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AI领衔的85个科技趋势,即将为传媒行业带来一场变革|雷报035期_lpl下注平台

发布时间:2021-05-22    作者:lpl下注平台    点击量:

本文摘要:按:AI的大潮已经到来,这也不会成为媒体、信息、技术的转折点。

按:AI的大潮已经到来,这也不会成为媒体、信息、技术的转折点。记者的天职是说明真凶和谎言的区别。新闻工作者必须根据数据、事实调查真凶。

技术在发生很大变化,这些新技术不会对新闻员工产生冲击,也不会对技术产生变革性影响。语音模块、对抗性图像等专用人工智能等技术对新闻行业有很大影响。着名建筑师巴克明斯特·富勒曾多次说:要改变现状,必须创造新的模式,使现有的模式过期。现在的新闻媒体想在未来生存,需要更好的技术革新。

如今的新闻媒体必须意识到新兴的技术性对自身有什么威胁,并且必须为新兴技术性对行业第二、第三、第四、第五阶段的影响做好计划。现在的新闻媒体必须开发新的报道饮用传播方式,保证将来需要生存。未来学会(FutureToday)公开发表了年度技术趋势报告书,重点分析了新技术对新闻记者的影响和对未来新闻记者的影响。全文影响媒体行业的技术倾向共计85项,检测出24项与AI紧密结合的技术,开展理解:动态机械学习现在机械可以根据持续的信息流动态调整模型,构筑新闻内容的正确启动时。

例如,可以根据用户网站的内容,在开始正确的新闻时或者动态地改变网站的内容。此外,机器学习还可以进行动态欺诈测试和安全性保证,如根据用户的点击习惯进行身份筛选。机读解读(MRC)对AI的研究,机读解读成为非常具有挑战性和不可或缺的一部分。

当用户搜索问题时,他们希望得到准确的答案,而不是网址列表。未来训练有素的MRC系统可以转移到不同的领域,甚至有些人类没有创建标签和标签分类的领域。

MRC是构建人工智能的必由之路,最近MRC可以将新闻网站变成可搜索的信息库。在未来的语音模块更多的情况下,MRC这简单。

自然语言解读(NLU)在现实世界中,我们经常被非结构文本包围,包括社交软件、博客、公司网站、市政厅电子记录等。NLU可以通过提取概念、识别人物关系、分析感情等多种方式分析文本,对新闻机构来说,NLU可以让记者从吨位的资料文件中逃脱,更慢地提供对某个事件的意见。自然语言分解(NLG)自然语言分解(NLG)算法可用于自然语言分解,将数据转换为说明。包括彭博周刊和AP公司在内的数十家新闻媒体用于自动化的观察力,可以开展数据挖掘,每秒可以写2000个故事。

音频算法为了训练计算机的自动语音识别能力,MIT(麻省理工学院)的研究人员正在研究儿童如何自学新词。人类可以从一两个例子中控制新概念。对机器来说,很难用一两个例子来控制语言概念。

同时,研究人员正在训练计算机观看视频,预测物理世界的适当声音。例如,木棒响沙发的声音怎么样?。

树叶堆积的声音怎么样?该项目的重点是协助系统解读物体在物体世界中如何互动。未来,该技术主要应用于新闻视频、电影、综艺等自动配音和特殊音频。

图果一个系统有足够多的图像和数百万的图像库存,图像修复可以修复图像中的缺是新闻工作者最简单的功能。另外,图像修理对执法人员和军事情报人员最重要的协助。因为计算机有助于识别图像中的人和其他内容。

算法交易平台大多数新闻机构都无法获得有足够时间创立、调整和优化算法的开发人员。因此,开发商社区在新兴算法市场上获得自己的算法。Algorithmia就像亚马逊一样是算法平台。

开发商可以在Algorithmia上载自己的算法,当有人出售这些算法时,开发商不会增加收入。DataXu也是获得算法交易的平台,Quantiacs允许开发人员构建算法交易系统,使其算法符合机构投资者的资金。PrecisionHawk推出预测农业算法的交易平台。其他站点平台,如Nara·Logics、MetaMind、Clarifai也获得了开发人员了解自学应用程序的工具。

预计到2018年,有许多完整的网站交易平台。计算机新闻学计算机辅助报告(或CAR)的25年基础是调查新闻技术。记者可以利用机器学习算法和人工智能,清理和挖掘公共记录和文件,找到隐藏在数据和文件中的故事。计算机新闻技术,如多语言索引、自动报告、实体提取、算法可视化、数据集多维度分析、灵活性数据采集,允许记者融合在数据中找到的内容,看到事实、关键词和概念的联系。

这种方法可以说明有人和组织之间的关系,但这些关系很可能以前没有注意到。将来没有乡电脑挖出来的消息。算法调查记者新闻机构必须有一个新的特殊行动小组:专门调查算法和数据本身的调查记者。

算法、数据集和人工智能系统体现了建筑师和训练师的世界观。这些信息被用作协助决策、预测不道德和问题。目前,更多的AI系统应用于日常生活,应用于执法机构、大学、金融机构、政府机构。因此,记者必须开始调查数据和算法如何与日常生活共线缠绕,并且为了避免数据偏差,记者必须了解算法、数据集的创建过程。

例如,美国各地警察部门使用的PredPol警报系统曾建议各部门将监督能力集中在黑人和贫困社区。问题的关键是如何收集被捕数据,个别警察部门过去如何监视当地社区。

因此,建立信任和问责制度显示了工作的关键。计算机摄影计算机摄影是计算机视觉、计算机图形学、互联网和互作用的结果。

在某种程度上依赖光学技术,更好的是器重数字狩猎和处理技术狩猎现实生活。现在,享受智能手机的人都可以用于计算机摄影的相关工具,在iPhone8和iPhonex中,苹果用于计算摄影构筑深景。

英伟达和加利福尼亚大学圣芭比分校的新研究说明了计算变焦技术,允许摄影师动态改变照片的线条。照片放在堆栈里,出现了很多视图。这允许摄像机改变角度和物体大小。这也包括一些其他用途,包括无缝去除和将对象添加到特定场景中,改变阴影和光线等。

但随之而来的是伦理道德问题,在新闻报道中,多大程度的编辑会被允许呢?无论是无意中还是自动分解,记者都必须说明照片编辑的情况吗?在过去的一年里,机器人程序已经逐渐成为主流词汇。现在可以完成决定和管理客户的基本服务催促等特定任务。目前,Facebook已有3万多个生产信息机器人,除Facebook外,Slack还配置了大量聊天机器人。当聊天机器人从文本基础的聊天切换到语音界面时,新闻室必须确认如何与新闻消费者交谈。

即使新闻室配置聊天机器人,现在也是提高观众参与度、提高收益的好时机,语音界面的基础是在我们现有的语言系统中建立的。语音模块我们现在进入了不会说话的时代,可以用语音和机器交流,这些机器也自学自然语言,分析我们的意图,处理相关数据,推测下一步要做什么。预计到2030年,北美50%的居民将用于语音和机器交互。

语音互动也在一定程度上局限于生活服务,IBM最近创造了一个原型,让不同的用户问,比如暴力偏向的游戏不会引起现实生活中的暴力行为,然后得到语音分析报告。未来,这样的系统不会成为新闻编辑室最重要的工具,通过语音交互分析,记者可以迅速完成报道和分析。环境模块使我们的现代界面看起来更像背景音乐——我们可以用更少的必要行动做更多的事情,但我们仍然需要更多的关注。

现在和谷歌和亚马逊的Alexa对话,享受Fitbit和三星的设备,用手势关闭汽车的行李箱的话,这就是环境模块。这些模块可以自动获取信息和服务,处理简单的事件和任务的自动化。我们现在正在进入后屏幕时代,现代人的平均每天要求2万个,其中226个问题是不吃什么。

新兴的技术根据情况不同,适当协助我们提出一部分要求。根据梅特卡夫定律(Metcalfe),一个网络的价值往往与用户规模成正比,因此将来更多的人成为环境互动网络的一部分,我们不知道用于场景。生产力机器人机器人协助记者更高效地继续任务,享受500万日常活跃用户的Slack、Yammer、HipChat、Ryver、Zoom、Skype等企业信息平台,逐渐成为现代职场最重要的组成部分这些平台不反映人工智能机器人的技术。

这些技术可以帮助记者自动完成非常简单的任务。还包括编辑会议室、修改工作流程、跟踪和记录工作。这些机器人不会显得更加智能化,机器人通过每日聊天app中的数十亿聊天数据,大大拒绝接受培训,了解我们的习惯,并要求何时出手并获得合作。

这是一个不可逆的趋势,机器人不会大大发现和兴起。个性化教育人工智能大大宣传了现在的教育状况,以往一切教育模式都不会取代个性化的教育软件。

在旋转的未来,该技术可用于培养新闻编辑室的人员。当人们入新闻编辑室时,专业发展可能受到约束。这种个性化的教育指导系统可以代替面试的新闻训练、领导训练。

新闻继承源的新技术可以通过编程推广或拒绝接受我们的移动设备信息,也可以将我们的信息连接到某一天的在线信息网络。我们都告诉信号发射塔,它们可以被程序设计成蓝牙,从手机上收到或拒绝接受信息。当我们在附近的基站时,传感器不会收集我们的个人信息。这常用于营销,未来也可用于新闻行业。

预测工具新兴的预测工具不会对用户自身的数据、不道德、喜欢展开分析,完成原始用户的图像,预测开始时什么样的新闻是符合用户兴趣的新闻,这些工具可以用于新闻工作、个性化的新闻开始时等。注意力经济在现代数字时代,注意力本身可以成为经济学问。

新闻工作者必须想办法抓住用户的注意力。新闻制造商必须根据用户设备获得新闻内容。在未来,记者可能会将一个内容与各种设备兼容生产,甚至在同一天,他也应该在不同的时间段给用户不同的体验,以便更好地提供注意力。

数字弱化在过去几年中,网页读者数量的下降。由于媒体的重建和整合,很多网站上公开的消息也不会被消息,有些网站也会重新开放。数字化弱是非常罕见的现象,现在的数字产品往往不是永久性的。

例如,扑克退休后,美国环境保护机构将其网站与气候变化有关的内容删除,呼吁政策有关。这种现象不会对记者产生很大影响。

这也是媒体界必须考虑的问题。如果现有媒体生态变暗,未来的社会会会怎样呢?我们有义务保留最重要的社会数字资料吗?我们应该更加希望,不要丢失数字文件吗?动态求证新闻的技术手段有助于动态发布新闻,但很少有人做前期的工作。

例如,检查新闻来源是否现实。2016年下半年谷歌减少了事实检查的标签,检查了是否是假新闻。

未来,人工智能可以在数字和数据方面提到,建立事实检查的自动化,甚至人工智能系统的事实检查:正确说明这个信息的来源,信息内容是否被高估或削减。数据分析指出,未来的新闻媒体可以利用人工智能创建自己的文章数据库,发挥动态事实检查的功能。这不利于公众利益,也不利于创造品牌价值。

线下也是另一种在线美国,消费者平均每天在移动设备上消耗的时间为5小时。包括谷歌、Smartnews和苹果在内的许多新闻单体公司都希望利用消费者在屏幕上的时间,即使WiFi信号不好。华盛顿邮报的APP将移动页面的阅读时间从4秒延长到80毫秒,用户可以在没有数据和WiFi的情况下阅读新闻报道。

离线服务是必要的,如果新闻机构在用户没有网络的时候也能得到离线读者的服务,就会进入低粘性用户群。音频搜索引擎随着新闻机构的进入主播领域,新的搜索工具允许新闻用户和新闻消费者在音频内容中找到他们想要的信息。消费者现在可以用于语音助理搜索自己想要的内容,创业公司Audioburs利用人工智能进行语音搜索。Audioburst不是利用关键词搜索的技术,而是利用自然语言处理自动找到表达的意思,传达正确的内容。

随之而来。语音交流的巨大发展,音频搜索在今后几年不会成为最重要的技术发展趋势。

广告截取软件广告截取软件是一种自动从网页上删除广告的软件。一般来说,它们是浏览器扩展。出版商现在正在部署自己的广告截击工具。

广告的阅读不会降低网站的速度,也不会影响年轻参加者。网络研究者发现,读者也很少去白名单的网站。

这意味着读者不是意味着排斥广告,而是排斥市场营销人员追踪自己的道德,对不合时宜的广告感到不满。根据跟踪服务提供商Alexa的数据显示,德媒巨头Axel、Springer旗下的德国图像报(Bild),其网页的出口率从2%上升到40%,用户网页的停留时间上升了6%。2018年,新闻出版机构可能只考虑广告截击的战略。

是让读者感受到广告的欲望,还是自由选择经常出现什么样的广告。同时,出版商也拒绝与广告供应商密切合作,以确保在网页上展示合适的广告。

新闻块链块链是参加比特币数字系统的人共享的交易数据库,也是交易的公共账簿。块链是分布式共识系统,没有人能控制所有的数据来源。据说块链伴随着新的互联网。块链不仅可以在金融领域使用,实际上块链在新闻行业也有应用于编码和内容的真实性等潜力。

未来,很可能经常出现新闻的公共账簿,可以交换可靠的新闻,检测出假新闻。其他无人机组、迷你无人机等硬件设备可以帮助记者员工更好地提供新闻素材。例如,在自然灾区、战争冲突区等无法捕捉照片素材的场所,无人机组和迷你无人机发挥着最重要的作用。

随着法律法规的完善,未来版权不会成为最重要的议题,新闻机构的版权有可能成为最重要的收益。随着技术的变革,未来的新闻形式不会扩大。例如,在不远的将来,VR技术不会给新闻带来巨大的潜力。

例如,5G网络的出现不会给新闻媒体视频发布和内容投资带来新的思维。结语:新技术不会给媒体员工带来新的冲击和灵感,媒体也要亲吻变化,磨练内容,回顾更久。记者既是探索者,也是创作者,明亮的人也是幽默者,必须大大挖掘事实和真凶,新技术不协助媒体员工,更好地探索真凶,南北是远未来。

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