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来源：1分快3计划群2023-03-02 17:48

走向智能迈向纵深******

　　作者：叶明睿（中国传媒大学教授）

　　在过去一年里，信息技术的发展、国际环境的变化以及新冠肺炎疫情带来的挑战，让媒体持续融合发展在参与社会公共治理进程中更加凸显自身价值，在内容、技术、体制机制、行动路线以及社会责任等方面，也继续朝着更加深入、务实的方向迈进。

　　技术的不断突破，给主流媒体深度融合实践带来源源不断的创新可能。一方面，主流媒体全面加强可视化内容生产，借助各类传播渠道和传播契机，在政务信息传播、网络直播带货等方面取得显著效果。比如，以中国长安网为代表的政务新媒体粉丝量破千万，以四川观察为代表的主流媒体运营、推广模式成功“破圈”。

　　另一方面，主流媒体的融合发展在内容与形式上不断拓展，持续衍生出交叉融合的新样态，借助内容跨界融合占领新的传播阵地，在旅游、教育、扶贫、卫生、科技等领域寻求跨平台、跨行业、跨体制、跨业态的深度融合，通过次元破壁实现多维突破。比如，中央广播电视总台为湖北打Call推出的“小朱配琦”公益直播带货，《人民日报》与“丁香园”联手打造“新冠肺炎疫情实时动态地图”，这些都成为主流媒体创新融合方式的生动注脚。

　　另外，新技术在内容生产方面表现得尤为抢眼。其中，今年全国两会期间，新华社把AI、5G与全息成像技术相结合，打造了3D版AI主播；今年5月，12家省市主流新媒体联合组建全国首个区块链新闻编辑部，借助区块链技术确保内容真实性与透明性。

　　在互联网发展背景下，“融合”已经成为标记当今时代的符号。对于主流媒体而言，融合之路依然道阻且长。尤其，智能技术参与内容生产的深度、大数据对用户个性化识别服务、媒体实现跨界融合的现实行动路径以及在泛媒介环境下与最广泛人群连接等，都还有待于进一步探索。这些，也将在未来一段时间里继续考验着媒体人的创新和智慧。

　　《光明日报》（ 2020年12月25日 12版）

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【科学的温度】如何撬开震后灾害的“盲盒”？******

　　中新网成都1月17日电 (记者贺劭清)滑坡预警预测是公认的世界性难题。“5·12”汶川特大地震后的十余年间，中国地质科研工作者如何从无到有，建立地震诱发滑坡预测模型？如何撬开震后灾害的“盲盒”？中国地灾防治如何走到世界前列？

　　围绕上述问题，2022年“科学探索奖”获得者、成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室副主任范宣梅接受中新网专访，对此进行解读。

范宣梅接受中新网记者专访。　唐启浩摄

　　有哪些因素可能诱发震后地质灾害？

　　范宣梅介绍，余震与降雨是诱发震后地质灾害的主要因素。强震刚发生完，震区容易发生较强余震。在余震影响下，一些在主震中震松、震裂的山体和已经发生滑坡的地方可能还会发生二次滑坡。同样，震后强降雨，也容易导致震区发生二次滑坡或泥石流灾害。

　　为了预测这些可能发生的地质灾害，成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室建立了空天地一体化的“三查”体系。

　　“我们除了大范围搜集卫星遥感数据，还会在雨季前后，对一些重点区域加强监测。”范宣梅表示，如果“9·5”泸定地震震区在2023年发生强降雨，那么磨西沟、湾东河、海螺沟等区域将有较大概率发生泥石流灾害。成理地灾国重实验室团队正准备在几条重点流域布设监测仪器，观测降雨量、沟道里的泥位、水位以及坡体上地震诱发滑坡堆积体的稳定性。

工作中的范宣梅。　受访者供图

　　为什么要建立地震诱发滑坡预测模型？

　　汶川特大地震发生后的十余年间，范宣梅团队前往“4·14”玉树地震、“4·20”芦山地震、“8·3”鲁甸地震和“8·8”九寨沟地震等地震救援第一线，搜集宝贵的影像和数据，并基于全球50余次地震诱发的40多万条灾害数据，结合最新的人工智能算法，建立了地震诱发滑坡近实时预测模型。

　　“汶川特大地震发生后，主要救援力量第一时间前往了汶川，而不是当时受灾最严重的映秀、北川。这是因为当时我们没有及时、全面的卫星数据去在震后第一时间获取灾情灾损信息。”范宣梅指出，地震诱发滑坡预测模型最大的用途，就是填补震后72小时救援黄金时间的信息空白，给震后应急救援提供第一手的支撑和决策信息。

地震诱发滑坡智能预测模型。　受访者供图

　　范宣梅介绍，卫星不会固定在某一个位置拍摄地球某一个固定点位，而是不断围绕地球旋转。如果泸定地震发生时，有一颗卫星恰好正在震区上方，那么这颗卫星可能拍下受灾情况。如果不凑巧的话，那么就需要等这颗卫星下一次再转到泸定地震上方，才能拍到震区受灾影像。甚至有时候，一张好的卫星影像拿到时，距地震发生时已经过去了一个月。

　　“如果完全依赖卫星数据去评估震后灾情，大概率会错过最佳救援时间。”范宣梅表示，地震诱发滑坡预测模型可以基于大数据与人工智能，根据本次地震信息，快速判断哪些地方地质灾害最为集中，哪些地方房屋道路受损最严重，让救援力量第一时间前往最需要救援的位置。