传统媒体和新兴媒体融合发展研究

传统媒体与新兴媒体具有其独特的优势与发展动力,且已经出现了相互融合渗透的趋势,关于新老媒体之间的学术争论也会随着二者的融合而偃旗息鼓.促进传统媒体与新兴媒体的融合发展,对我国信息文化的产业的发展起到了积极的作用.本文在介绍了传统媒体和新兴媒体的特点、形式的基础上,重点研究了传统媒体和新兴媒体融合发展的趋势及优点,并提出了几点促进融合的建议.     

新媒体环境下主流媒体应对网络谣言的路径探讨

随着数字技术的快速发展和智能终端设备的不断完善,人们获取信息的方式相较从前有了更多渠道,这就促使我国社会进入了新媒体时代.在新媒体环境下,由于信息的传播方式和传播渠道有较大变化,使得信息的数量呈现海量化发展,这就使得信息的质量呈现良莠不齐的情况.作为主流媒体,需发挥自身优势作用和媒体公信力,积极应对网络谣言,减少网络谣...     

分段式多层卷积神经网络渲染图像降噪模型

全局光照渲染技术在虚拟现实应用中日益普及,但其图像高分辨率采样带来的高时间成本严重影响用户感受.为解决上述问题,提出分段式卷积神经网络模型,对低分辨率采样渲染结果进行实时降噪并获得更高质量的渲染图像结果.该模型分为2段,针对已有降噪模型处理时序渲染结果序列时出现的不稳定性瓶颈,前段使用多层跳跃连接的循环卷积神经网络将渲染结果以序列为单位进行处理,保障降噪结果的时序稳定性;针对降噪模型在时序降噪中的效果瑕疵,后段串联多层渲染图像降噪卷积神经网络对处理结果进行优化;为加快模型训练速度并进一步提升降噪效果,使用低分辨率采样的场景反射率图、法线向量图、场景深度图、阴影图等渲染辅助图像信息作为辅助输入.所提模型综合了已有图像和视频降噪模型的优点,在5种自定义场景上的降噪实验结果表明,该模型具有良好的时序稳定性和降噪效果,镜面处噪点数量明显少于当前主流的OptiX降噪器;在降噪结果与目标图像的结构相似性(SSIM)指标上,与OptiX降噪器相比,该模型在5个场景中分别有5.8%, 12.2%, 1.5%, 4.7%和1.8%的提升.