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数据驱动媒体融合4.0时代

影响媒体融合有四关键问题——舆论场重塑、媒体价值、关键技术和商业模式,而大数据,就是解决这四问题核心。 舆论场重塑。 实现媒体融合途径 媒体数据,是指在统一用户数据和内容数据管理基础上,将不同类型内容数据抽取、分析、聚类,依据不同介质传播特点,分析用户个性化需求,最终精准匹配用户信息需求。 产业融合。产业融合也是媒体融合过程中重要一环,“企业媒体化”“媒体企业化”是当下互联网带来传媒生态变革基本趋势。 大数据驱动媒体融合 明确了4.0时代媒体融合关键和三途径,再研究基于大数据媒体融合就会发现,大数据所驱动不仅仅是媒体产品升级、新闻出版流程再造,更是整个产业实现服务化转型必要助力 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:大数据驱动媒体融合4.0

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技术融合趋势数据中心五演进方向

在日前召开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核心基础,数据中心发展正呈现五趋势。” 当前,随着互联网向物联网发展,网络将拥有更多数据和更强感知能力,尤其是在5G支撑,物联网将把人和物更加紧密地连接在一起,数据交换将会更加频繁。 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发展。”杨明川认为,融合是技术发展必然趋势。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保障,5G提供泛载和连接,未来量子将计算提供更强算力。技术演进过程也是技术融合过程,是技术在新场景需求寻找新平衡点过程。 杨明川强调,无论网络架构在未来如何演进,都需要数据中心承载。而为了顺应技术演进和多样化业务需求,数据中心发展将呈现五趋势。 第一,新兴业务驱动数据中心技术演进和发展。

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    达观数据:发掘大数据时代媒体潜能

    当文化创意产业遇上大数据应用技术 在迎之而来全面量化数据时代,面对方兴未艾文化创意产业,“大数据”一词重点已经不仅在于数据规模定义,它更代表着媒体信息技术发展进入了一个新时代,代表着爆炸性数据信息给传统计算技术和媒体信息技术带来技术挑战和困难 它既是文化创意产业重要载体,又是整合泛文化创意产业资源最佳平台,其强大品牌塑造力、优异资源整合力、较好创意能力都是发展文化创意产业关键,但在互联网时代如雨后春笋般兴起媒体们想要生存下去, 为此,达观数据(DataGrand)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。达观提供数据服务甚至能改变媒体运作模式,实现再生。 ? 达观企业大数据服务为文化创意产业助兴 大数据时代驱动,文化创意产业发展需要大量数据信息和高效处理技术,更需要以数据为基础来搭建营销新平台,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情况,可以肯定是,达观数据会为各大媒体公司努力制定合适战略举措,共同迎接大数据时代所带来巨大挑战,获取新增长机会,带动媒体从大众化向个性化转变。

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    论循证新闻方法与意义——一种媒体融合背景新闻生产方式创新

    作者认为,完整意义上循证新闻不仅仅是对数据挖掘、背景调查或逻辑证明单独运用,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,从而极大提升新闻能量密度 循证新闻力求基于全部证据而非记者有限见闻,基于尽可能广阔参照系而不限于手头局部材料,基于全景数据、事实所提示倾向、趋势和必然性。 循证新闻是媒体融合条件新闻生产方式创新。 以大数据即全面、完整、准确事实、背景为支撑,“小数据”因而更能反映事情真相和本质,更具典型意义。 一方面,媒体理论宣传、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,阐明数据背后意义,给新闻素材灌注新价值和生机。

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    新知 | 腾讯明眸画质增强 —— 数据驱动AI媒体处理

    通过数据驱动自动建模和基于AI媒体处理,部分方法效果已经超过了当前学术上state-of-the-art,领先于竞品。 用一个模型来同时处理所有情况是很难保证效果,因此我们将问题根据实际不同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,每一部分数据也会针对性进行调整获取。 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估计低分辨运动光流;然后,NETRefine 融合输入帧高分辨率特征,优化低分辨上光流,生成高分辨上光流图 这是时空域同时做4倍超分和2倍插帧效果对比,我们MBnet在不同数据集上都超过了state-of-the-art方法,单独看超分和插帧效果,在整个参数量不大情况,PSNR也是领先于其它方法。 其次,由于不同任务成对训练数据处理是有无限组合,如何更好探索和模拟真实数据分布一直是数据驱动深度学习模型效果提升关键。对于非成对数据模型训练也是一个值得挖掘方向。

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    数据挖掘】详细解释数据挖掘中 10 算法(

    可以考虑一,以核心功能角度看,PageRank算法真的只是一个处理链接分析极度有效率方法。处理被链接对象不止只是针对网页。 分类简化等式看起来就像下面的这个式子: 我们在深入研究一.. 这个等式是什么意思?在属性1和属性2条件,等式计算出了A 类概率。 换句话说,如果算出属性1 和2,等式算出数据属于 A 类概率大小。 等式这样写解释为:在属性1和属性2条件,分类 A 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于0.01875,Naive Bayes 会把长形,甜还是黄色水果分到香蕉一类中。 这是个监督算法还是非监督算法呢? 分类树是决策树一种。分类树输出是一个类。 举个例子,根据一个病人数据集、你可能会试图预测病人是否会得癌症。这个分类或者是“会癌症”或者是“不会得癌症”。 那回归树是什么呢?

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    专访携程李亚锋:大数据技术融合Spark更具魅力

    在前不久北京Spark亚太峰会上 ,记者有机会专访到携程大数据平台高级经理李亚锋,为大家分享如何通过Spark与Hadoop大数据技术间融合,实现优势互补,引导企业发现用户潜在需求。 ? 大数据对我们公司业务支持作用非常,包括海量日志和metrics处理、推荐引擎、爬虫、用户行为日志分析、BI报表、风控、搜索引擎、机器学习、监控报警等都使用到大数据技术。 目前DI团队有多少人? 作为OTA(在线旅游服务商)龙头,携程在这个行业深耕十多年,有非常庞大交易数据和用户数据,这是我们一个非常优势。 如果某一天我们换一种角度来思考当下发生问题,原来可能觉得没有价值数据,可能一子变得很有价值。前提是有历史数据,否则无法进行分析。 现在很多公司提倡量化管理,或者说数字化管理。 也许有些数据不一定有用,但是它不会说假话。这样一来就产生了各种各样数据,全部收集起来,量就非常

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    【专访】携程李亚锋:大数据技术融合Spark更具魅力

    在前不久北京Spark亚太峰会上 ,记者有机会专访到携程大数据平台高级经理李亚锋,为大家分享如何通过Spark与Hadoop大数据技术间融合,实现优势互补,引导企业发现用户潜在需求。 ? 大数据对我们公司业务支持作用非常,包括海量日志和metrics处理、推荐引擎、爬虫、用户行为日志分析、BI报表、风控、搜索引擎、机器学习、监控报警等都使用到大数据技术。 目前DI团队有多少人? 作为OTA(在线旅游服务商)龙头,携程在这个行业深耕十多年,有非常庞大交易数据和用户数据,这是我们一个非常优势。 如果某一天我们换一种角度来思考当下发生问题,原来可能觉得没有价值数据,可能一子变得很有价值。前提是有历史数据,否则无法进行分析。 现在很多公司提倡量化管理,或者说数字化管理。 也许有些数据不一定有用,但是它不会说假话。这样一来就产生了各种各样数据,全部收集起来,量就非常

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    数据时代教育”遇到了哪些问题?

    首先,这里教育是“教育”概念,具有全员(从全日制学生到全民,面向所有人)、全程(从学前教育到终身教育,服务各个教育阶段)、全方位(家庭、学校、社会“三位一体”教育,无处不在教育,虚实融合教育) (3)教育大数据是发展智慧教育基石 世界范围内教育信息化建设正在走向融合创新深层次发展阶段。 教育领域研究者和实践者也在积极探寻大数据技术与教育最适合结合点和实施方式。教育大数据最终价值应体现在与教育主流业务深度融合以及持续推动教育系统智慧化变革上。 随着大数据出现,越来越多社会科学变得可以被量化,社会科学研究范式正在从抽样模式走向全样本模式,成为一门实实在在实证科学(北大新媒体,2013)。 大数据在教育领域究竟该如何全面“落地”,有无可推广成熟应用模式,仍是困扰教育界难题。

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    ts数据类型,记录一

    string | number; unionNum = "jianan"; unionNum = 777; // unionNum = true; //-----不确定是哪个值时,只能访问联合属性共有方法

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    缓存技术-促场景热点数据读写优化方案

    敢于跨出第一步,往往是成功开始。 ? 一、缓存技术简介 1、缓存是指将被频繁访问热点数据存储在距离计算最近地方,以方便系统快速做出响应。 方案 三、扩展,深度了解JVM堆内内存和堆外内存(转载) 1、什么是堆内内存 Java 虚拟机在执行Java程序过程中会把它在主存中管理内存部分划分成多个区域,每个区域存放不同类型数据。 所以,操作系统并不能直接得到堆内内存区域所存储数据在主存中正确地址。在一些特定时间点,Java虚拟机会进行一次彻底垃圾回收(full gc)。 这意味着:这样一次垃圾收集对Java应用造成影响,跟堆内内存所存储数据多少是成正比,过大堆内内存会影响Java应用性能。 2. 同时因为这部分区域直接受操作系统管理,别的进程和设备(例如GPU)可以直接通过操作系统对其进行访问,减少了从虚拟机中复制内存数据过程。

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    探讨一促销当中数据库可能出现问题

    在访问量急剧增大情况,数据库每秒能处理多少个QPS就显得很重要了。 大量并发和超高CPU 大量并发: 数据库连接数被占满(导致网页提示503) 超高CPU使用率: 因CPU资源耗尽出现了宕机 解决方法 你需要设置一MySQL最大连接数max_connections 解决方法 减少从服务器数量 进行分级缓存 避免使用select *进行查询 分离业务网络和服务器网络 表 记录行数巨大,单表超过千万行 表数据文件巨大,表数据文件超过10GB 表对查询影响 慢查询 : 很难在一定时间内过滤出所需要数据 表对DDL语句操作影响 建立索引需要很长时间 如果MySQL版本<5.5建立索引会被锁表 如果MySQL版本>=5.5虽然不会被锁表但是会引起主从延迟 解决数据库中表 分库分表把一张表分成多个小表 难点 分表主键选择 分表后跨分区数据查询和统计 可能会影响后端业务,需要大量的人力物力 历史数据归档 优点 减少对前后端业务影响 难点 归档时间点选择

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    媒体成为数字化转型重要动力

    从统计数据来看,国家统计局自2004年开始统计文化产业相关数据以来,分别在2012年、2018年做了两次统计框架调整,逐步突出了数字技术在文化产业发展中重要作用。 1.文化生态环境重大变革新旧媒体转换重构问题。 新媒体产生之后,所有传统、以不同技术为基础构成文化发展环境,都统一到了数字技术基础之上,形成以“互联网+”为主要载体全新系统。 在新旧媒体转换近十年中,两者基本还处于并行状态,远未形成相互配套、相互支撑、日益融合全新文化生态环境。 在此背景新旧媒体间合作面临不仅是思想上问题,更是市场化运作思路问题,在传统媒体转向新媒体过程中,尚未和已经在市场环境中发展起来大型网络公司、新媒体公司之间形成和谐、良性合作关系。 而新媒体生态环境,文化内容生产和传播则逐渐同步化,成本也在数字网络技术支持大大降低,导致大量个人开始参与到文化内容创作工作中,迎来了网络原生内容爆发式增长。

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    最新顶尖数据分析师必用15Python库(

    近几年来,Python在数据科学界受到大量关注,我们在这里为数据科学界科学家和工程师列举出了最顶尖Python库。 让我们来看一它们一些细节。 9)Theano 首先,让我们谈谈 Theano。Theano 是一个 Python 包,它定义了与 NumPy 类似的多维数组,以及数学运算和表达式。 这个库为文本进行了有效设计,而不仅仅可以处理内存中内容。其通过广泛使用 NumPy 数据结构和 SciPy 操作而实现了效率。它既高效又易于使用。 数据挖掘与统计 14)Scrapy Scrapy 是用于从网络检索结构化数据(如联系人信息或 URL)爬虫程序(也称为 spider bots)库。它是开源,用 Python 编写。 该库还提供了广泛绘图函数,专门用于统计分析和调整使用大数据统计数据良好性能。 结论 这个列表中库被很多数据科学家和工程师认为是最顶级,了解和熟悉它们是很有价值

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    数据时代变革你知道吗?

    NO.1 目标驱动型 → 数据驱动 决策方式 传统科学思维中,决策制定往往是“目标”或“模型”驱动——根据目标(或模型)进行决策。大数据时代数据成为决策制定主要“触发条件”和“重要依据”。 因此,在大数据时代,原本复杂“智能问题”变成简单数据问题”——只要对大数据进行简单查询就可以达到“基于复杂算法智能计算效果”。机器翻译是传统自然语言技术领域里难点。 NO.6 数据是资源→数据是资产 数据属性 在大数据时代,数据不仅是一种“资源”,而更是一种重要“资产”。因此,数据科学应把数据当做“一种资产来管理”,而不能仅仅当做“资源”来对待。 但是,云计算等计算模式出现以及大数据时代到来,提升了我们对数据获取、存储、计算与管理能力,进而对统计学理论与方法产生了深远影响,主要有: (1)随着数据获取、存储与计算能力提升,我们可以很容易获得统计学中所指 然而,大数据中更加强调数据动态性、异构性和跨域等复杂性——弹性计算、鲁棒性、虚拟化和快速响应,开始把“复杂性”当作数据一个固有特征来对待,组织数据生态系统管理目标转向将组织处于混沌边缘状态。

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    拥抱颠覆者——9个“颠覆者”31条金句良言

    导读 响铃这货作为蓝莓会一员,群里莓友分享,感觉不错,也分享。 前两年就提出新旧媒体融合,但据我所知,很可能我们想融合,但是很难融合。 陈晓峰 工信部中国互联网与工业融合创新联盟,学术委员会主任 20、人类根本性困局是什么,信息不对称,数据世界改变了什么,破解了人类千年困局,解决了信息本身和信息认知不对称。 王洁明 新莓会理事长、蓝莓会联合创办人,心有灵犀科技创始人兼CEO 24、媒体客户端到现在已经是红海,竞争非常激烈,甚至在不久将来会变成旧媒体,我们现在一直都在说媒体融合,全媒体是失败提法,媒体融合能走通吗 苏宁现在想要做媒体,界面想做电商,这个界不应该给框住。我觉得这就是非常进步,这个界在哪里?我在做事情时候,基于我们能力和资源去选择,但是心中无界。 29、我们如何去融合

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    聚合全栈信创生态,助推装备制造业破局创新

    制造业是大国经济压舱石,是实体经济根本,在国际环境复杂、疫情形势严峻等诸多苛刻环境之中,行业如何在新形势破局创新? 在此趋势,企业急需信创中间件来支撑智能化产线建设,达成平稳转型与信创迁移等各项工作。 、数据库、服务器、芯片发展合力。 普元信创副总经理刘桂生还联合众多信创专家,从业务实践出发,研讨如何使用全栈信创助力装备制造业化解挑战,实现新旧动能转换。 作为峰会重磅论坛之一,本场论坛在信创媒体、技术媒体等多平台直播中,得到了来自装备制造业大型集团、科研院所等不同类型机构专业人士广泛关注,仅CSDN专业开发者社区直播关注数量就突破了8.9万次

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    基于激光雷达数据深度学习目标检测方法合集(

    基于激光雷达数据深度学习目标检测方法合集(上)》一文中,作者介绍了一部分各大公司和机构基于激光雷达目标检测所做工作,本文是补充第二部分。 继续介绍一些工作。 该模块在基于稀疏卷积UNet骨干解码器中采用。横向特征和底部特征首先通过稀疏卷积融合和变换。然后通过稀疏逆卷积对融合特征进行上采样。 ? 再说RoI-觉察点云特征池化图。 初始预测中每个点坐标和索引卷积特征(indexed convolutional feature)与注意机制有效融合,保留了准确定位和上下文信息。 然后通过融合VoxelRPN内部点坐标和上下文特征为每个预测生成框特征。边框特征被送到RefinerNet进行进一步改进。 ? 这两个观察现象表明,简单且廉价数据驱动目标提议可以使空间覆盖最大化,或与观察到点云数据密度相匹配。

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    数据科学】如何区分大数据利器:数据科学家,数据工程师与数据分析师。

    数据科学家是什么样一个存在呢? 通常情况数据科学家有数学或物理方面的高等学位。有博士学位情况并不少见,硕士学位仅是一个前提条件。数据科学家精通统计建模以及如何构建与定制高级数学算法。 他们核心价值在于他们借由清晰数据创建数据管道能力。充分了解文件系统,分布式计算与数据库是成为一位优秀数据工程师必要技能。 数据工程师对演算法有相当好理解。 如果你或者你公司正考虑顺应这股大数据浪潮发展,你应该从明确你想利用大数据解决所面临商业问题处下手。接着找出你真正需求:是数据采集,检索,仓储还是数据分析? 此外,它还具备称为CRAN(The Comprehensive R Archive Network)包扩展机制,通过导入扩展包就可以使用标准状态所不支持函数和数据集。    数据分析方法是理论,而数据分析工具就是实现数据分析方法理论工具,面对越来越庞大数据,我们不能依靠计算器进行分析,必须依靠强大数据分析工具帮我们完成数据分析工作。

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    Elasticsearch跨集群数据迁移之在线迁移

    一、 背景       在云上PaaS服务愈发成熟背景,越来越多自建Elasticsearch业务希望迁移到云上,享用云服务统一、高标准服务体验同时,降低运维成本。 首先通过扩容方式把集群B融合进集群A;然后通过ES自动搬迁能力,把所有集群A数据迁移到集群B;最后用户下线集群A即可。 三、限制要求       使用该方案限制条件如下: 新旧集群网络必须互通,保证集群可以相互融合新旧集群建议在同一地域,测试表明同地域多可用区影响不大。 调用 如下接口,将 之前include 清除,并exclude 掉 用户集群 节点, 将数据搬迁到 新建集群 。 _name" : "{用户节点名1, 用户节点名2...}" } }' 6、数据搬迁完成后,剔除 用户集群 节点,下线用户集群。

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