全媒体时代传统媒体与新媒体的深度融合探析

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全媒体时代,媒体深度融合是发展大势,新旧媒体之间全面互动互补互融,突出表现为动静结合、深浅互补、全时在线,对促进整个媒体行业的创新发展大有裨益.本文以全媒体时代为切入点,结合传统媒体和新媒体的融合现状,分析了优势融合不突出、体制机制不健全、团队使命感不强的融合发展问题,重点从发挥融合优势,多措并举渗透融合;建立健全机制,规范二者融合规则;优化团队建设,提供人才智力支持三个层面探讨了深度融合策略,以期指导实践.
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针对不平衡数据集的在线监测与诊断问题,提出一种基于深度卷积生成对抗网络的算法模型.通过生成器与判别器之间的不断对抗,实现对数据训练网络参数的调整和优化,并得到近似分布数据,用以矫正数据集的不平衡性.利用深度卷积网络的转置卷积层替代池化层,在检测空间内实现上下同步采样,同时避免反复选择数据训练层参数而带来高成本计算.生成器的损失函数降低了生成数据与真实数据之间的差距.仿真实验结果显示,提出的算法具有较强的不平衡数据训练能力、分类能力和故障诊断性能.
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纳米催化在现代化学工业中起着至关重要的作用.当前社会的高速发展,促使人们在不同领域探索新型纳米催化剂引导技术革命以解决日益严峻的能源及环境危机.要实现在原子水平上精确调控并对催化剂结构进行设计以开发高效的纳米催化剂,必须深入了解其中的基本物理化学理论,如活性中心的配位结构以及催化剂与吸附质之间的作用规律等.然而,受当前表征技术和理论化学及合成方法学的限制,从复杂的纳米催化体系中剥离出真正的活性位并对其进行精确定向合成还面临极大的挑战.本文总结了影响纳米催化的因素,并重点阐述了开发电催化和光催化及热催化纳米