新闻属性

摘要： 在互联网新兴媒体技术及生态快速发展的大环境下,广播媒体的融合转型已是必然选择。文章通过分析近年来我国广播媒体融合情况指数报告,并结合江西广播电视台旅游频率近年来在融合转型过程中的现实探索,指出广播媒体转型融合应该坚持回归媒体的新闻属性,强化广播媒体的公信力和品牌影响力,经营好广播媒体的核心资源,从而坚守主流媒体的新闻生命线。

摘要： 作为当代社会三大传统新闻媒介之一,电视新闻能形象地展现事物的原貌,具有很强的现场纪实性和形象直观性.与其他媒体相比,画面是电视新闻的优势.电视新闻具有拍摄的现场性、事件的纪实性、形象的直观性等特点.由于事件发生具有不可逆性,所以应该坚持实事求是的原则,及时、真实地记录新闻事实的发生、发展过程和结果,使主观与客观统一,符合事件发生、发展的本来面目.

摘要： 微信公众号目前是县级广播电视台创新报道方式、推进媒体融合发展的重要途径.因此,新闻属性突出,是县级广播电台微信公众号与其他微信公众号的本质区别.在时效性、真实性、可读性上体现新闻属性,坚持正确舆论导向,是做好县级广播电台微信公众号的重要保障.

摘要： 作为当代社会三大传统新闻媒介之一，电视新闻能形象地展现事物的原貌，具有很强的现场纪实性和形象直观性。与其他媒体相比，画面是电视新闻的优势。电视新闻具有拍摄的现场性、事件的纪实性、形象的直观性等特点。由于事件发生具有不可逆性，所以应该坚持实事求是的原则，及时、真实地记录新闻事实的发生、发展过程和结果。使主观与客观统一，符合事件发生、发展的本来面目。

摘要： 近两年,一些有深刻影响力的主流媒体相继推出的“暖新闻”,似一道亮丽的彩虹,照亮了舆论空间,温暖了人心。“暖新闻”作为一种报道形式,在我国媒体中一直有着深厚的观念和现实土壤,在议题设置、叙事表达以及传播效果方面都有着丰富的实践。所谓“暖新闻”,至少应具备以下三个特点:1.它首先是新闻,具备新闻属性。2.它是正面报道的“好新闻”,符合社会主义核心价值观和中华民族优秀传统文化。

摘要： 他曾春风得意又跌入谷底，如今东山再起。他自称是中国最有本事的医生最干净的学者，却也是被媒体抹得最黑的学者。有关他的学术争议，至今还没有尘埃落地。自带新闻属性的肖传国，到底是怎样一个人？

摘要： 他曾春风得意又跌入谷底，如今东山再起。他自称是中国最有本事的医生，最干净的学者，却也是被媒体抹得最黑的学者。有关他的学术意义，至今还没有尘埃落地。自带新闻属性的肖传国，到底是怎样一个人？

摘要： 数据新闻是大数据在新闻与传播学领域的社会应用落地结合点,它提升并拓展了新闻的信息属性,这将开启"新闻2.0"的先河.

摘要： 在当前媒体环境中，行业期刊面临着严峻的竞争形势。笔者结合自身实际工作，在文中介绍了行业期刊的发展现状，分析了行业期刊的三种属性，并探讨了行业期刊与网络等新媒体的竞争与融合。

摘要： 该发明公开了一种基于文本上下文结构和属性信息叠加网络的报刊新闻分类方法，属于信息处理领域。本发明使用文本向量表征方法将不定长度的文本转化为固定长度的向量避免了文本信息的丢失和冗余；从训练数据的角度来说，采用加权随机采样，通过权重调节样本被选择的可能性，优化训练样本的构成；从特征提取的角度来说，本文不仅考虑到上下文结果信息同时也兼顾文本属性信息，优化特征提取过程。本发明不仅改进了文本特征的提取方式，还额外地将属性特征纳入特征构建的过程中。使用文本向量表征方法将不定长度的文本转化为固定长度的向量避免了文本信息的丢失和冗余，优化了文本特征的提取方式；额外添加了新闻的特征信息，丰富了特征的来源。

摘要： 本发明公开了一种基于树型结构的多尺度残差网络的新闻画面属性识别方法，包括步骤：S1，标注新闻画面属性类别、层级定义及数据；S2，标注后，构建新闻画面属性通用的多尺度残差网络模型；S3，根据步骤S1标注的数据，使用步骤S2构建的模型训练更新其参数；S4，根据步骤S1定义的层级关系，构造预测树，用于新闻画面属性识别等；本发明高效，可实现自动化、高精度识别新闻画面属性，同时具备可扩展性，实现了满足实际工程应用场景的需要。

摘要： 本发明提供了一种识别新闻网页属性特征的方法和系统，方法包括：从抓取到的新闻网页中分别提取标题信息和正文信息；分别对标题信息和正文信息进行分析，根据标题信息分析数据与正文信息分析数据计算标题信息和正文信息的匹配度；根据标题信息和正文信息的匹配度，判断新闻网页的属性特征。本发明的优点在于，可以识别新闻网页的属性特征，该属性特征反映网页标题信息和正文信息的相关性，可以识别出其是否为“垃圾新闻”网页。

摘要： 本发明提供具有针对人的高检测精度的属性确定方法、属性确定装置、程序、记录介质以及属性确定系统，利用这样的方法、装置和系统，甚至在脸部的特征部位被隐藏的情况下也能够确定人的属性。本发明的属性确定方法包括：图像获取步骤(S11)，获取待确定人的图像；属性确定区域检测步骤(S21)，检测从来自待确定人的图像的头部区域、脸部区域以及其他区域构成组中选择的至少两个属性确定区域；以及属性确定步骤(S22)，基于至少两个属性确定区域的图像来确定属性。

摘要： 本发明提供属性确定方法、属性确定装置、程序、记录介质以及属性确定系统，具有高检测精度，利用这样的方法、装置和系统，甚至可以在人并不完全正面面向的情况下也能够确定人的属性。本发明的属性确定方法包括：图像获取步骤(S11)，获取待确定图像；头部区域检测步骤(S21)，从待确定图像中检测头部区域；以及属性确定步骤(S22)，基于头部图像来确定属性。

摘要： 本发明公开了一种基于树型结构的多尺度残差网络的新闻画面属性识别方法，包括步骤：S1，标注新闻画面属性类别、层级定义及数据；S2，标注后，构建新闻画面属性通用的多尺度残差网络模型；S3，根据步骤S1标注的数据，使用步骤S2构建的模型训练更新其参数；S4，根据步骤S1定义的层级关系，构造预测树，用于新闻画面属性识别等；本发明高效，可实现自动化、高精度识别新闻画面属性，同时具备可扩展性，实现了满足实际工程应用场景的需要。

摘要： 该发明公开了一种基于文本上下文结构和属性信息叠加网络的报刊新闻分类方法，属于信息处理领域。本发明使用文本向量表征方法将不定长度的文本转化为固定长度的向量避免了文本信息的丢失和冗余；从训练数据的角度来说，采用加权随机采样，通过权重调节样本被选择的可能性，优化训练样本的构成；从特征提取的角度来说，本文不仅考虑到上下文结果信息同时也兼顾文本属性信息，优化特征提取过程。本发明不仅改进了文本特征的提取方式，还额外地将属性特征纳入特征构建的过程中。使用文本向量表征方法将不定长度的文本转化为固定长度的向量避免了文本信息的丢失和冗余，优化了文本特征的提取方式；额外添加了新闻的特征信息，丰富了特征的来源。

摘要： 本发明提供了一种识别新闻网页属性特征的方法和系统，方法包括：从抓取到的新闻网页中分别提取标题信息和正文信息；分别对标题信息和正文信息进行分析，根据标题信息分析数据与正文信息分析数据计算标题信息和正文信息的匹配度；根据标题信息和正文信息的匹配度，判断新闻网页的属性特征。本发明的优点在于，可以识别新闻网页的属性特征，该属性特征反映网页标题信息和正文信息的相关性，可以识别出其是否为“垃圾新闻”网页。

摘要： 具有属性判定装置和拍摄图像的多个拍摄装置的属性判定系统的属性判定装置具有：图像获取部，获取上述多个拍摄装置拍摄到的图像；图像解析部，提取映有作为属性判定对象的第一对象的图像，对在提取出的上述图像中映有的上述第一对象进行图像解析，并且对拍摄到映有上述第一对象的图像的每个第一拍摄装置计算上述第一对象为第一属性的第一概率；以及属性判定部，基于第二概率和上述第一概率，判定上述第一对象是否为上述第一属性，上述第二概率是上述多个拍摄装置分别具有的概率且表示在拍摄到的图像中映有上述第一属性的对象的概率。

摘要： 属性协作装置(20)将由多个数据管理装置(30)分别管理的属性信息发送给某个数据管理装置(30)，使该数据管理装置(30)基于属性信息指定对数据的访问条件，并在此基础上存储所述数据。属性协作装置(20)将访问信息发送给某个数据管理装置(30)，使该数据管理装置(30)基于访问信息来判定是否满足访问条件，从而控制对数据的访问，该访问信息中设定了由多个数据管理装置(30)分别管理的属性信息中的与对象用户相关的属性信息。