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持续了85d的墨西哥湾钻井漏油总算被遏制住了,科学家们想知道泄漏原油的最终去向.上周发布的一篇联邦报道应该为这一问题揭开答案.实际上,在报道正式公布之前,政治斡旋和媒体宣传已经向科学家们透露了某些信息.根据美国内政部与美国海洋和大气管理局(NOAA)的联合新闻机构CNN的报道,此次事故泄漏的原油总量高达490万桶,75%的泄漏原油已经被人类或自然清除. 相似文献
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甲型H1N1流感疫情自墨西哥大范围暴发以来,引起了各国媒体的高度重视,尤其是中国媒体在吸取2003年非典型肺炎疫情初期集体失语的教训后,对这一国际性卫生防疫灾害事件给予了充分关注。纵观国内媒体对甲型H1N1疫情的报道,根据报道频率和报道内容的不同,大致可以将其分为三个阶段:暴发期、平缓期和反弹期。国内媒体在这三个阶段的报道中各有特点。暴发期表现出了媒介融合、反应迅速和立体报道的特征;平缓期表现为媒体和受众的新闻脱敏与同质化报道倾向;反弹期则出现了初衷与结果的悖离和被动报道的现象。其中对地震报道最大的启发就是要防止同质化倾向,进行差异性报道,使受众对新闻可读、爱读,才能够起到科普宣传的作用。 相似文献
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2008年5·12汶川地震灾难造成了重大的人员伤亡,本文将以<人民日报>作为研究样本,选取5月12日到6月12日共32天的报道,通过对抗震救灾报道进行归类、分析、思考,笔者认为<人民日报>在抗震救灾报道中呈现出议程设置进程化,议题选择多样化、报道公开透明有力等新的特点,充分体现了媒体的社会责任和社会功能,因此本次报道是中国媒体在突发事件报道中新的里程碑. 相似文献
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滨海湿地是重要的生态系统,开展滨海湿地类型分布监测,对滨海湿地的保护与利用具有重要意义。传统卷积神经网络(CNN)模型中的学习率为人工设置的固定值,本文提出一种自适应学习率的CNN模型,以代价函数为目标函数自动计算学习率的优化值,从而使CNN模型具有自适应性。应用黄河口滨海湿地的CHRIS高光谱遥感影像数据,开展本文提出的CNN模型分类方法验证与优化。实验结果表明:对于不同的学习率搜索区间,自适应学习率CNN模型在[0,1]区间的整体分类精度最高,说明在学习率优化过程中只需在小区间[0,1]内进行微调就能保证较好的分类精度;对于不同的学习率初值,自适应学习率CNN模型的分类精度和稳定性都高于传统CNN模型,说明本文提出的模型对初值敏感性较低;在训练样本数目减少的情况下,两模型分类精度的稳定性都有不同程度的降低,但在保证训练样本占全部样本1.35%以上的条件下,自适应学习率CNN模型稳定性高,说明本文提出的模型对小样本具有一定的适应能力。 相似文献
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大气重污染成因与治理攻关舆情课题组 《环境保护》2018,(13)
正根据大气重污染成因与治理攻关项目有关要求,为科学、准确掌握重污染过程下主流媒体报道规律和特点,及时为大气污染防治宣传报道及舆论引导工作提供决策参考,攻关舆情课题组借助大数据工具对2017年及2018年初主流媒体大气污染防治相关报道进行信息抓取和分析归纳,筛选出200篇影响力大的优秀报道,并通过召开专家座谈会的形式对优秀报道 相似文献