注意力资源

摘要： 注意力不是一个单一的概念[1],将注意力的元理论特质与政治议程的制定和传播相结合,为讲好中国共产党故事提供新的视角。首先,回归讲好中国共产党故事的注意力基础观,明确其内涵和特征;其次,以新功能主义为理论基础,提出讲好中国共产党故事的注意力资源整合模式,阐述讲好中国共产党故事注意力资源的传播学作用机制;最后,通过实际事例的分析,解析中国共产党故事注意力资源在实践中的四大转化,即共情共鸣的情感支持、实现经济效益转化、赢取国际关注与合作共赢、实践反哺理论,发挥注意力反馈和评价的反向机制。

摘要： 体育小镇的可持续发展本质上要求借助消费者多次定向消费行为的产生促进体育小镇市场化运营,从而促成影响力经济的形成.运用文献资料法、逻辑推理法、个案分析法等研究方法对体育小镇市场化运营与影响力经济的内涵和特征进行阐述.体育小镇影响力经济形成分为注意力经济形成—影响力持续提升—影响力经济形成三个阶段.其实现需要明确体育小镇发展定位,实现错位发展;强化体育小镇的产业基础,提高消费者的消费意愿;打造辐射周边的品牌活动,促进注意力集聚和影响力扩散;增强体育小镇的文化支撑,培育优质的影响力资源.

摘要： 处在深度融合和红海市场的双重压力下,新媒体行业纷纷主动开启垂直战略布局,其中以主流新媒体的垂直化运营实践表现最为抢眼。面对下一阶段深度融合的长远规划,垂直化发展战略为新媒体行业提供一套细分市场的生存法则,也是未来主流新媒体形塑核心竞争力的关键着力点。追求极致内容定位,争夺稀缺的互联网注意力资源,维系趣缘社群和构建细分市场,将会是垂直化战略创新举措的三个重要维度。通过独特的垂直化战略,新媒体优质IP内容拉近受众与媒体的垂直距离,长尾资源占据受众稀缺的注意力,精准的圈层定位避开了新媒体市场同质化、内卷化的激烈竞争,主流新媒体得以在媒体深度融合发展困境中实现破局和突围。

摘要： 本文将认知负荷模型(EM)设计为一组教学工具,用于强调和讨论认知压力和限制对口译表现(包括技巧和策略)的影响。认知负荷模型有多种类型:有用于有稿同传的,也有用于无稿同传的,有用于交传的,也有用于视译的。认知负荷模型显示口译中的很多误译、漏译和不当之处可以归结为可用的注意力资源不足。另外,走钢丝假说认为在口译过程中译者的认知负荷通常接近饱和状态,也可以为错译和漏译提供一定的解释。认知负荷模型还可以和"语言可用性引力模型"结合起来使用,共同为口译培训和研究提供指导。

摘要： 新媒体环境下受媒介技术和受众主动性程度双重制约,广告表现为"可供跳过的广告"和"不能跳过的广告"两大类型.这两大类型的广告背后隐藏着一种共同的话语逻辑——强制性.这种强制性逻辑漠视了受众的自主选择权,损害了品牌形象,因而需从树立"容忍强制性广告合理损害"的传播观念、适当发展与剧情高度融合的隐蔽性广告、采取付费机制以适当放宽对广告拦截软件的限制、程序化购买广告资源以形成专业的广告频道等方面入手加强治理.

摘要： 2014年《国际新闻/政治杂志》刊登的文章《请注意——人权非政府组织与全球传播问题》创新性地提出,NGO全球传播问题的根源在于对稀缺的注意力资源的''零和博弈'',而且互联网并未起到去中心化的作用。本文回顾、评析了这一文章,并针对作者的观点提出了反思,期望能为国际NGO传播问题研究提供一点思路。

摘要： 媒体传播环境的日新月异,为传统的广告传播模式不断带来全新的影响变量。丰富的媒体接触机会和有限的注意力资源共同促成了一种全新媒体接触行为——媒体多任务行为的流行。目前,学术界对于媒体多任务行为及其背景下的广告应对策略还缺乏足够的理论关照。因为现存的绝大多数广告及受众理论都是基于同一个前提——假定受众仅仅专注于某种特定媒体形式或单一媒体任务,继续沿用“一心一意”的传统受众理论理解“三心二意”的媒体多任务行为,难免存在南辕北辙的风险。

摘要： 本发明公开了一种基于多头自注意力和置换注意力的相机定位方法，首先构建基于多头自注意力和置换注意力的相机定位模型；然后将建立的神经网络进行训练；最后将训练好的网络进行测试。本发明的方法使用单目图像作为输入，学习拒绝动态对象和光照条件以获得更好的性能，在室内以及室外数据集都可以高效运行；通过显著性图的可视化，我们展示了网络如何学习拒绝动态对象，从而可以进行准确而鲁棒的相机位姿估计，该模型不需要额外的手工几何损失函数即可进行端到端的训练。

摘要： 本发明实施例提供了一种基于注意力集中程度构建环境空间和训练注意力的方法，对某一预设类别的群体，从群体中选取用于分析在不同环境因素下个体注意力集中程度的个体样本。通过对个体样本在不同测试环境空间下测量的生物信息确定个体样本在不同测试环境空间下的注意力集中程度，得到有利于个体呈现较高注意力集中程度的目标测试环境空间，根据目标测试环境空间包含的环境因素构建预设类别的群体对应的环境空间。环境空间的构建考虑到了环境因素对注意力集中程度的影响，使得该预设类别的群体处于该环境空间时容易以较高的注意力集中状态处理工作和学习，提高效率。

摘要： 一种基于卷积神经网络、注意力机制及自注意力变换器的视觉描述方法。涉及图像处理、计算机视觉及自然语言处理等领域，本方法研究基于跨场景的图像描述方法中文本语意连续性交较差，场景描述精度较低的问题以及该方法在视觉描述中的应用。本方法提出了一个高效的图像特征注意力网络，即AMNet，直接使用ResNet作为骨干网，使用其全连接层特征。对于图像特征应用了我们的图像特征注意力结构，通过将图像特征拆分为16个子特征，使用改进的循环神经网络在提高精度的同时保留有效前序特征，以解决语意连续性交较差，场景描述精度较低的问题。

摘要： 本发明公开了一种联合反射注意力和自注意力机制的道路水体检测方法，包括：利用可见光相机采集道路水体图像并标注；构建本文所述的网络模型，并使用训练图像和标注数据对网络进行训练；将待检测的图像缩放至指定尺寸，输入训练好的网络，获得用以表示水体区域和非水体区域的二值图像。本发明能够利用可见光相机采集的路面图像高效地进行水体检测，检测结果的较为精细并且在各项指标上都有良好的表现，适用于无人车上的地表分类相关任务。

摘要： 注意力判定装置(100)具有图像处理部(20)、瞳孔距离计算部(30)、斜位检测部(40)和注意力判定部(50)。图像处理部(20)输出第1基准坐标、第2基准坐标、第1瞳孔坐标和第2瞳孔坐标。瞳孔距离计算部(30)计算第1瞳孔坐标相对于第1基准坐标的至少1个位置分量和第2瞳孔坐标相对于第2基准坐标的至少1个位置分量。斜位检测部(40)输出表示第1眼球(S1)和第2眼球(S2)的状态的斜位检测结果。注意力判定部(50)根据斜位检测结果判定人(H)的注意力。

摘要： 本发明公开了一种基于多头自注意力和置换注意力的相机定位方法，首先构建基于多头自注意力和置换注意力的相机定位模型；然后将建立的神经网络进行训练；最后将训练好的网络进行测试。本发明的方法使用单目图像作为输入，学习拒绝动态对象和光照条件以获得更好的性能，在室内以及室外数据集都可以高效运行；通过显著性图的可视化，我们展示了网络如何学习拒绝动态对象，从而可以进行准确而鲁棒的相机位姿估计，该模型不需要额外的手工几何损失函数即可进行端到端的训练。

摘要： 本发明实施方式提出一种注意力机制的激活函数加速方法、装置和注意力机制电路。方法包括：输入第一向量和包含多个第二向量的第一向量组；基于注意力机制，确定所述第一向量对所述第一向量组中的每个第二向量的注意力分数；对所述注意力分数施加激活函数，所述激活函数适配于将所述注意力分数中的负值转变为零且正值保持为正数；基于预定的缩放因子，对施加所述激活函数的注意力分数进行缩放；输出所述缩放后的注意力分数。本发明实施方式不再采用Softmax计算注意力机制的激活函数，规避了以自然底数e为底数的、注意力分数为指数的幂运算，提高了注意力机制的运算速度，尤其适用于以硬件方式实现注意力机制。

摘要： 本发明公开了一种基于通道注意力的空间注意力计算方法，涉及深度卷积神经网络技术领域，设计通道注意力模块前向推导出通道注意力图和通道细化特征图。本发明根据通道注意力图，双分支空间注意力模块将通道细化特征图的通道分组，分为重要通道和次重要通道。这使得空间注意力和通道注意力有机地联系起来。接着将分好的通道组进行一系列的非线性操作，进而获得一个二维空间注意力图。本发明使得空间注意力和通道注意力紧密有机的联系起来，便于嵌入到目前任意主流的深度卷积神经网络中，提升网络模型的性能表现。

摘要： 本发明涉及一种联合通道空间注意力的全局自注意力目标检测方法，包括下列步骤：提取特征图像F；设计联合通道空间注意力的全局自注意力模块，利用Key，Query，Value这三条支路进一步提取特征，设输入联合通道空间注意力的全局自注意力模块的特征图像F，将联合通道空间注意力的全局自注意力模块分为三条支路；将Key支路和Query支路做矩阵乘法操作后利用softmax进行归一化操作获取协方差矩阵，将获得的协方差矩阵和Value支路做矩阵乘法操作得到增强后的特征图像F’，来实现全局相关信息对输入特征图像的增强，同时将特征图像F和增强后的特征图像F’相加作为残差结构来避免网络退化，由此得到最终生成的通道空间自注意力特征。

摘要： 本发明公开了一种基于双注意力擦除和注意力信息聚合的弱监督目标检测方法，首先提取图像特征，同时采用选择性搜索算法对原始图像提取目标候选区域；将获取的特征送入到注意力信息聚合网络中，提取目标特征通道的全局和局部信息，并为不同的目标构建空间信息以增强特征图送入到双注意力擦除网络中，擦除其显著性局部前景注意力区域并同时擦除背景注意力区域，同时进行Sigmoid函数操作来生成增强图；将最终的特征图的卷积特征和候选区域输入到空间金字塔池化层，再输入两层串联的全连接层，输出得到每个候选框的特征向量，然后将其送入到多示例分支、优化分支和蒸馏分支中优化检测结果。本发明可解决弱监督场景下目标显著性区域突出问题，提高检测精度。