硬件设备兼容,可降低网络的数据流量,并允许网络环路的存在,从而提高了以太网的可扩展性。

DTN中网络场景与路由度量映射模型

为实现容延网络(DTN)长期运行的高网络可达率,提高DTN的传输性能,提出了1种网络场景与路由度量映射模型。以DTN标准数据集为样本,研究分析DTN特征参数,提出了运用k-means聚类算法对动态DTN场景分类的方法。利用时间图结合Floyd算法的方法统计信息时效期内的网络可达率。采用破坏性方法建立网络场景与路由度量的映射模型。仿真结果验证了该模型的有效性。

网络服务场景社会线索对顾客公民行为的影响——持续信任、商业友谊的作用

以566份网络调查问卷为样本,根据社会临场感理论和社会交换理论采用结构方程模型研究网络服务场景社会线索对顾客公民行为的影响机理。结果表明:网络服务场景各维度对持续信任和顾客公民行为具有显著积极作用;物理性社会线索、人员性社会线索—其他顾客对商业友谊影响没有得到证实;商业友谊在人员性社会线索—服务人员与顾客公民行为间起部分中介作用;持续信任在网络服务场景各维度与顾客公民行为间起部分中介作用。

基于场景流的可变速率动态点云压缩

针对现有的动态点云压缩神经网络需要训练多个网络模型的问题,提出基于场景流的可变速率动态点云压缩网络框架.网络以原始动态点云为输入,利用场景流网络进行运动向量估计,在压缩运动向量和残差的同时,引入通道增益模块对隐向量通道进行评估和缩放,实现可变速率控制.通过综合考虑运动向量损失和率失真损失,设计新的联合训练损失函数,用来端到端地训练整个网络框架.为了解决动态点云数据集缺少真实运动信息标签的问题,基于AMASS数据集制作带有运动向量标签的人体数据集,用于网络的训练.实验结果显示,与现有的基于深度学习动态点云压缩方法相比,该方法的压缩比特率下降了几个数量级,与静态压缩网络单独处理每帧的重构效果相比,该方法有5%~10%的提升.

网络社交场景中的表情包现象研究

表情包是随着电脑、网络技术的发展及普及产生和兴盛的。社交媒体时代,表情包成为网络社交场景中极具代表性的符号载体。表情包具有内容拼接、反讽运用、隐喻表达、病毒式传播、紧跟热点等特点,表情包的盛行有着特定的社会背景,它是社会转型期的情绪出口、泛娱乐化时代的表达方式,具有群体认同下身份建构的功能。表情包具有弥补、调节文字表达的积极作用,但过度使用表情包,也带来了消极后果,即人们语言表达意愿和能力的下降。

控制最大误差的无线多跳网络场景仿真算法

如何用固定实验床仿真任意无线多跳网络场景是移动自组织网络仿真的基本问题,但现有的基于射频信号能量控制的无线网络仿真实例中还没有对这个问题进行深入讨论。对基于射频信号能量控制的无线多跳网络场景仿真问题进行数学建模,并以控制最大仿真误差为求解思路,提出一种仿真算法——匹配有解条件法。模拟实验表明,该算法能够求解无线多跳网络场景仿真问题,并给出最大误差。

VANET车载网络场景及移动模型的研究

由于VANET网络所处的特殊环境,使得传统的研究方法具有一定得局限性。因此一个好的车载网络场景及移动模型不仅能得到精确的仿真结果来评价路由协议的性能,而且也是预测车辆下一步位置以及做出更有效的路由选择的关键所在。本文对几种车载网络场景以及移动模型进行分析研究,取得较好的结果。