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浅析AI在国际传播中的机遇与挑战
1
作者 刘祎彤 《电视研究》 CSSCI 北大核心 2024年第7期85-87,共3页
在全球传播环境日趋复杂的背景下,媒体信息传播和受众接受模式正经历深刻变革。AI推动了内容生产的智能化,也给国际传播工作带来了机遇与挑战。本文认为,主流媒体需要在全球传播环境变革中抓住机遇,发挥AI强大的内容生产能力和较强的跨... 在全球传播环境日趋复杂的背景下,媒体信息传播和受众接受模式正经历深刻变革。AI推动了内容生产的智能化,也给国际传播工作带来了机遇与挑战。本文认为,主流媒体需要在全球传播环境变革中抓住机遇,发挥AI强大的内容生产能力和较强的跨语言传播适用性,积极应对挑战,建设国际传播和AI双领域人才培养机制,充分利用AI生成符合海外受众需求的内容,开发自主AIGC平台,借助AI实现更高效、更精准的传播,增强竞争力,提升影响力。 展开更多
关键词 AI 国际传播 智能传播
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铝垫片的力学性能及对典型连接结构应力分布的影响 被引量：1
2
作者 刘祎彤 唐亮 李录贤 《火箭推进》 CAS 2020年第2期77-84,共8页
铝垫片-榫槽结构是液体火箭发动机常用的管路连接形式,其长期贮存密封性能对发动机的可靠性起着重要作用。该结构的密封性能取决于密封区的应力分布,从铝垫片这一连接结构中的主要密封元件着手,研究其力学特性及其对密封区应力分布的影... 铝垫片-榫槽结构是液体火箭发动机常用的管路连接形式,其长期贮存密封性能对发动机的可靠性起着重要作用。该结构的密封性能取决于密封区的应力分布,从铝垫片这一连接结构中的主要密封元件着手,研究其力学特性及其对密封区应力分布的影响。首先,开展L4铝垫片材料的力学性能试验,建立了L4铝材料的本构关系;其次,开展常温及200℃下L4铝材料的蠕变试验,建立铝垫片的时间硬化型蠕变模型;最后,使用Abaqus有限元软件分析5~25 N·m预紧力矩下垫片的应力分布规律,以及垫片密封面接触压力随时间变化关系。计算结果表明,垫片的应力分布与装配预紧力矩紧密相关;材料的蠕变特性会导致垫片密封面接触压力随时间松弛,是造成结构泄漏的一个重要隐患。 展开更多
关键词 连接结构 铝垫片 力学性能 有限元分析
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《志愿服务条例》:让爱心不褪色
3
作者 刘祎彤 《人民周刊》 2017年第22期58-59,共2页
近日，中国国务院发布《志愿服务条例》（以下简称《条例》），该条例将于2017年12月1日起施行。《条例》对志愿服务组织的法律地位、规范管理和扶持保障措施等方面进行了系统的规定，有关专家表示，这将进一步推动志愿服务的制度化、... 近日，中国国务院发布《志愿服务条例》（以下简称《条例》），该条例将于2017年12月1日起施行。《条例》对志愿服务组织的法律地位、规范管理和扶持保障措施等方面进行了系统的规定，有关专家表示，这将进一步推动志愿服务的制度化、常态化发展，提升志愿服务的整体效能。 展开更多
关键词 志愿服务 褪色 爱心 《条例》 中国国务院 法律地位 服务组织 制度化
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《野斑马》“冲”进伦敦大剧院
4
作者 刘祎彤 《中国少年儿童》 2016年第1期42-43,共2页
2015年8月，以“创意中国”为主题的中英文化交流年“中国文化季”活动在英国拉开序幕，我所在的北京市海淀区中关村第二小学金帆舞蹈团和交响乐团，非常荣幸地被推荐去英国做第一场表演。代表祖国出去表演，这可是我到目前为止人生中... 2015年8月，以“创意中国”为主题的中英文化交流年“中国文化季”活动在英国拉开序幕，我所在的北京市海淀区中关村第二小学金帆舞蹈团和交响乐团，非常荣幸地被推荐去英国做第一场表演。代表祖国出去表演，这可是我到目前为止人生中最宝贵的一次经历啊。 展开更多
关键词 大剧院 伦敦 斑马 中国文化 文化交流 交响乐团 中关村 海淀区
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在北京看世界
5
作者 刘祎彤 《中国少年儿童》 2016年第2期42-43,共2页
自从上小学后，我每年都会参加各种夏令营或者冬令营，但印象最深的就是由“中华文化小大使”活动组委会组织的“你和我在北京，多国少年中国行”夏令营。在那里，我认识了许多新伙伴，了解了其他国家的文化，更重要的是，这是一次很好... 自从上小学后，我每年都会参加各种夏令营或者冬令营，但印象最深的就是由“中华文化小大使”活动组委会组织的“你和我在北京，多国少年中国行”夏令营。在那里，我认识了许多新伙伴，了解了其他国家的文化，更重要的是，这是一次很好的锻炼自己的机会。 展开更多
关键词 北京 世界 中华文化 夏令营 组委会
原文传递
采用序列特征与知识引导的未知网络应用早期识别方法
6
作者 刘祎彤 王平辉 赵俊舟 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第11期181-193,共13页
针对现有网络流量分类方法难以在样本稀缺场景下快速识别早期未知应用这一问题,提出一种基于序列特征与知识引导的未知网络应用早期识别方法。一方面基于Transformer-encoder框架构建流量分类模型(FAIN),该模型利用自注意力机制挖掘流... 针对现有网络流量分类方法难以在样本稀缺场景下快速识别早期未知应用这一问题,提出一种基于序列特征与知识引导的未知网络应用早期识别方法。一方面基于Transformer-encoder框架构建流量分类模型(FAIN),该模型利用自注意力机制挖掘流量序列中数据包之间的全局依赖关系,生成具有可分辨性的流量表示向量用于分类。另一方面,为提升FAIN模型在样本稀缺场景下的适应能力,采取监督预训练与元学习相耦合的模型优化策略,赋予模型在小样本场景下快速学习流量分类任务的能力,使其满足识别早期未知网络应用的需求。在公开数据集与真实校园网流量合成的小样本数据集上进行了深入的对比实验。结果表明:所提出的流量分类模型FAIN在公开分类任务上优于现有方法,且优化后的FAIN模型在XJTU-FSTC和CSTNET数据集的5类和10类小样本分类任务上,准确率最高分别提升了16.75%、10.08%和11.57%、8.24%。该研究结果为未知网络应用的早期识别提供了有效的方法支撑。 展开更多
关键词 网络应用识别 注意力机制 预训练 小样本学习
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