AI技术在电视节目自动化剪辑与制播流程中的应用与挑战

随着人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术的不断发展,其在电视节目制播中的应用逐渐普及,通过场景识别与智能分割、情感分析与内容筛选、自动生成叙事线索以及个性化推荐与智能优化等技术,显著提高了节目制作的效率和质量。然而,技术瓶颈、法律与伦理问题、人力资源变革以及数据安全与隐私保护等挑战随之而来。为了应对这些挑战,提出一系列对策。这些对策的实施将有助于电视节目制播行业更好地应对AI技术带来的挑战,推动行业的创新发展,为观众提供更加优质、个性化的节目体验。

基于生成式AI的教学实践路径研究——以“商务数据分析应用”课程为例

随着AI技术的发展,生成式AI已经成为教育领域创新教学方法、优化教学实践的重要工具。围绕“商务数据分析应用”课程,探讨生成式AI在教学中发挥的作用,提出一条涵盖策略制定、内容生成和效果评估的人机协同教学实践路径。结果表明:在教学活动中,生成式AI可在模拟商业环境下提高教学互动性和实践性,提升教学效果,但其对特定场景的适用性和定制化程度仍有待提高,与学生互动时的反馈路径亦有较大优化空间。亟需教师结合自身情况,在运用生成式AI的过程中进行持续调整,确保现代技术与教学目标的完美契合,全面提升教学质量。

基于AI的5G网络智能优化与自适应调整

文章探讨了人工智能(Artificial Intelligence,AI)在5G网络优化与自适应调整中的应用,重点涵盖网络规划与设计、资源分配与管理、网络维护与故障检测等方面。通过数据驱动的优化方法、深度强化学习以及实时数据处理与反馈机制,实现网络性能的显著提升。此外,进一步讨论了动态频谱管理、自适应负载均衡、网络切片动态调整、实时流量预测以及网络资源实时分配等自适应调整技术。

关于新一代信息技术与终身学习系统构建的思考

随着新一代信息技术的迅猛发展,终身学习系统的构建已成为教育领域的热点话题。分析了现有国内外终身学习系统存在的不足,探讨了新一代信息技术构建终身学习系统的需要的新机制、新形态、新平台及新模块,并探讨了系统构建可能用到的关键信息技术。

一种自适应的数据预取与缓冲算法

在海量数据中进行的直接查找往往耗时巨大,在实际应用中很难满足实时性的需求,因此采用数据预取和缓冲技术实现对查找操作的优化成为实际系统中的重要环节。自适应的数据预取和缓冲算法是通过使用人工智能中的技术来分析用户的查询习惯,从而实现动态的预取策略并对预取的数据进行缓冲,以达到提高查询速度的目的。文章根据不同的数据查询需求提出了两类智能算法以适应不同的应用场合。在实验中分别针对单个用户的历史查询应用和多用户的并发查询应用分别进行了分析,证明了这两类智能算法分别对不同的应用场合拥有较好的性能。

基于支持向量回归的装备可靠性评估新方法

针对经典的装备可靠性评估方法在小样本情况下难以得到满意的评估结果的问题，提出了一种综合运用支持向量回归（SVR）算法和自适应重要抽样（AIS）算法进行评估的新方法。该方法通过分析小样本条件下装备可靠性评估原理，建立基于SVR和AIS的装备可靠性评估模型，分析小样本条件下开展装备可靠性评估的过程，给出相应的统一建模语言（UML）序列图。以华中数控公司的高速进给伺服实验台为对象对此新的装备可靠性评估方法进行了检验，结果显示此方法能较好地解决小样本数据集下进行装备可靠性评估时遇到的非线性、评估精度低等问题。