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百强企业美芝启动IPO招股 拟在中小板上市发行

2019-09-20 15:27 来源:中原网

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  澳门威尼斯人官方网没有了周琦,对手的后卫就可以在篮下肆无忌惮地完成攻筐而不用担心被封盖,而本场比赛易建联更是打出了接近七成的投篮命中率。不过,一直受到伤病影响的北京队此役之前再折一员大将,在上一场比赛第二个加时赛期间,王骁辉在进攻中被对手顶到腿部造成拉伤,经过两天的回复情况仍不理想,亚尼斯表示,北京队会挖掘现有球员的潜能去应对王骁辉缺阵的影响。

(上官正)最终,恒大5-3获胜!另一场比赛,武里南联2比0击败大阪樱花,因此在积分榜上,恒大5分排名第1,武里南联和大阪樱花都是4分,而济州联队3分垫底。

  第二节,克拉克森和日日奇相继得手,赖特两次突破上篮得手,范弗里特再次飙中三分追平比分,46-46。威斯布鲁克接过进攻大旗,雷霆主控里突外投连续砍分,带队将分差拉大到9分。

  本场比赛,周琦首发出场,但在首节他主要被安排在三分线外游走,在进攻端并没有获得出手机会。在这系列赛经历了这一切之后,球员们的心理战争也很重要。

双方全场命中率极低,但比分咬得很紧。

  (上官正)

  北京时间3月21日,这样的广厦真是联盟第一吗客场95比100不敌深圳,常规赛第一竟然被第八拖入了生死抢五战。CBA联赛对于运动员在联赛期间的言行一直有明确规定,本赛季公布的纪律准则中第二章第三十条明确指出:球员在赛后新闻发布会上以各种方式暗示裁判不公正、公开评论裁判判罚行为,纪律部门有权对于第一次违规,处以通报批评、停赛1至3场的处罚。

  如果现在你问我,我暂时没有改变阵容的打算,但一切皆有可能。

  如此情况下,郭艾伦就被小黑屋了,球权都在赵继伟和哈德森手里,考虑到这是生死大战,球队也没有时间给郭艾伦调整了。一个赛季下来,两人经历过被质疑和被否定,但凭借季后赛关键时刻出色的表现,最终得到了京城球迷的认可。

  毫不夸张的说在昨天的比赛上布拉切真可谓是水货一词发挥到了极致,在进攻端我们能够看到布拉切几乎没有什么作为,无论是单吃尼克尔森还是单吃易建联都占不到任何的便宜,所以在这种情况下布拉切更多的选择是外线的投篮和中距离的投篮。

  澳门威尼斯人官网第四节鹈鹕攻势不减,戴维斯在篮下予取予求不断砍分,鹈鹕以一波21-16领先5分,戴维斯空接再中,隆多跳投得手,比赛就此失去悬念。

  双方都展现出强悍的防守,比分也异常焦灼,最终火箭队凭借哈登在加时赛中的稳定表现,以100:96战胜对手。阿德凭借本场轰下45+9,创造个人生涯单场最高常规赛得分纪录,而此前纪录是2014年对阵掘金得到的单场44分。

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百强企业美芝启动IPO招股 拟在中小板上市发行

日期 : 2019-09-20
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编者按 AI全面接管编辑部的时代要来了吗?
澳门威尼斯人网址 最近一段时间,坊间流传亚尼斯会在夏天进入国家队教练组,对此亚尼斯回应:对于我来说,这一路走来,正如大家所知,北京首钢面临重建,我处于一个学习的阶段,我觉得让我很欣慰的一点是,我门说过的话我们做到了。

AI在传媒业越发登堂入室了。

几秒钟写预测稿已经不再是什么新鲜事,从内容生产到信息分发,从事实核查到商业化,AI给流水线上的每一个环节都加了不少buff。本期全媒派(quanmeipai)聚焦AI在传媒领域的最新应用,带来海外案例干货,智能编辑部还有多远?未来已来。

内容生产:素材挖掘与成稿创作

当写稿机器人已经成为大媒体标配,编辑部开始探索AI在内容生产链条上更多的可能性。除了可以成为记者、编辑的同事,人工智能还能无缝切换身份,变助手,变实习生,变领域专家,变实务大牛......总之,AI的功能外延在不断丰富。

在社交网络自动收集新闻线索

英国的一家体育媒体GiveMeSport,在被加拿大科技公司Breaking Data收购之后,开始使用Breaking Data的自然语言处理技术,来对twitter内容进行扫描,寻找与预定关键字相关的推文。筛选出来的推文经过验证,会被编进各个新闻类别当中,成为可供记者利用的素材。

Breaking Data的AI技术平台,提示记者突发新闻Breaking Data的AI技术平台,提示记者突发新闻

社交平台本身是新闻线索来源的富矿,但由于信息量冗杂,人工筛选效率较低。引入AI技术使得社交媒体信源的潜在优势得以发挥,大可以免去编辑在面对大量信息,却找不到素材或选题时的百爪挠心。

图片识别便利内容管理

而已有的资料数据应当如何管理?一个开发云端内容管理服务的公司Box,近期宣布将会和谷歌合作,将AI图像识别技术引入到云内容管理之中。这种技术能够识别图像内容,并能为云存储的图像自动打上标签,便于之后更加容易地识别和获取需要的图片。

Box公司侧重于为企业提供服务,并非直接针对媒体内容生产,而此种技术所展现的内容自动识别与抓取的功能,不失为是未来可供媒体尝试的理想方向。

写稿&视频编辑

今年七月份,谷歌投资新闻协会通讯社(the Press Association news agency),来开发AI协助写作新闻的功能。为英国和爱尔兰地区的媒体供稿的PA通讯社,将和一家名为Urbs Media的初创公司,在一月之内借助AI技术生产三万条本地新闻。

AI技术在写稿时能帮上什么忙呢?谷歌正在开发两款工具,一款可以从英国的公共数据库中自动抓取信息,这还是属于素材收集的部分,另一款软件则可以为报道自动匹配图表、图片或是视频,起到丰富完善报道的作用。

不只文字稿件,一家初创公司Veo想要运用AI技术来拍摄足球比赛。这对业余足球俱乐部来说非常便利,不需要专业的摄影师和剪辑师在,他们也能拍摄和编辑足球比赛的视频。

Veo的拍摄装置由两个安装在3d打印盒子中的4K摄像头构成,需要放置在球场投球线附近的四米高的三脚架上。它可以拍摄180°全景影像,并且AI可以监测球场上的运动状况,焦距调整和推拉摇移都不在话下。

改良之后的AI技术加上视频剪辑黑科技,Veo使设备能够持续跟踪运动着的球员,并将具有相关性的拍摄素材自动组合成片。全景拍摄还意味着运动员还可以在比赛后制作自己的个人剪辑作品。

不过,由于是自动拍摄,这项技术也面临着像素质量较低的问题,所以尚未应用于专业领域的电视转播和拍摄,却十分适合小尺寸屏幕设备之间的分享,也算是符合而今视频制作与分享的趋势。

事实核查:算法打假与追踪信源

“后真相”时代,情绪和观点盖过事实,加之碎片化的语境,假新闻或不完整的消息很可能会对读者造成误导。而海量信息之下,人工核查所能达到的效率和覆盖的范围都很有限,所以不妨把AI技术作为打假利器。

“相关文章”打假

Facebook致力于打击平台中的假新闻已有一段时间,技术创新的尝试比比皆是。例如,最近推出的“相关文章”功能,在平台准确性存疑的热门内容下方附注“相关文章”,包括不同观点的文章,以及第三方机构的事实核查报告。

技术层面,通过不断提高机器学习算法的速度和准确性,平台能够快速识别疑似假新闻的内容,并将其交给第三方机构进行核查。技术水平的提升使得事实核实速度加快,减少了假新闻在平台中曝光的时间,也就减少了假新闻的负面影响。

Facebook新闻聚合产品经理Tessa Lyons曾说过,“我们并不能也无意成为真相的仲裁者,而是交由第三方事实核查机构来帮助用户判断新闻报道是否真实。”故Facebook倾向于选择和Snopes、AP、PolitiFact等其它外部机构合作,根据外部核查的结果,为虚假内容打上警示标签。

同时,Facebook也通过技术创新实现了用户与打假之间的联动。为了避免“相关文章”中出现假新闻,平台会根据用户的反馈添加“假新闻”标签。如果很多用户在评论或反馈中提到该消息是不真实的,为它打上不可信的标签,Facebook则不会再让该条新闻消息出现。这个过程没有直接人工参与,是由编写好的算法完成。

音频信源也可以验证

想要核实新闻中的文字引用,可以通过关键词搜索找到出处,但音视频内容怎么办?这时候就需要Who Said What这个工具了。它由初创公司Joostware开发,可以用人工智能技术来识别音视频片段中的引用内容,帮助核对相关信息是否真实。

如同上文提到的利用人工智能进行社交平台中的信息抓取,海量信息往往是催生辅助性工具出现的关键因素之一。如今音视频生产与传播门槛皆已降低,便利了大众的同时却给信息核查员带来了更大的挑战:要从巨大的信息洪流中,找到自己需要的内容。

Who Said What 在奈特基金会(Knight Foundation)网站上的页面,今年6月Who Said What 获得奈特基金会五万美元的拨款支持。Who Said What 在奈特基金会(Knight Foundation)网站上的页面,今年6月Who Said What 获得奈特基金会五万美元的拨款支持。

Who Said What的开发者们希望能够提供一些实用的工具,减轻事实核查员的负担,提高工作效率。目前Who Said What的功能是,使用者能够借助这一工具搜索出特定的视频片段,然后进行比对。比如,核查某一信源是否确实说过这句话,或者找出这句话的真正出处。

沟通与交互:离信息和读者都更近

说到底,媒介的意义在于沟通,既包括内容产品与读者之间的交互,也包括内容团队内部的信息流动。

内容分发层面的人工智能技术可能离大多数人更近,现在许多资讯应用都开始选择应用算法来为用户自动推荐内容,或进行广告分发。以及,如今的AI技术也在致力于和用户在情感层面的交互。

广告投放定制化

我们较为熟悉的内容推荐分发之外,人工智能技术同样可以应用于广告投放,比如《华盛顿邮报》的实践。

原生广告一度是媒体纷纷投入的广告类型,被视为是解决数字广告费率下降的良方。但由于其设计制作成本的高昂,很难发挥期待中应有的作用。同时,广告主们越来越习惯于绕开媒体,自行设计与分发品牌营销内容。

对此,《华盛顿邮报》设计了一款名为Own的广告产品,允许广告主使用他们自己的内容,并承诺提升内容被阅读或观看的几率——这则是在新闻写作机器人Heliograf的帮助下实现的。

具体来说,Own首先根据读者在网站上的浏览行为来推送广告,Heliograf则会写好定制化的欢迎信息,在页面中显示。Own这项服务针对的是不想给媒体付钱来定制广告,却也对品牌内容有分发需求的广告主。

情感识别知面又知心

Affectiva是一家研究AI“情感识别技术”的创业公司,希望能够通过情感,在技术和人之间建立更深的关联。

Affectiva会在9月13号在麻省理工媒体实验室召开情绪AI的研讨会。Affectiva会在9月13号在麻省理工媒体实验室召开情绪AI的研讨会。

Affectiva公司在刚开始对大量的网络视频内容进行分析,观察出现的面部表情和非言语线索,作为AI emotion技术的数据基础。所研究的情绪从简单到复杂,比如他们也发现了一种“尴尬而不失礼貌的微笑”。

在此基础上,可以利用Affectiva的系统,对用户的面部表情进行扫描,通过建立的多处识别点的面部状态,来了解他们的情绪,从而决定产品接下来反馈给用户的内容。比如说,在一款叫做Nevermind的电子游戏里,如果用户此时的心情很紧张,那么游戏难度会相应增加。

它可以如何应用于媒体领域?比如说,视频播放软件可以开发这样一种流媒体服务,通过面部识别技术,理解用户当下的心情,或者根据以往看到一类视频时候的情绪反应,来有针对性地推荐视频内容。

不开心吗?让应用给你放一部治愈系视频吧。

提高内部沟通效率

不仅仅是新闻与读者之间的沟通,公司内部同事之间的信息沟通,也可以通过AI实现。以往团队之间信息沟通的传统过程,发现信息、确立优先级、团队分享一串步骤做下来,信息的新鲜程度也就打了折扣。如何在正确的时间发现准确信息,其实是一个很难的任务。

现在AI可以使信息分享自动化。一家信息服务创业公司NewsCart正在致力于用AI跟踪新闻,判断什么新闻最有价值,然后群发给团队成员,从而辅助内部的信息沟通。尤其是媒体公司之内,可以利用AI来内部的选题发现和协调沟通的效率。这家公司的创始人James Edward Murray在自己的文章中提到,“接收、理解和大规模分发的能力和信息本身同等重要。”。

汇总来看,AI给新闻领域带来了哪些变化?

从现阶段来说,AI技术更多扮演的是辅助性工具的角色。它可以提升传统流程当中步骤的执行效率,为素材收集、作品制作等环节提供便利;也可以为原本存在的问题,提供新的解决方式,如Who said what对于音频内容出处的核实。

但也并非全然积极。在初级阶段,从AI技术应用的效果来看,仍然存在不足。比如,基于数据匹配的写作内容,是速食性的消息,而欠缺深度观点;基于浏览历史和用户信息的兴趣推荐,在精确性上,有时离用户所期待的程度还有一定距离。但从半年间这些技术的实践情况来看,AI全面接管编辑部倒也不无可能。

理论上而言,那些可重复的、可描述的、有固定规则和标准答案的工作,都可能被机器取代。可进化一定会把最好的留下吗?达尔文主义从来与优劣无关,只与适应性有关,从这个角度说,如果这个来势汹汹的小伙伴给你带来了危机感,那么恐怕核心的焦虑点还不是它能比你做得更好,而是在这样一个内容产品、技术迅速变革的时代漩涡中,一个内容从业者真正的、不可替代的核心技能究竟是什么?

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