"点击量经济"下青年内容创作者的义利之辨

在人工智能、大数据等新技术的影响下,互联网内容产业发展迎来了以知识付费、流媒体、深度交互等为特征的"下半场".随着由"平台为王"向"内容为王"的转向,青年创作者作为支撑互联网内容生产、决定内容供给的主体力量,已成为影响行业发展的核心资源.越来越多的青年怀揣梦想投身内容创作大军,使互联网文化和生态更为多元化,同时,受"点击量经济"影响而产生的抄袭、炒作等负面标签又与这一群体频繁绑定.面对产业变局,以明辨义利为主旨对职业身份进行清晰的界定、对职业责任进行理性的反思,是青年内容创作者在行业大潮中锚定角色、找准方向的前提,而树立正确的义利观也是青年创作者克服"角色焦虑"与"走红焦虑",化解现实"职业痛点"的一剂良方.     

浅析新媒体环境下报纸的发展策略

新媒体便捷、灵活、互动性强的传播优势,给报纸的发展带来了前所未有的挑战,报纸正经历着前所未有的“寒冬”。通过对新媒体环境下报纸面临的挑战进行分析,如时效性再次成为劣势,报纸的读者流失严重,报纸的广告市场遭到瓜分等,进而对新媒体环境下报纸的发展策略进行探讨,即做好深度报道,开设官方微博,加强媒体合作等。     

抗癌“乌托邦”

张马丁是“抗癌公社”的创始人,有别于慈善机构以及商业保险,该公社是针对癌症患者,基于互联网的P2P小额众保组织。 抗癌公社成立于201 1年,三年间其成员从创始初期的500人增长了近10倍。张马丁身边的朋友从嘲笑、反对到如今成为抗癌公社的义务推荐员。外界对于这个略带乌托邦风格的社会组织,也从质疑其可行性到思考起其定位与商业模式。今年4月,全球首个专门致力于医疗救治的众筹平台Watsi借助腾讯公益落地中国,无疑让张马丁看到了抗癌公社在中国发展的积极信号。     

移动增值业务消费者动机实证研究

随着移动增值业务逐渐成为移动运营企业主要的利润来源,对移动增值业务的消费者研究成为移动运营企业关注的焦点。消费者动机作为消费者购买行为的前提,更加受到企业的重视。研究基于社会心理学理论对移动增值业务的消费者动机进行了实证研究,研究发现移动增值业务的消费者动机可以分为8个类型：＂娱乐、好奇与自我表现＂、＂成就交流＂、＂从众与榜样＂、＂交流需要＂、＂信息获取＂、＂便利性需要＂、＂习惯性奖励＂和＂其他奖励＂。研究者期望研究能够对增值业务消费者心理的研究提供一定的参考。     

市场约束、治理机制和商业银行风险承担

市场约束的本质是银行机构的利益相关者约束其风险承担行为的激励机制.然而,作为一种外部约束机制,其作用的充分发挥取决于诸多内外部条件,如政府隐性担保、银行自身的治理机制等.本文探究了在政府隐性担保下内外部风险约束机制和银行风险承担行为之间的关系,发现在隐性保险和治理机制的影响下,价格约束能够有效抑制非上市银行的风险承担行为;不同股东的利益取向使其对待风险的态度存在差异,董事会规模、独立性等能够有效地抑制银行风险承担行为.     

旅游促进民族交往交流交融的理论阐释和内在逻辑

以旅游促进各民族交往交流交融是铸牢中华民族共同体意识的重要途径。厘清旅游和民族三交的关系层次对旅游促进铸牢中华民族共同体意识具有理论交互范畴的拓展价值。旅游和民族三交之间存在特定的关系内涵、关系逻辑和关系形态,旅游者异地构建“族际互动”促发多元主体身心发展和族际团结进步是其关系内涵;核心吸引、过程推进、场域支撑和人本理性构成多层次关系互动逻辑;族际主体间围绕族群文化和族际共有文化构建起旅游业态和日常民族三交的符号交互系统。文章据此提出了旅游与民族三交高质量融合发展的具体路径,以期为旅游促进民族三交提供借鉴。     

基于评价理论的肯德基承诺系列广告的话语分析

评价理论兴起于20世纪90年代,是由功能语言学家马丁(J.R.Martin)等学者在韩礼德(M.A.K.Halliday)的三大元功能之一——人际功能的基础上研究发展起来的。由于2012年年末肯德基的"速成鸡""药鸡门"风波,肯德基的广告模式发生了一定的改变。其广告的主题更多地关注于食品安全问题,并推出了肯德基承诺系列广告来应对"速成鸡""药鸡门"风波所引起信任危机。本文拟以评价理论为切入点对肯德基承诺系列广告的话语进行分析,旨在揭示肯德基如何运用其承诺系列广告来应对"速成鸡""药鸡门"风波所造成的信任危机。     

农村籍大学生就业障碍问题研究——以长春某大学为例

大学生群体是我国未来国家建设的主力军,本研究通过对农村籍大学生就业现状的梳理,分析致使农村籍大学生就业出现障碍的因素,针对障碍原因,提出相应的解决对策。     

期刊信息资源开发探析

期刊具备电视和报纸无法比拟的优势,阅读期刊已经成为一种时尚,那么作为图书馆应认真思考对于期刊中信息知识的发掘、利用与整理,从而真正发挥期刊的价值,使读者更好地感受到期刊阅读的乐趣。     

基于DCT的模糊面部超分辨率性别识别模型研究

为解决智能监控领域中存在的基于人脸图像的性别识别准确率不高的问题,本研究构建了DCT-FSR-CNN模型。该模型以相邻两帧面部图像作为超分辨率的双输入,通过离散余弦变换和局部超分辨率技术对图像进行融合处理以提高图像整体分辨率;对Alexnet网络进行优化改进,通过融合网络中间层进行特征值优化以提高分类器的准确率。同时,将该模型与其他4种性别识别模型进行实验对比,在现实的模糊面部图像数据集上的实验结果准确率和运行速度均有明显提升,证明了该模型的应用性和有效性。