图文

摘要： 受全国经济环境影响,加之各地疫情的不断变化,当下图文门店生存和发展面临着较大困境,近日笔者与几位大的连锁门店老总和设备供应商沟通时发现,他们中的大多数对未来充满了迷茫,而且对未来发展也不看好,不少中小型门店已经面临严峻的生存问题。处在十字路口的图文行业是向左还是向右,直行还是弯道超车……下面笔者将对图文店的未来投资方向进行一些思考,供大家参考。

摘要： 水平图文是杭州图文快印市场的老字号,是建筑图文输出领域的“金字招牌”,20多年来持续服务设计院,将设计院业务做专做精。2021年9月,水平图文率先引进富士胶片商业创新的新一代图灵Revoria Press^(TM) PC1120,或许这将成为一个新的信号,让我们一起走进水平图文,探究水平图文的发展秘诀。

摘要： 随着图像处理软件的版本不断更新、功能不断强大,印前处理电子文件越来越为复杂。尤其是绘图册、地理图册等带有大量图文、线条、高精度图像的电子文件,经常会出现图文丢失、颜色变化、图文改变等现象。通过调整软件的设置,可以有效解决印前处理中存在的常见问题。

摘要： 三角形的高是一个重要概念,正确画出三角形的高是一个教学难点。如何更好地理解三角形的高的画法?可采用如下教学过程。一、剖析图文,理解概念1.借助图文,解释概念出示定义。从三角形的一个顶点到它的对边作一条垂线,顶点和垂足之间的线段叫作三角形的高,这条对边叫作三角形的底。

摘要： 作为修辞学现代衍进的典范形态,图像修辞不仅体现出其理论延展的族群特征,同时也赋予争议已久的“图—文”互文以合法身份。以“图—文”互文的修辞视角审视明代小说插图的文本实践,在剖析小说插图三种基本范式的基础上揭示小说插图“图—文”之间的阐释、批评、预述与时空并置关系,这不仅是对小说插图“图—文”互文实践的深度确证,对当代视觉语境中的“图—文”争议乃至视觉叙事本身无疑都具有一种启发意义。

摘要： 始终坚守设计院图文服务,从25年前仅3人的传统晒图作坊起步,水平图文逐渐探索出一条与众不同的经营之道——专注建筑设计院图文及标书印制,把店开进设计院为客户提供便捷及时的驻厂服务。如今水平图文已拥有19家驻厂店及独立门店式连锁店,成为浙江省最大的服务型图文印刷企业。

摘要： 图文的力量是永恒的。短视频、图文都是传播载体,不是迭代关系,会长期共存,谁也取代不了谁。曾几何时,“无视频,不传播”“短视频才是未来”“图文,没有流量了”,似乎成为传播行业的金科玉律。我一直想为图文说点什么。机会来了。靠短视频起家的抖音平台自2021年6月开启图文创作发布功能。今年9月20日,“图文”成了抖音创作者大会的焦点话题。大会上,抖音创作者负责人表示:“过去一年,抖音图文完成了从0到1的蜕变。”

摘要： 随着小学语文新课程改革的推进和发展,更多的小古文已编入小学语文课本.那如何在阅读教学中,让学生更好地汲取小古文的文化精髓呢?本文旨在通过图文结合法、注释译文法、多样诵读法、对话训练法四个层面开展小古文教学,它们互为补用,循序渐进.

摘要： 职业启蒙教育对于人的职业生涯的开启具有重要的奠基作用,教育经典作品将是助推当代教育改革的重要财富。以夸美纽斯的《世界图解》为内容载体,聚焦于人类活动中的职业要素,基于费尔克拉夫批评话语分析总体框架,从图书的创编生产、内容传播与受众反应三个维度展开,分别阐释社会实践及意识形态的流变在教材生产过程中的深刻影响,教材渗透职业要素“话语意义”的文本表达,以及后人对教材渗透职业启蒙教育意蕴的觉察与传承。其中,在教材内容的剖析中,从职业角色和职业伦理两个方面,通过“多模态”分析法从概念、人际、语篇三大语言元功能考察教材在图文互动中对职业启蒙教育的意蕴渗透。最后,结合我国的教育实际,构思《世界图解》对当代职业启蒙教育的价值启示。

摘要： 《2021中国网络视听发展研究报告》显示,截至2020年12月,我国网络视听用户规模达9.44亿,网民使用率为95.4%,各个细分领域中,短视频的用户使用率最高,为88.3%,用户规模达8.73亿。短视频已成为图文和语音之外的移动互联网第三语言。

摘要： 本公开提供了一种图文处理模型训练及图文处理方法、装置、设备及介质，涉及人工智能领域，具体涉及深度学习领域，可用于信息推荐场景。具体实现方案为：将样本文本输入待训练的文本特征提取器得到文本特征，并将样本图像输入待训练的图像特征提取器得到图像特征；根据所述文本特征和所述图像特征之间的相关性，对所述文本特征提取器和所述图像特征提取器的网络参数进行更新；根据所述图像特征和所述样本图像构建监督信号，并根据所述监督信号更新所述图像特征提取器的网络参数。本公开能够提高图像特征提取器的特征提取准确度，从而提高图文相关性判断的准确度。

摘要： 本申请公开了图文互检模型训练方法及装置、图文互检方法、设备，应用于检索技术领域，包括：获取训练数据对；将训练数据对输入初始模型，分别利用初始模型中的文本编码模块和图像编码模块提取文本训练数据的文本编码特征以及图像训练数据的图像编码特征；文本编码模块包括多层LSTM网络，多层LSTM网络包括第一LSTM网络层和第二LSTM网络层，分别用于：基于每个目标文本中每个字的特征获取每个目标文本的特征。基于每个目标文本的特征获取长文本数据的特征；计算训练损失，并对初始模型进行参数调节；若训练损失满足收敛条件，则将参数调节后的初始模型确定为图文互检模型。能够提升图文互检模型性能，进而提升图文互检的准确度。

摘要： 本发明提供一种基于图文网络关系的自更新图文检索方法，涉及数据库技术领域。本发明采用两阶段检索模式，将文本划归主题，图片进行分类，并在每个主题和分类内部根据相关度构建网络关系。在每个分类中构建图网络关系，当两个图片的相似度大于某一阈值β时，定义两个图片之间的连接。文本数据库则是将文本划分主题，在每个主题中构建文本网络关系。当两段文本的相似度大于某一阈值β时，定义两个文本之间的连接，在检索完成后，邀请用户对检索结果进行评分，并将评分反馈给系统，作为检索改进的指标，实现检索的优化。同时，将检索内容加入相应的数据库主题或类别中，实现数据库的自我扩充。

摘要： 本申请涉及一种图文预训练模型训练、图文预测模型训练方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：将训练图像原始特征和训练文本原始特征进行特征掩盖，得到训练图像目标特征和训练文本目标特征，并将训练图像目标特征和训练文本目标特征输入到初始图文预训练模型中进行图文匹配程度评估，得到初始图文匹配程度，并使用初始图文匹配程度、训练目标图像特征和训练目标文本特征进行跨模态信息交互，得到初始图像交互特征和初始文本交互特征，并进行迭代训练得到目标图文预训练模型。采用本方法能够提高训练的准确性。本发明实施例可应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶等各种场景。

摘要： 本公开提供了一种多目标图文匹配模型的训练方法、图文检索方法及装置，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、图像识别技术领域。方法包括：获取多个训练样本，训练样本包括样本图像和样本文本组成的样本对，样本图像中包括多个目标；对于每一训练样本，获取训练样本中的样本文本对应的热力图，热力图表征样本文本与样本图像中的目标对应的区域；基于多个样本文本和对应的热力图，训练图文匹配模型，得到多目标图文匹配模型。本公开技术方案，通过样本文本和对应的热力图训练多目标图文匹配模型，可以解决图像中有多个目标时，计算结果不准确的问题。将多目标图文匹配模型应用到图文检索中，可以提高检索结果的准确性。

摘要： 本公开提供了一种图文处理模型训练及图文处理方法、装置、设备及介质，涉及人工智能领域，具体涉及深度学习领域，可用于信息推荐场景。具体实现方案为：将样本文本输入待训练的文本特征提取器得到文本特征，并将样本图像输入待训练的图像特征提取器得到图像特征；根据所述文本特征和所述图像特征之间的相关性，对所述文本特征提取器和所述图像特征提取器的网络参数进行更新；根据所述图像特征和所述样本图像构建监督信号，并根据所述监督信号更新所述图像特征提取器的网络参数。本公开能够提高图像特征提取器的特征提取准确度，从而提高图文相关性判断的准确度。

摘要： 本申请公开了图文互检模型训练方法及装置、图文互检方法、设备，应用于检索技术领域，包括：获取训练数据对；将训练数据对输入初始模型，分别利用初始模型中的文本编码模块和图像编码模块提取文本训练数据的文本编码特征以及图像训练数据的图像编码特征；文本编码模块包括多层LSTM网络，多层LSTM网络包括第一LSTM网络层和第二LSTM网络层，分别用于：基于每个目标文本中每个字的特征获取每个目标文本的特征。基于每个目标文本的特征获取长文本数据的特征；计算训练损失，并对初始模型进行参数调节；若训练损失满足收敛条件，则将参数调节后的初始模型确定为图文互检模型。能够提升图文互检模型性能，进而提升图文互检的准确度。

摘要： 本发明公开了一种基于图文语义嵌入的图文检索方法及系统，属于多模态深度学习领域，方法包括：利用图文语义嵌入模型对待检索目标以及数据库中各相应的待匹配对象进行特征提取；特征提取包括：图像侧特征嵌入网络以分组卷积的方式对图像进行特征提取，通过动态最大最小池化对提取到的图像特征进行编码，对编码结果进行标准化处理得到图像特征嵌入向量；文本侧特征嵌入网络对文本进行特征提取，得到文本特征嵌入向量；对图像特征嵌入向量和文本特征嵌入向量进行向量拼接与交叉后输入联合嵌入网络，以得到相应图像文本对的相似度；将相似度最高的预设数量个待匹配对象作为检索结果，并输出检索结果及相应的相似度。

摘要： 本公开提供了一种图文匹配模型训练方法、图文匹配方法及装置，涉及计算机技术领域，尤其涉及人工智能和深度学习技术领域。具体实现方案为：获取训练样本集，训练样本集包括多个训练样本对和各自对应的样本标签，训练样本对包括样本图像和样本文本，样本标签表征样本图像和样本文本的相似程度；利用训练样本集，按照以下至少一种训练方式训练图文匹配模型：学习图像和文本之间的特征相关性；学习对图像特征进行文本识别。本公开技术方案，基于图文匹配模型提取特征，进行图文匹配，匹配精度高。

摘要： 本公开涉及一种图文信息分类方法、图文分类模型训练方法、介质及设备，所述方法包括：获取待分类的图文信息对应的标题文本、正文文本以及信息图像；将所述标题文本、所述正文文本以及所述信息图像输入预先训练的图文分类模型，输出所述图文信息对应的类型，其中，所述图文分类模型通过样本集训练得到，所述样本集包括多个样本图文信息和每个所述样本图文信息对应的分类标签，所述样本图文信息包括样本标题文本、样本正文文本以及样本信息图像。这样，可以通过该标题文本、正文文本以及信息图像三个模态的信息确定该图文信息的类型，从而可以提高图文信息分类的准确率。