影响媒体融合有四大关键问题——舆论场重塑、媒体价值、关键技术和商业模式，而大数据，就是解决这四大问题的核心。 舆论场重塑。...实现媒体融合的三大途径 媒体大数据，是指在统一用户数据和内容数据管理的基础上，将不同类型的内容数据抽取、分析、聚类，依据不同介质传播特点，分析用户的个性化需求，最终精准匹配用户的信息需求。...产业融合。产业的融合也是媒体融合过程中的重要一环，“企业媒体化”“媒体企业化”是当下互联网带来的传媒生态变革的两大基本趋势。...大数据驱动下的媒体融合 明确了4.0时代媒体融合的四大关键和三大途径，再研究基于大数据的媒体融合就会发现，大数据所驱动的不仅仅是媒体产品的升级、新闻出版流程的再造，更是整个产业实现服务化转型的必要助力...我相信，我国新闻出版产业一定会在媒体融合4.0时代迎来新的繁荣时期。 （作者系：北大方正电子有限公司副总裁 ） 见人民网：大数据驱动下的媒体融合4.0
在2016年5月在贵阳举办的媒体大数据创新高峰论坛上，第十二届全国人大常委、教科文卫委员会主任委员、清华大学新闻与传播学院院长柳斌杰受邀与众多媒体界大咖共同探讨大数据作为引擎给媒体跨界和融合带来的新的动力...无论是传统媒体还是新媒体，中国有中国的国情，带着对中国媒体问题发展方向的思考，柳斌杰院长会给我们带来哪些高屋建瓴的观点? 直面媒体融合三大问题 “媒体融合发展必须直面三个问题。”...解析大数据四重影响 在利用大数据方面，互联网新媒体得天独厚的优势抢占了先机，在移动互联网的大背景下用户习惯发生了很大的变化，对话中常说的新媒体、传统媒体已经说明不了事物的本质。...准确地说，数据媒体时代已经到来，根据目前的发展势头，预计今年年底数字媒体可以占比50%以上。 大数据技术是互联网数字化、云计算日益普及的条件下，融合发展的一个技术突破。...从中央两年来所出台的系列媒体融合的政策，可见大数据背景下媒体融合问题摆在中央的议事日程和重要位置。 内容来源：大数据观察
在日前召开的开放数据中心标准推进委员会（ODCC）2019夏季全会上，中国电信战略与创新研究院杨明川博士发表观点。 “数据中心是信息产业发展的核心基础，数据中心的发展正呈现五大趋势。”...当前，随着互联网向物联网发展，网络将拥有更多的数据和更强的感知能力，尤其是在5G的支撑下，物联网将把人和物更加紧密地连接在一起，数据的交换将会更加频繁。 数据融合是一个大趋势。...“技术融合正在推动新一代信息基础设施的发展。”杨明川认为，融合是技术发展的必然趋势。无论是大数据、云计算、区块链还是物联网等新一代信息通信技术，未来都将融合和交织在一起，最终形成新一代的信息基础设施。...物联网提供了数据和感知，区块链提供安全和信用的保障，5G提供泛载和连接，未来的量子将计算提供更强算力。技术演进的过程也是技术融合的过程，是技术在新的场景需求下寻找新的平衡点的过程。...杨明川强调，无论网络架构在未来如何演进，都需要数据中心的承载。而为了顺应技术演进和多样化业务需求，数据中心的发展将呈现五大趋势。 第一，新兴业务驱动数据中心技术的演进和发展。
近年来，数据和人工智能已成为推动各行业创新和增长的关键力量。但如何将数据与人工智能融合，从而创造更大的价值，是企业都在寻找的答案。...在 WOT 全球技术创新大会《AI 与数据的智能融合》专场中，来自腾讯云的专家分享了腾讯云在数据管理与人工智能领域的技术成果和成功案例，并探讨二者如何智能融合为企业提供更高效、更智能的数据服务。...大模型时代下的存储系统 在当前时代的发展中，企业正逐步利用大规模的对象存储来构建企业级数据湖和智能存储服务，存储系统正朝着更加弹性、高效和智能的方向发展，以满足企业在数据处理和利用方面日益增长的需求。...通过这些方式，GooseFS可以为大模型训练场景提供百亿级的热点元数据存储能力，提供百万级 IOPS，并且可以在高压情况下做到秒级故障恢复的能力。...与传统的基于标签的标量检索不同，腾讯云数据万象MetaInsight通过预先计算数据的向量空间并存储于向量数据库中，再利用向量检索技术在向量空间内寻找相似的图片、文本或视频内容，从而实现更精准的全媒体类型跨模态检索能力
看电视 电视媒体的大数据能力构建与创新体现在大数据生产、大数据营销、大数据评估三个方面。大数据能力构建决定着电视媒体融合创新的力度和走向，将为电视媒体带来生态式变革。...基于大数据的媒体内容生产是未来媒体的趋势之一。 如何实现电视媒体的大数据生产？大数据的采集和整合应包括三大类：内容数据、运营数据以及互联网、移动互联网、社交媒体数据。...数据融合是媒体融合之本，打通数据孤岛，才能放大数据价值，实现大数据生产。...二是对广告受众的考量，要从数量转为数据。在传统模式下，评价电视媒体广告的根本标准就是受众数量，例如收视率。然而，大数据的新时期已经到来，因此也颠覆了常规的广告传播模式。...三是要解除广告与电视媒体的捆绑关系。在传统方式下，发布广告需要遵循特定的次序，因此针对不同广告也设置了差异性的价格。这种方式从根本上看，就代表着广告与媒体的捆绑关系，因此属于捆绑式的销售。
当文化创意产业遇上大数据应用技术 在迎之而来的全面量化的大数据时代下，面对方兴未艾的文化创意产业，“大数据”一词的重点已经不仅在于数据规模的定义，它更代表着媒体信息技术发展进入了一个新的时代，代表着爆炸性的数据信息给传统的计算技术和媒体信息技术带来的技术挑战和困难...它既是文化创意产业的重要载体，又是整合泛文化创意产业资源的最佳平台，其强大的品牌塑造力、优异的资源整合力、较好的创意能力都是发展文化创意产业的关键，但在互联网时代下如雨后春笋般兴起的媒体们想要生存下去，...为此，达观数据（DataGrand）的服务理念是始终围绕媒体等企业需求、用户需求及整个媒体生态来进行研发。达观提供的大数据服务甚至能改变媒体的运作模式，实现再生。 ?...达观企业大数据服务为文化创意产业助兴 大数据时代的驱动下，文化创意产业的发展需要大量的数据信息和高效的处理技术，更需要以数据为基础来搭建营销的新平台，达观按标准化方式提供数据服务，易于快速扩展，各种渠道自动获取的数据在达观平台上长期积累...在当前业务模式以及未来增长前景都极不确定的情况下，可以肯定的是，达观数据会为各大媒体公司努力制定合适的战略举措，共同迎接大数据时代所带来的巨大挑战，获取新的增长机会，带动媒体从大众化向个性化转变。
刘杉：聚焦智能时代下多媒体与XR技术的融合发展 IEEE Fellow、腾讯杰出科学家、腾讯多媒体实验室负责人刘杉表示：“近年来XR在产学研各界被反复提及，XR无论是发展的广阔前景还可能的广泛应用，都有很多技术空间可以让我们去提升...为了能够支撑使用体验，我们需要为用户提供更高维度的数据，会涉及到诸多与多媒体相关的技术元素。...（图：腾讯多媒体实验室扩展媒体中心负责人、国际标准专家 许晓中） 但这个融合过程会遇到不少挑战。...在AV2项目中，腾讯多媒体实验室团队创新地提出了“跨色度像素偏移滤波”的自研技术，该技术属于传统混合编码框架下的六大编码模块之一的滤波技术。...在音乐融合方面，将音乐和视频等其他模态的信息进行跨模态的融合，这样能够批量产生高质量的内容。
除了需要大量的训练数据、先进的技术、大量的计算资源和熟练的劳动力外，开发过程还对能源消耗和环境施加了巨大压力。...Knowledge Distillation：知识蒸馏最初被提出用于模型压缩，包括在一个或多个教师模型的指导下训练学生模型。在NLP中已有较为广泛的应用。本文的方法与传统的知识蒸馏有显著的区别。...实验 实验设置 数据集：MiniPile包含22个域中的大约100万个文档和1.8亿个token，占Llama-2的2万亿个训练标记中的不到0.1%。 融合函数：对于融合函数，本文使用最小化交叉熵。...首先，除了Llama-2之外，其他源LLM在这些任务上表现不佳，影响了融合结果。其次，连续训练数据集和下游任务之间的相关性导致性能下降。...上图显示了Llama-2 CLM和FuseLLM在BBH上不同规模的训练数据下的few-shot CoT性能的比较。
作者认为，完整意义上的循证新闻不仅仅是对数据挖掘、背景调查或逻辑证明的单独运用，它更追求综合采纳上述方法和工具，试图在同一新闻产品中既见数据又见故事，既有数学统计又有理性分析，从而极大提升新闻的能量密度...循证新闻力求基于全部证据而非记者的有限见闻，基于尽可能广阔的参照系而不限于手头局部材料，基于全景数据、事实所提示的倾向、趋势和必然性。 循证新闻是媒体融合条件下新闻生产方式的创新。...以大数据即全面、完整、准确的事实、背景为支撑，“小数据”因而更能反映事情的真相和本质，更具典型意义。...一方面，媒体的理论宣传、新闻评论等等，必须研机析理、抽丝剥笋、水到渠成；另一方面，一切深度报道、观点新闻也应当于细节铺陈中见思辨，于证据胪列中见推理，一句话，于事实报道中展示缜密思维和独到思想。...在媒体融合过程中，新闻的独特价值就在于：在几乎同时占有的新闻由头、线索、素材中“发人之所未发”，揭示本质，认识规律，发现趋势，阐明数据背后的意义，给新闻素材灌注新的价值和生机。
通过数据驱动的自动建模和基于AI的媒体处理，部分方法的效果已经超过了当前学术上的state-of-the-art，领先于竞品。...用一个大模型来同时处理所有情况是很难保证效果的，因此我们将问题根据实际不同的应用场景划分成了三部分，画质估计和修复、清晰度增强和色彩增强，每一部分的数据也会针对性的进行调整获取。...整个网络分成五个部分，一开始，NETSR对输入帧进行超分，得到高分辨图， 接着NetFlow估计低分辨下的运动光流；然后，NETRefine 融合输入帧的高分辨率特征，优化低分辨上的光流，生成高分辨上的光流图...这是时空域同时做4倍超分和2倍插帧的效果对比，我们的MBnet在不同的数据集上都超过了state-of-the-art方法，单独看超分和插帧的效果，在整个参数量不大的情况下，PSNR也是领先于其它方法。...其次，由于不同任务的成对训练数据对的处理是有无限组合的，如何更好的探索和模拟真实数据的分布一直是数据驱动下深度学习模型效果提升的关键。对于非成对数据的模型训练也是一个值得挖掘的方向。
物、媒介、信息之间的连接显得尤为重要，媒体的融合发展势在必行。就在天津，津云中央厨房、海河传媒中心等创新实践，正在不断将媒体融合推向纵深发展。...网络媒体的优势在于信息传播覆盖面巨大和互动性，这与传统媒体传播的权威性、公信力和专业性相互融合，可以实现优势互补，共同实现价值增量。 “媒体融合发展是一项复杂的系统工程，也是一场跨时代的变革与创新。...在5G时代“万物皆媒”的前景下，人、物、媒介和信息之间的有机连接，显得尤为重要。 去年，腾讯启动新一轮战略升级。...对于媒体行业，我们在大数据、云计算、AI和安全等诸多底层技术领域积累的深厚能力，不但能帮助实现“连接”，还可以提供媒体融合所需的各种工具和解决方案，真正成为大家转型升级的“数字化助手”。...三是内容协同创新，打造融合发展的价值增量。优质的内容才能让用户产生共鸣，内容建设是媒体融合发展的根本。网络媒体的优势在于信息传播的覆盖面、触达率和互动性，传统媒体优势则集中在公信力、权威性和专业度。
文/孟永辉 当金融科技的发展进入到深水区，特别是当玩家们开始理顺「金融」和「科技」两种元素之间的关系，新发展的大幕，正在开启。...笔者将这个背景之下的「金融」和「科技」两种元素的融合，看成是虚实融合的一个有机组成部分。正是有了「金融」和「科技」的深度融合之后，金融科技才能成为一种新型基础设施，继续驱动新产业的发展和进化。...用新的金融形态，用新的金融元素来找到与新型实体经济结合的方式和方法，才能真正做到金融回归实体，金融支撑实体经济的发展。 金融科技，正是在这样一种大背景下才发生深刻而又彻底的变化的。...正是在这样一种大背景下，我们看到的是，以「金融」和「科技」的深度融合为代表的金融科技新进化的到来。...在这个全新的阶段，「金融」与「科技」的深度融合，无疑是主旋律。得益于这样一种深度融合，金融科技的本质，同样正在发生一场深度变革。
但因为不同的应用系统所需的运行环境、对资源的抢占会有很大的差异，更重要的是考虑到可靠性、稳定性、运维管理问题，将新、旧应用系统整合在一套基础架构上的难度非常大，更多的用户往往选择新增与应用系统配套的计算...传统模式下，服务器、网络和存储是基于物理设备连接的，因此，针对服务器、存储的访问控制、QoS带宽、流量监控等策略基于物理端口进行部署，管理界面清晰，并且设备及对应的策略是静态、固定的。...云基础架构模式下，服务器、网络、存储、安全采用了虚拟化技术，资源池使得设备及对应的策略是动态变化的。 事实上，云基础架构融合的关键在于网络。...图1 云基础架构融合的层次 硬件层的融合 例如FCoE技术和方案，将存储与网络进行融合;以及横向虚拟化、纵向虚拟化实 现网络设备自身的融合。...结束语 数据中心由基础架构向云基础架构的转变，极大提升了基础架构融合的必要性和可行性。
近年来，随着大模型的不断发展，大模型技术掀起的浪潮席卷了政务、医疗、教育等社会各个领域。...广阔应用空间智能字幕在不同场景下的应用实践为节约企业字幕处理成本，提升字幕处理效率以及优化字幕质量，腾讯云媒体智能基于大模型打造了高效优质的字幕解决方案。...提高理解效率基于ASR识别结果精确提取内容摘要借助NLP能力，腾讯云媒体智能可以对教学课程、新闻、演讲等视频场景，基于ASR识别结果进行混元大模型摘要提取。...结合大模型，腾讯云媒体智能也升级了新的使用场景。...足球、篮球等体育赛事场景，腾讯云媒体智能可捕捉进球、角球、中场等片段；游戏场景下，媒体智能则可基于对画面内容的分析，包括游戏、视频风格类型以及一些更细腻的画面元素，如人物、物件、防御塔的摧毁和三杀、四杀
近年来，随着大模型的不断发展，大模型技术掀起的浪潮席卷了政务、医疗、教育等社会各个领域。...广阔应用空间 智能字幕在不同场景下的应用实践 为节约企业字幕处理成本，提升字幕处理效率以及优化字幕质量，腾讯云媒体智能基于大模型打造了高效优质的字幕解决方案。...提高理解效率 基于ASR识别结果精确提取内容摘要 借助NLP能力，腾讯云媒体智能可以对教学课程、新闻、演讲等视频场景，基于ASR识别结果进行混元大模型摘要提取。...结合大模型，腾讯云媒体智能也升级了新的使用场景。...足球、篮球等体育赛事场景，腾讯云媒体智能可捕捉进球、角球、中场等片段；游戏场景下，媒体智能则可基于对画面内容的分析，包括游戏、视频风格类型以及一些更细腻的画面元素，如人物、物件、防御塔的摧毁和三杀、四杀
在数据通信系统中，传输媒体是发送器与接收器之间的物理通路，其作用至关重要。根据信号传播的方式，传输媒体可分为导引型与非导引型两大类。...1 导引型传输媒体 导引型传输媒体通过固体介质（如铜线或光纤）导引电磁波传播。在这类媒体中，最常见的有以下几种： 1.1 双绞线 ①基本概念 双绞线是最古老但仍被广泛使用的传输媒体。...光纤的基本构造包括： 纤芯：光线在此传输，具有较高的折射率。 包层：包围在纤芯外部，具有较低的折射率，帮助光信号通过全反射原理保持在纤芯内。 优点： 通信容量非常大。...无串音干扰，保密性好，不易被窃听或截取数据。 体积小，重量轻。 光缆：由多根光纤组成的集成结构，通常还包含保护材料和其他组件，以确保光纤在各种环境下的安全和稳定运行。...发送端：要有光源（例如发光二极管、半导体激光器），在电脉冲的作用下能产生出光脉冲。 接收端：要有光检测器，利用光电二极管做成，在检测到光脉冲时还原出电脉冲。
随着各地政策和资本的跟进，原本冷静的文旅融资逐渐热了起来，一把把明火照耀下，文旅融合走出了非常重要的第一步。...今年起，各地政府对文旅融合的积极性非常高，整个行业对这种变化感受明显。在政府和资本的共同努力下，文旅融合项目的融资取得了可观的进展。 一方面，政府机构给文旅融资制造了更多机会。...根据新旅界研究院监测数据，2019年上半年，文旅行业共发生投融资事件148起，同比增长55.8%，已披露的拟投资总额为5531.76亿元，同比增长15.1%；开工或签约的文旅特色小镇项目49个，涉及省区市...可环顾很多旅游大省的各种文旅融合项目和成果，成功的文旅融合项目属少数，传播力广、渗透力强、可学习的则更少。 不过近几年也有故宫文创这样的文旅融合经典案例诞生，但依然是极少数。...这一基于整个省的文旅融合实践具有一定的借鉴意义。在“整体化IP”思路的创新探索下，“云南云”突破了以往单点且线性的文旅融合模式痛点。
为了选择K的最佳值，我们将使用5重交叉验证结合网格搜索，其中K =（1,2，… 30）。在伪代码中： 1.将训练数据分成五个大小相等的数据集。调用这些交叉测试。...使用K = 1，我们现在训练整个训练数据集的模型，并对测试数据集进行预测。 最终，这将给我们约70％的分类精度。 支持向量机（基本型2） 现在让我们再次使用支持向量机解决这个问题。...2.创建一个名为“train_meta”的数据集，其具有与训练数据集相同的行ID和交叉ID、空列M1和M2。...类似地，创建一个名为“test_meta”的数据集，其具有与测试数据集相同的行ID、空列M1和M2 ? ?...假设我们有具有（用户，产品）对的数据集，并且我们想要预测用户在购买给定产品的情况下，他/她与该产品一起展示广告的几率。
可以考虑一下，以核心功能的角度看，PageRank算法真的只是一个处理链接分析极度有效率的方法。处理的被链接的对象不止只是针对网页。...分类的简化等式看起来就像下面的这个式子： 我们在深入研究一下.. 这个等式是什么意思？在属性1和属性2的条件下，等式计算出了A 类的概率。...换句话说，如果算出属性1 和2，等式算出的数据属于 A 类的概率大小。 等式这样写解释为：在属性1和属性2条件下，分类 A 的概率是一个分数。...第四步：计算其他类时也做类似的计算： 因为0.252大于0.01875，Naive Bayes 会把长形，甜的还是黄色水果分到香蕉的一类中。 这是个监督算法还是非监督算法呢？...分类树是决策树的一种。分类树的输出是一个类。 举个例子，根据一个病人的数据集、你可能会试图预测下病人是否会得癌症。这个分类或者是“会的癌症”或者是“不会得癌症”。 那回归树是什么呢？
在网上搜过发现关于keras下的模型融合框架其实很简单，奈何网上说了一大堆，这个东西官方文档上就有，自己写了个demo： # Function：基于keras框架下实现，多个独立任务分类 # Writer...最近开始研究U-net网络，其中接触到了融合层的概念，做个笔记。...上图为U-net网络，其中上采样层（绿色箭头）需要与下采样层池化层（红色箭头）层进行融合，要求每层的图片大小一致，维度依照融合的方式可以不同，融合之后输出的图片相较于没有融合层的网络，边缘处要清晰很多！...这时候就要用到keras的融合层概念（Keras中文文档https://keras.io/zh/） 文档中分别讲述了加减乘除的四中融合方式，这种方式要求两层之间shape必须一致。...上图为新版本整合之后的方法，具体使用方法一看就懂，不再赘述。 以上这篇在keras下实现多个模型的融合方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
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