喻国明发表元宇宙论文

发布时间：2024-07-05 05:26:43

喻国明发表元宇宙论文

郑州大学传播学考研经验分享

一、关于择校和择专业：

我是20届考研的，本科是郑大新传院的，家就是河南的，毕业也是想留着当地工作，所以选择本校考本校。很多人考本校都会觉得很简单，所以不太会刻苦准备，其实我们只是搜集信息，搜集重点比较方便，还要有的努力还是要的。但是如果只有努力，没有重点，也会白费很多精力和时间。所以我想给大家分享一下我的复习经验。

二、考研初试：

1、英语篇

背单词+真题使用+心得总结

首先是，1.背单词这部分。关于这部分，我个人使用的是

【红宝书+手写生词本+便利贴】

“阅读的本质是单词”，想要把题目作对，单词必须要背熟和背全。

①红宝书小本贯穿始终

红宝书小本上面单词很全，易携带和背诵，一天背诵一个单元，60天过一轮，到考前背诵5+遍不成问题。前期：很陌生单词可手摘后期：直接10分钟左右过一单元{前期虽背诵痛苦，后期6到飞起~}

②某单词app

我个人来说是偏向使用这个软件的，别的软件也可，在去食堂、图书馆的路上均可用手机背诵单词，很陌生、反复不会的截图保存——手摘生词本

③手写生词本

{我个人偏向手写~可电子版导出} 可把红宝书、单词app反复不会单词摘录，真题生词摘录。如何使用生词本呢？把中文意思挡住进行回忆，一遍一遍反复过。

④便利贴

在复习生词本中，不会的单词把英文意思写在便利贴上，第二天睡前重新再过一遍+写新词【考研中期适合使用~】

好，这就关于如何背单词这个板块，接下来是如何进行真题的使用

2.真题使用

①学硕真题

我本人是学硕真题从头到尾做过一遍，第二遍时只做错的相对多的几篇~ ｛什么时候开始做学硕真题呢｝单词记忆差不多就可做学硕真题。【重点记忆生词+搞清长难句+理解全文意思即可，不要太在意正确率】，因为学硕和专硕真题相比较来说，在难度和出题角度都是有所不同的。

②专硕真题

我个人一共做了4遍，每一次做题都要当做真正考试一样，不要浪费真题。

使用方法

阅读：准备三支不同颜色笔，先画题目关键词—带着问题通读文章—生词用蓝笔画出来—回到第一题题目—确定答案区域，红笔勾出来—选出答案，进行连线【7、8月就可着手英二真题阅读】

作文：9月份开始：真题范文+王江涛高分作文+王江涛考前预测真题20篇——总结成自己的作文模板+素材库，一直背到上考场前【切记死背全篇范文，因为几乎押不到真题……】

完型：在充分理解文章意思的基础上，联系上下文进行做题【可以和阅读一起做】

新题型：虽然简单，但切不可忽视，错一道就可能丢4分（比如我。。）后期和翻译一起练习

翻译：英二翻译不难，多做几篇找到方法后，不断练习即可【后期开始均可】

下面就是我对于英语板块的一些个人心得总结

（2）总结

1.每一次做题出错的原因，不认识的生词，读不懂的长难句全部弄清，并总结下来，吃透每一套真题。在这里，我个人建议大家【错题原因本+生词本+作文素材本】

要想拿到高分，每一个板块都不能放弃，都要尽力做到最好（像完型这个板块，大家可能觉得有些难度，但是在把单词背好的基础上，是能够拿到7～9分左右的）

英语作文字迹要清晰、整洁，能提升2-5分左右

前、中期分板块练习（先做阅读板块、9、10月份开始作文板块、新题型+翻译板块），后期成套全真模拟考试（留3套真题模拟）

2、政治篇

①7、8月份暑假期间

肖秀荣精讲精练 + 1000题，可配套徐涛的强化课一起听。

所以我是自己先看肖大大的精讲精练勾画，对应再做1000题的题目。答案写在纸上，并且用红笔标出自己的错题

② 9月份

看红研果的框架图+二刷、三刷1000题错题，搞懂易错点

③10月份

到了十月份，大家可以入手肖大大的知识点提要yyds，【或者腿姐的背诵手册都可以，根据个人喜好入手购买就行】

到考前看过肖提3遍+，以及各大政治押题卷选择题刷起来，（徐涛、腿姐、米三米四等）并且总结错题到A4纸上，考前回顾。

④11月—考前

肖八肖四很重要，所以每一次做都要认真对待，并且要总结错题，【肖四肖八的选择题可以进行二刷】每天可以一天一套选择题，保持刷题题感。选择题可以说很重要，尤其多选，很拉分，政治要想上80，选择题要40+。

主观题我使用的是空卡带背，（虽目前存在争议），主要相比肖四大题容易背诵，我认为可以两者结合使用——形成自己框架体系，提关键词进行背诵。｛我客观题40分，个人大题背诵4遍+，记忆深刻些，到考场上不怕没话说｝

总结：从头到尾政治都是高投入、高产出，只要用心学、用心背，就不用担心，主动思考+后期刷题+总结+背诵很重要。建议每天1—2h，后期2—3.5h都可。

3、专业课

主要参考教材(参考书目)：

1.中国新闻传播史(第三版) 方汉奇中国人民大学出版社2014

2.外国新闻传播史导论(第二版) 程曼丽复旦大学出版社2007

3.新闻学概论(第三版) 李良荣复旦大学出版社2009

4.传播学教程(第二版) 郭庆光中国人民大学出版社2011

5.新闻采访学(第三版) 篮鸿文中国人民大学出版社2011

6.现代新闻写作教程(第二版) 董广安郑州大学出版社 2010

7新闻编辑学(第二版) 蔡雯中国人民大学出版社2010

8.当代新闻评论教程(第五版) 丁法章复旦大学出版社 2012

9.现代广告学教程张金海余晓莉高等教育出版社2010

10.传媒经济学教程喻国明丁汉青支庭荣等中国人民大学出版社

3—6月份：基础筑牢期

基础知识：把参考书通读一遍，并形成自己的框架体系，｛注意知识体系的合并与拓展｝购买机构的笔记或自己整理的，进行通读一遍，后期可开始背诵。

6—8月份：巩固提升期

①进行基础笔记背诵；（传播学教程、新闻学、中外新史…）

②注意总结热点事件；（去年建党百年、饭圈清朗行动、冬奥会、俄乌局势）

③实务开始阶段性练习，每周至少练习一次；（评论、消息、策划…）

④熟悉真题风格以及每日练习一真题｛名词解释、简答、论述…｝

9—11月份：冲刺期

①继续基础笔记背诵；

②形成自己的热点专题笔记，如媒介技术、视听传播、媒介融合、传播类型、马新观、互联网治理…｛微信公众号+论文+机构题目｝（专题一定要自己理解、不要死记！！记案例+答题角度）

③背诵学硕、专硕真题

④进行模拟训练，练习答题手速

11月份—考前：360度无死角回顾+查漏补缺期

①基础无死角回忆背诵（借助知识体系框架，无死角回顾课本知识，并且继续基础笔记的背诵）

②掌握全部热点专题（比如框架的角度、小标题、一些案例、名言）在这个阶段，这里的…大家都是有所储备和记忆的。

③不断充实新的热点背诵，进行新的知识的查漏补缺。

（微信公众号、论文上来进行热点事件的分析总结，同时像去年大热的“元宇宙”、数字劳工、平台型媒体这样自己不太清楚的学界业界前沿进行补充。）

④背诵学硕和专硕的真题，上考场之前最少要进行3次全真模拟考试。

⑤结合报考学校偏向的研究方向以及院校动态，重点关注与突破。（比如像苏州大学新传偏向媒介文化、而像郑大就有些马新观、国际传播，以及穆青精神这样的考题）

关于专业课可以说，我付出的也不算少。。。但最后结果也不是很理想，所以我深有感触，最后还想分享一些经验给大家：

（1）千万不要过早开始死背书，一定要形成框架思维，在理解基础上以系统性思维进行360度无死角扫描背书，打好基础很重要。并且变成自己理解的话语进行记忆，不用全部复制背诵。【背书也不要太晚，否则后期因记不住很痛苦】

（2）没必要死记他人的论述小标题，前期学会模仿，吸取精华，后期一定要用自己的思考进行重新输出，否则过于模板化、同质化！！

（3）手速和字体同等重要，缺一不可。一定要写完试卷，并且保证卷面整洁清晰

（4）新传热点题没有标准的答案！充分联系题干，以自己的思考，进行有深度、有广度并且逻辑式的丰富答案输出。

（5）实务也很重要，但不必过于追求完美，不断进行练习总结，进步即可。

（6）自己总结形成的好的资料很重要，不断思考、背诵、总结和补充很重要，练习快速反应能力、破题能力很重要

要想考取高分，基础知识+热点专题+实务练习均要不断背诵和提升，一直到上考场之前

三、关于复试

我初试排名73名，最后以43名成绩成功上岸。“你要是考上真是个奇迹”，别人说。经历了41天的奋战，真的成功逆袭，迎来光明。

①专业课面试

把自己初试整理的热点专题和基础笔记全过一遍

练习往年面试真题，进行分专题整理面试答案，对于高频率出现的真题格外关注。

跟着1-2个新传gzh练习每日开口说，并进行总结思路和答案

考前一定要进行模拟面试，比如我参加过两次郑大一姐新传考研机构全真模拟，包括笔试、英语和专业课面试，学姐们很负责，很有真正面试的气氛，这对于考前熟悉流程、缓解紧张和改掉自身不足都具有很大帮助。

自己找两个研友组队，每天晚上进行练习复试，一直到上考场前。从不敢说、不会说到最后遇到不会的题也能十分流利、有逻辑地说出来。

自己平常也要多加练习，不断改掉自身回答的缺点。注意答题角度和框架的梳理和总结。此外，要关注最近发生的热点事件。

真正面试时，一定要仔细听清楚题目，快速思考出框架，从不同的角度进行“第一、第二、第三”这样逻辑式回答。

②专业课笔试

练习每年的专业课真题，注意出题方向和答题的角度以及实务板块等

考前最好要模拟1-3次，一是练习手速，二是熟悉流程与找到笔试答题的感觉。我曾跟着郑大一姐机构全真模拟过2次笔试，我真正考试时就可以十分顺畅地答完题。

笔试题目多和最近阶段的热点事件、学姐业界研究前沿以及郑大新传院研究方向有关，所以考前可重点复习这些方面。

③英语面试

结合常见的英文问题+往年英文真题进行整理。先以较简短的中文有逻辑写出，然后使用翻译软件，进行整理英文答案，最后进行背诵与记忆。

大概要整理30-40个左右常见话题，以及一些较专业类话题，这样准备更加全面。

把郑大英语面试常考的问题必须经常复习，此外，把自己常用的一些英文回答词组、句子进行总结与背诵。

英文面试时要流利、有逻辑、自信地说出来，可多使用短句、日常交流词汇

④总结

一定要靠平常不断开口练习，分类总结知识点，并要改掉自己的不足

考前一定要进行1-3次全真模拟考试

真正面试时，一定要自信、从容、真诚，全程保持微笑，把握思考和回答时间，并要有对话交流感以及多角度、有逻辑地回答。

写在最后：

“世上只有一种英雄主义，就是在认清生活真相之后依然热爱生活。” 也许我们于世界宇宙来说只是渺小的一粟，不过我们却依然不断去尝试，以过程为导向，并带有微微期待，等到来年春暖花开，请你举手为自己放个烟花，并对自己轻声说一句“这一程，你辛苦了，你完成了一件很厉害的事。”

元宇宙发表论文

1.写作一篇大概2000-2500字符的论文（一个版面的量，如果感觉太短，可以根据所需来写，不过版多，费用也就高了）论文要求论证有理有据，语句通畅，没有语病，和错词，查重要在百分之三十左右2.根据自己的专业，和发表的要求（如需要省级，还是国家级，需要知网收录，还是万方，龙源，维普）还有就是预算（有的杂志几百，有的上千）。再有一个就是版面时间了，（就算自己再想发哪个杂志，版面时间不合适，也是白搭）3.选好杂志后，就是投稿了，投稿成功了，杂志社，会以电子稿的形式，发一个录用通知的。4.打杂志社的版权页上在的电话查稿就可以了（这个可以通过收录的网站进行，杂志社电话验证的）5.查稿确定了，付版面费。6.收杂志（出刊后会给作者一本或者两本杂志的，多个作者两本样刊，一个作者一般是给一本样刊）7.出刊后的1-3个月文章上传到网上。

1.写好论文，然后找到合适你的刊物，你是什么类的文章，就去找适合你的刊物，文章类型要合适你，刊物质量要适合你。如果你写了质量很一般的论文，想投稿到核心期刊，那就是不合适，也白忙活。2.找到合适刊物之后，就是投稿，一般审稿1-2个月，核心会在会长一些，等结果，录用了就录用了，没录用就再投稿。3.如果着急发表，想快速发表出来，可以找淘淘论文网这种专业机构发表，2-3个月就可以发表出来，就是需要多付点费用。

本人从事期刊投稿咨询工作，各位对发表论文如果有什么不懂的，欢迎随时来问~————————————————————1、明确自己发表论文的目的是什么，是纯粹自己想发，还是因为单位的要求（评职、评奖、保研、项目结题、留学……）；2、自己想投稿增加履历的话就不多说了，有能力有时间有精力想投什么随便投，我重点说一下，如果是单位要求发论文的话，那么切记，一定要根据单位的要求来！否则即便发了也没用！单位对期刊的要求一般都是要求省级以上正规学术期刊就行，这个要去新闻出版总署查询刊物是否正规，再看看最近半年期刊收录情况是否正常，另外，个别单位对期刊收录网站有要求，必须是万方、维普、知网等几大数据库收录的才行。3.明确单位对期刊的要求后，还要注意期刊的出刊时间，比如评职称在9月递交材料，那么你选择的期刊必须要确保在交材料之前，最好8月底之前就能拿到期刊，不然根本来不及，还有学生毕业、评奖、保研需要发表论文也一样，必须要确保在规定的时间之前期刊能出刊，否则评审交材料拿什么交？4.最后根据经验，提醒大家注意以下几点：期刊的刊期和出刊时间是不一样的，比如某本期刊一年12期，现在收21年7月的版面，但可能出刊时间会在8月、9月，也就是延后出刊，现在基本上都是延后出刊，所以咨询投稿的时候要注意问清楚出刊的时间而不是刊期。注意报刊、连续型电子出版物，这类期刊里虽然有些名字很好听，版面费也便宜，但是，很多单位是不予认可的，所以，这类期刊一定要慎发，特别是因为单位要求而发表论文的，更是要注意，很可能发了没用。至于如何分辨期刊是否属于这两种期刊，也很简单，去新闻出版总署一查便知。

华东政法大学政治学研究院。元宇宙的政治社会风险极其防治，并提出了对应的防治措施，在华东政法大学政治学研究院进行发表。华东政法大学政治学研究院成立于2008年2月，组建政治学研究院的宗旨是“加强政治学学科人才队伍建设，提升政治学学科研究水平。

元宇宙论文发表

1、投稿原则欢迎任何领域、任何国家、任何行业人士投稿。（不可包含任何政治议题或破坏国家主权的内容）本期刊分为《元域宙-理论》何《元域宙-实践》。2、实行会员制无论是科研界、工业界、服务界、直播精英、家庭自主生活人士等等，都可以免费申请成为本期刊会员，遵守本期刊的发表原则以及规定。会员之间的交流互动与本期刊无关。成为会员步骤：（1）提交申请意愿登录以下任意管道或通过本期刊任一学术编委提交申请：·《Metaverse》期刊官网：https://site-5431064-4471-7831.mystrikingly.com/·承办出版社YipChing Publishing House Limited（HKSAR)官网：https://site-5431064-9723-4795.mystrikingly.com/·投稿与学术秘书邮箱： / （2）接收邮件，填写会员信息，签署会员遵守协议（3）期刊编辑部审核会员信息（4）期刊发送会员编号，接收邮件（5）通过邮箱或官网投稿（观点、政策、学术论文、创新发明等），请附带会员编号3、稿件形式学术期刊：8000字左右，图表分析、程序设计代码、参考文献等字数不限制。观点：300字以内，简明扼要能表达自我观点。政策：包括提案在内5000字左右，图表分析、程序设计代码、参考文献等字数不限制。·投稿与学术秘书邮箱： / 、稿件主题1.元域宙总体构架；2.元宇宙的域治理；3.元域宙的资信体系；4.元域（宇）宙金融基础设施；5元域宙的信息化基础设施；6.教育元宇宙（元育宙）；7.创新元宇宙；8.工匠元宇宙；9.认知（出版、自治）元宇宙；10.智库元宇宙的域治理；11.元宇宙的道德生态体验；5、稿件参考内容应用场景研究1、新兴零售业电子商务解决方案利用云服务处理流量波动问题，扩展业务运营、降低成本2、电商直播迅速简捷设定全方位实时购物平台3、新零售解决方案新零售时代下，实现传统零售业转型4、零售业大资料咨询服务协助零售商迅速规划数码化旅程5、全局资料中台专为大数据建设、管理及应用的全局解决方案6、网上商店专用云端 POS 和远程支付解决方案所有操作集中于同一云端 POS 系统之中7、对话式 AI 服务全管道内置 AI 人工智能驱动、拟人化、多语言对话的聊天机械人8、金融服务云端金融科技为云端商家提升客户满意度9、金融科技数据库解决方案善用专为金融科技而设的云端原生数据库解决方案10、数码信贷透过大数据及人工智能减低信贷与诈风险11、外汇建立快捷且安全的全球外汇平台12、媒体电商直播迅速简捷设定全方位实时购物平台13、体育赛事与盛会现场直播在互联网上流畅直播体育赛事与盛会，与全球观众同步14、农场远程建设将内部算图农场连接云端15、个人化内容推荐建构探索服务，有助客户寻找最适合的内容16、媒体存盘保障您的媒体存盘17、游戏解决方案针对页游、手游等不同场景根据业务需求弹性伸缩的游戏解决方案18、游戏专用云端数据库解决方案19、网上教育迅速建构网上教育平台，专为遥距教学而设的加速全球联网方案，在教学系统与遥距学生之间建立快速稳定的环球网络联机20、电信云端电讯解决方案，透过统一数据驱动平台，全程提供贯彻始终的客户服务21、电讯商适用的超级应用程序建构全方位电讯与数码生活风格平台22、内部公用云端符合数据保护法规，极致提升利润23、为各国电讯公司而设的客户互动平台提供多渠道流畅客户体验24、医疗保健与生命科学CT 影像分析，缩短 CT 影像分析时间，弹性高效能运算加速药物与疫苗研发，全基因组定序分析，提升病毒扫描及侦测效率，疫症预测，对疫症进行预测25、用智慧技术数字化运动赛事，降低成本的人工智能体育赛事直播服务，专业的广播转码与讯号分发管理服务，智能互动赛事指南

经过几年的膨胀期，算法的热度快速下降，不论是AI四小龙的上市之路艰辛，还是各大头部互联网公司的副总裁重返学术界，以及算法人员的招聘冻结。这里有总体经济形势恶化带来的影响，也与算法本身的能力上限有关，在各类学习任务上，算法的性能正在逐渐进入瓶颈，通用任务效果提升的梯度在逐渐变小，有效的进展都依赖于超大规模的数据和模型参数，以通用语义表征任务为例，完成一次超大规模的预训练模型的成本达到数百万元，极大地限制了中小企业参与的机会。

在业务应用方面，经过几年的持续建设和多种类型功能的输出，业务依赖的不同方向所对应的内容理解算法在应用和效果层面已趋成熟，能够带来惊喜效果的机会变的很少。这种形势下，作为偏后台支持的角色，如何去识别并持续深化内容理解算法的作用变得很重要。本文试图从价值视角分析内容理解的生存形势，发掘未来发展的可能性以及从业人员的应对手段方面做了些不算严谨的阐述。

一直以来我们定义内容理解算法为业务的万金油，随时随地可以插拔式应用。从配合内容生产者做创作提示，帮助运营做质量分析，版权保护，相似查找，帮助搜索算法提供长尾查询的效率增强，帮助推荐算法提供标签等细粒度语义特征，根据消费者的负向反馈进行同类型的内容屏蔽(如软色情，恶心，不喜欢的明星)。因此很自然地，我们把内容理解算法的使命定义为“内容流转的全链路提质提效”，这里的质量包含对确定性劣质的去除，以及优质内容的免审或者高曝推荐。效率指的是把内容从生产到消费的链路上的时间优化到最快，包括配合运营进行快速的内容筛选，辅助分发算法进行人群和内容的精准匹配。

这里需要回答的是，在上述相对完备的能力基础上，内容理解算法所能提供的最核心的价值是什么？

首先是客户的定义问题，内容理解算法的客户不是运营，不是分发算法，也不是生产者和消费者。而是要回归到最原始的“内容”，用于对内容进行附加值的极大化提升。

其次，参与到内容流转各环节的角色承担了对内容理解算法的价值落地和放大，不论是运营所主导的平台意志实现，分发算法对内容和消费者的高效匹配，以及生产者和消费者分别从内容供给和消费方面对内容理解算法的诉求。

最后，内容本身是一种载体，载体背后是人对现实世界的刻画，平台层面有对内容进行按需取用的逻辑，消费者也有用脚投票的权利，这里的内容理解算法不应当做任何的自我倾向，按照业务诉求的多样化能力输出是内容理解存在的核心价值，否则通过简单搬运学术界的开源模型便可形成表面上的业务能力堆砌，显然是无法满足业务的增长诉求。

因此，我们可以形成价值定义： “内容理解算法的核心价值是内容全生命周期内，根据服务业务的多样化诉求，提供智能化和结构化的理解能力，其衡量标准为上述能力带来的附加效率提升和成本下降。”

从这个定义来看，内容理解算法似乎没有站在主战线上，价值被隐性地统计起来。实则不然，就如战争一样，冲锋在前的部队只有少数，而承担防守和辅助任务的兵种实际上是不可或缺的，很多时候也决定了战争的走向，历史上由于后勤保障问题导致战争走向改变的例子比比皆是。就如定义中的效率提升，它其实不是一票式的，由于效率的提升会带来供给者和消费者的规模增大，又会产出对内容理解算法效率提升的更多诉求，这种正反馈式的链路也是内容业务可以快速实现既定目标的重要方式。

一、估值游戏

以2021年11月小红书的估值来看，彼时6千万DAU和47分钟人均时长的内容社区获得200亿美金的估值认可，这属于一个早期内容社区经历过较长时间的成长后才能达到的高度。考虑一个相对创新内容业务，两到三年的时间想要达到5000万DAU和5分钟的人均时长其实还是比较困难的，按照对标小红书的逻辑，估值上限为30亿美金，假设内容理解算法对业务贡献率用3%折算，估算下来内容理解估值为9千万美金，按照简单的市销率10倍计算，内容理解每年的营收为900万美金(按照估值反推营收的原因是是内容理解算法对业务的点状式能力输出难以做到精准的量化统计)。

900万美金是非常尴尬的数字，因为内容理解算法存在比较高昂的成本，从大头上来看，内容理解算法支出分为三部分，第一部分是算法人员，以15人的支撑团队计算（看起来有点多，实则不然，想要支撑对未来预期的增长，15个人实际并不够用），按照单人每年的支付成本150万计算(这个成本折算到员工回报大约为100万左右，已经没多大市场竞争力)，大约400万美金/年；第二部分是资源消耗，按照百万内容/天的规模计算，各种资源成本(包括机器，存储、辅助软件等)大约500万美金/年；第三部分是配套工程人员，产品经理，外包标注支持等，这部分大约150万美金/年。可以看到业务发展到这个阶段，内容理解算法是入不敷出的。

按照上述口径，能够改善内容理解价值的核心方法包括三个方向，一是业务估值的上升，需要业务DAU和时长的稳定提升。二是内容理解算法的业务贡献率提升，这里对内容理解算法的要求是比较高的，不仅仅要从内容的质量，生产者的辅助，分发流量效率，业务的大盘生态，或者业务商业化上有所作为。三是降低成本，这个路径的可行性很弱，反倒是随着业务的成长，成本的消耗会进一步增加，能够做的是控制成本增长的速度小于业务增长。

“按照业务贡献对处于业务发展前期的内容理解算法进行价值衡量，情况是非常不乐观的”。

二、价值重塑

前面的视角是业务闭环下的价值衡量，放开到更大的视角，内容理解算法之所以构成相对独立的功能单元是因为它提供的能力是相对通用的，比如标签识别算法不仅仅可用于小红书，也可用于抖音和快手这样的内容业务。

因此在支撑具体的业务的过程中沉淀出通用算法进行其他类似业务的价值输出，是内容理解算法的另一扇门。这里面临的另一个问题是如果是头部业务，一定是要求内容理解算法是为它量身定制的，而中小业务愿意为内容理解算法买单的价钱是有限的。针对这个问题的核心解法是在做头部业务能力定制的时候，提供尽可能通用的能力，通过对数量众多的中小业务形成价值输出，实现量级的堆砌。

此外，要差异化成熟业务和创新业务，对于成熟业务而言，内容理解算法对业务的微小提升可能是非常明显的，以京东平台为例，如果内容理解算法通过图像搜索或者同款识别等能力提升业务成交0.1%，也将是数亿美金每年的价值加成。对于创新业务而言，内容理解算法应当深入业务，从内容的全生命周期为业务提供硬核的能力，用以帮助业务实现生产者和消费者体感的明显提升，最终带来业务的正反馈式增长，早期的抖音就是依托炫酷的AI特效体系实现用户规模的快速增长。

“目前能看到的，让内容理解算法进行价值放大的有效途径是贴身服务头部业务的过程中，沉淀通用化能力横向输出尽可能多的同类型业务。针对成熟业务寻找对业务增长的确定性增长点，创新业务寻找到适合于业务快速增长的硬核能力”。

作为一名内容理解算法沉浮六年的老兵，我对内容理解算法的未来持谨慎乐观的态度。原因有三个方面，一是这一轮深度学习带来的算法提升空间变得有限；二是互联网用户进入存量时代后，头部内容会更加精耕细作，从追求效率转向运营的精细化和粘性保持；三是对未来可能出现的下一代内容消费方式的期待和观望。

一、相对有限的算法提升空间

过去的几年，内容理解算法的演进可以分为三个方向，一次是从传统的手工特征到神经网络特征的升级，通过大数据和大算力实现效果的明显提升，也极大降低了算法人员的准入门槛；二是对内容的理解从单一模态升级为多模态&跨模态，以及以图神经网络为基础的推理能力；三是极大规模数据的模型学习，即以大规模预训练模型为基础的统一内容表征方式，催生了transformer家族的不断壮大。

然则，算法的性能逐渐接近瓶颈，不论是在看图说话、情感分析、还是标签识别等算法任务上距离人类仍然存在一定的距离，并且这份距离看起来短期内没有明确的突破机会。反倒是业界开始从监督学习往无监督学习靠近，试图利用海量数据学到背后的范式，这本质上是对追赶上人类能力的背离。

以transformer为例，百亿数据下训练一次消耗数百块GPU，数周的训练时间才有可能获得明显的效果的提升，这还不包括精细的网络调整的令人沮丧时间成本。此外下游任务想要得到期待的效果，还需要进一步的迁移学习。从表象来看，只是提供一个更好的算法学习的起点。

我们经历了一个业务对我们翘首以待到逐渐理性的合作过程，AI算法从来就无法成为救世主，而是有更强生产力的工具。当然我们不应当过于悲观，起码过往的几年，蓬勃发展的算法体系带来了从业人员的准入门槛极大下降，大众对AI算法的广泛认知也有助于内容理解算法相对长期的旺盛生命力和成长。

二、存量用户时代的内容社区的运营方式

中国互联网用于见顶，意味着各大内容业务必须进入存量用户阶段。存量用户阶段面临的困境是粗放式增长不复出现，用户群体开始细分，用户粘性变得更加艰辛，要求内容社区必须进行精细化运营。精细化运营背后的表现为对效率的要求下降，转而对用户心智和长期的战术保持耐心。这种情况下内容理解算法会成为散落到业务众多需求列表的功能支撑点，独当一面的机会愈发减少。

“从算法学习的角度来看，人的创意，玩法设计，互动属性是目标(ground truth)的天花板，因此此时此刻保持工具属性是相对合理的态度”。

三、下一代的内容消费方式

互联网时代的内容消费经历了文本到图像的升级，再到视频的升级，每一次内容消费升级背后产出对内容理解算法的爆发式增长，那么下一代的内容消费方式又是什么呢？

业界目前正在押注元宇宙，facebook甚至把名字都改成了meta。过去有几波VR/AR的热潮，看起来除了在某些线上成人网站和线下游戏设备之外，并未有足够颠覆我们日常生活方式的输出。

人类对更高级的感知外部环境和与他人无时空差别的交互需求是明确存在的，只是它是否由“元宇宙”承载却是个未知数。如果元宇宙是这个载体的话，那么虚拟世界的感情识别，触感生成，自然交互，生态的健康治理，超大规模内容消费下的负载下降会是内容理解算法可以尝试去攻克和深耕的全新地带，也会承担更为核心的角色。

“下一代的内容理解消费方式有机会成为内容理解的下一个主战场，但是目前的形势并不明朗，需要我们保持耐心地思考和观望”。

四、其他的可能

抛开头部综合性AI大厂商如百度，腾讯，阿里巴巴，华为等企业作为内容理解多样性需求输出的第一极之外，还有以内容理解算法作为平台能力输出的第二极，比较有名的是AI四小龙(商汤、旷视、依图，云从)，以及深度结合各民生领域的产业AI能力输出。

医疗AI，解决医疗资源匮乏导致看病需求无法被满足，人工看诊时间长等问题。比较典型的case是COVID-Moonshot众包协议，由500多名国际科学家共同参与，以加速COVID-19的抗病毒药物研发。

教育AI，解决优质教育资源匮乏导致的分配不公，及教师和学生的信息不对称问题，虽然国家正在推新教育双减政策，但是教育作为一项基本的人身权利应当得到更好的满足，比较知名的企业有松鼠AI，猿辅导等。

制造AI，解决制造车间设备、数量、功能增多、调度分配难度大、需求端个性化要求等问题，利用AI，自动化，IOT，边缘计算，云，5G等手段，充分利用生产车间的海量价值数据，把人从简单重复的劳动中解放出来以从事更高级的任务，帮助提高产量的同时降低缺陷率，比较知名的企业有正在香港上市的创新奇智和创新型工业AI-PASS平台提供商远舢智能等。

此外，还有在智能驾驶、智慧城市、芯片AI等产业领域深度耕耘的各种公司，他们正在充分发挥大数据和AI算法的能力，为各大产业带来源源不断的创新能力。

回到内容理解算法的现存生存环境，仍然存在一定的潜力可以挖掘。在下一代内容消费方式到来之前，可以做得更好，形成与上下游的积极联动，在现在的舞台上展现出更佳的风采。

一、产品

内容理解算法的产品是不是刚需，这个话题有点争议，有人说算法的产出速度是比较慢的，让昂贵的产品角色参与建设本身会存在浪费的情况。我个人认为内容理解算法所对应的产品角色必须具备，因为在庞大的业务体系后面，如果缺失了面向业务需求的自顶向下的内容理解算法体系设计和建设，非常容易出现业务赋能的水土不服。

产品需要考虑的核心问题是如何衡量长期和短期投入，算法是比较精细的工作，对结果的预期是非确定性的，因此需要做好对业务预期的管理以及同业务需求的及时交互。为了保障算法最终在业务的使用效果，前期可以通过简化版本或者半成品算法的产品化方案进行快速试错，帮助业务决策的同时给算法的长期迭代争取空间。此外，针对算法长期迭代设计有效的样本数据回流机制，通过配置化输出给到业务尽可能多的试错方式，以及业务上线使用后的效果实时监控等都是产品需要思考的工作。

二、运营

运营应该是内容理解算法打交道最频繁的相关方，内容理解算法的评价标准和业务适配都需要运营来进行构建和监控。内容理解算法是运营进行内容供给生态和消费生态运营的智能助手，从内容结构化标签角度提供到运营各种分析使用方式，如内容审核、内容圈选，内容人群定投等。

和运营打交道对内容理解算法提出高要求，如何快速衡量需求的合理性及可行性非常关键。有时候内容理解算法做了过度承诺，导致上线效果不佳，影响业务的发展。有时候对算法实现效果的不自信或产品化用法借力不够从而拒绝需求导致业务失去宝贵的试错机会。因此内容理解算法应当对内容运营的链路有相当的掌握，可以和运营一起定义全链路算法能力，从应用的视角推进算法需求的合理有序的开展。

三、生产者

生产者对于平台来说至关重要，巧妇难为无米之炊，不论运营和分发算法多么牛逼，缺少了高质量的内容生产来源，业务是不可能有持续增长的。通常情况下两千优质生产者加上数万的普通生产者即可支撑起千万DAU的业务，如何服务好这部分生产者对平台来说非常关键。

内容理解算法和生产者目前的主要交互方式包括几个方面，一是在内容生产的时候给到生产者的内容元素的智能推荐，如话题，标题，配乐的推荐等；二是进行内容展现效果的提升，如滤镜，贴纸，美颜，画质增强等；三是从质量层面给予生产者指导和管控，包括从业务视角给到生产者发布的内容大致因为何种理由不被平台采纳，内容高热趋势消费榜单，内容的版权保护等。

从生产者视角来看，尽可能多地从平台获取流量或者商业化价值是根本追求，因此往往会出现对平台规则的不断试探以攫取利益，如发布大量的擦边球或危言耸听的内容。内容理解算法需要在内容供给规模不断变大的情况下帮助平台保持健康的生态和有效的流量分配同时尽可能给到生产者更多指导。这种相爱相杀的关系也给内容理解算法带来了不少的挑战和生存空间。

四、分发算法和消费者

把分发算法和消费者放在一起的核心逻辑是内容理解算法绝大部分情况下是需要通过分发算法和消费者打交道的。从消费者视角观察，高活用户代表主流心智，如何服务好这波群体关系到业务的生存问题。中低活用户是平台的增量所在，持续加强这部分用户的平台粘性是关键任务(这里会有部分用户的出逃，为了维护平台的心智，这部分的牺牲是可接受的)。分发算法承担了把海量内容做负载下降后根据用户的长短期兴趣进行推荐的使命，分发算法是需要秉承平台意志的，用于进行内容的流量调配用于影响消费者的体感和心智，给平台带来源源不断的生机。

早期编辑为主的内容分发模式下，消费者是被教育的对象，一天之内能够看到的新鲜内容是非常少的，这种情况导致消费者的浏览深度和时长是受限的。个性化推荐模式下，用户的兴趣被极致放大，由于相关内容和新鲜内容的快速推送，消费者会感受到强烈的沉浸式消费体感。然而内容的多样性，消费体感的持续维护，兴趣的拓展等变得非常重要，这给分发算法的精准性提出很高要求。提供分发算法细粒度的识别能力是内容理解算法可以大展身手的机会，内容是否具备不错的分发潜力以加大分发流量？内容的适合人群是什么？用户无序浏览背后的核心兴趣是什么？软色情/部分人群不喜好内容(蛇虫宠物)如何精准识别用以分发调控等问题都是分发算法难以触达的地方，这些命题正是内容理解算法可以深入研究并影响内容分发和消费的重要方面。

除了特定的场景(如互动玩法，个性化封面图等)，内容理解算法应当恪守自己在内容生命周期的参与广度。涉及到内容的分发和消费，内容理解算法应当把自己定义为分发算法不可或缺的助力，而不是试图去做替换，站在内容理解算法视角，分发算法可以约等于消费者。以饭馆运作为例，分发算法是大厨，根据消费者的口味和食材和菜谱提供个性化的食物服务。内容理解算法可以对食材进行质量管控，研发新的菜谱，在必要的时候提供半成品的菜品。和消费者的交互交由分发算法来处理，毕竟术业有专攻，内容理解算法可以在对内容的深度理解和消费者洞察上做纵向的深入，提供更多的可能性，包括生态、多样性、内容保量等。

内容理解算法和分发算法的理想态是正和游戏，零和游戏对双方都是没有意义的，因此这里额外对内容理解算法提出的要求是在内容消费场景建立一套相对客观的评价体系，通过算法的标准化评估进行上线流程的加速，通过不断的快速试错给分发算法提供更多枪支弹药。

五、工程&数据分析

一个好汉三个帮，内容理解算法背后也站着一群小伙伴，面向算法生产的大规模工程基础设施和面向算法洞察的数据分析能力可以帮助内容理解算法更好的发展。在内容爆炸式增长的今天，高效的算法工程体系非常关键，甚至是拉开不同公司差距的最重要手段之一。有个非常明显的例子，在业界举办的各种算法大赛上，只要是大型互联网公司参赛基本上都会出现霸榜的情况，这背后是模型训练效率的强大先发优势，拥有百块级别GPU并发训练能力的高校是非常少的。此外以通用向量检索功能为例，百亿级的向量索引能力在有限的算力和内存消耗下稳定运行起来是需要大量的工程优化手段的，而这个功能对算法的高效使用至关重要。

服务于内容理解算法，数据分析有非常多的应用。根据消费统计行为构建面向内容兴趣的用户画像，风向趋势内容消费对供给的指导，层次耦合的内容标签的合理挂靠关系，算法上线前的有效性分析，及算法上线后持续监控和异常告警等。

内容理解算法需要做的是面向业务场进行完整的架构设计，从算法的效率角度，包括算法服务效率，算法洞察视角等方面联动工程&数据分析提供强大的生产力，通过规模和系统厚度构建足够的技术门槛。

2021年对中国互联网，甚至是中国社会的前行都是不同寻找的一年，在全球经济下行，国家间人为壁垒构建的情况下，恰恰又遭遇了国内人口增长的停滞，国家对互联网平台的强管控，以及互联网用户渗透的见顶。

内容理解算法背后的AI算法体系多少也收到了波折，不过从整体形势来看，AI算法体系和产业化仍然在往前走。基础理论研发体系中对应的论文发表、会议举办及大赛的举行和参赛人员的规模都在增长。这两年的遇冷问题主要是受到市场大环境的影响，AI占总体投资的比重仍然在上升。从国内方面来看，全球经济的技术封锁进一步坚定了中国立足自主创新的决心和信心，国家十四五计划也明确提出了大数据，人工智能，VR/AR的产业发展规划，AI产业仍然有很强的潜力值得挖掘。

作为依附于业务的内容理解算法，需要有清晰的自我认知和定位。我们的核心价值是什么？它如何得到有效的定义和量化？作为服务于业务众多角色中的一员，如何做好同其他角色的正向互动？上述问题背后的答案代表了内容理解算法的核心作用。现在的算法界有一股投机风，什么热门就搞什么，有号称无需数据标注的无监督学习，有号称可以效果对标大量标注样本的小样本学习，有号称单个算法模型打遍天下的多模态预训练学习等等。如果从问题抽象简化的角度去研究基础的理论体系和算法学习范式是没有问题的，但是如果业务的算同学也把这类概念摆在嘴上是有问题的，脱离了业务场景的核心诉求去谈技术创造新商业，是一种对客户的傲慢，属于典型的机械主义。

作为深度结合业务的内容理解算法，应当从业务场景出发，结合算法的可行性去探索用于业务赋能的核心技术，对于明确可以产生正向业务价值的算法技术，哪怕需要较长一段时期的打磨，也要敢于投注建设，在算法研发的过程中不断地思索业务的更多可能性，逐渐把业务的不确定性转化为技术的相对确定性。对于较长时间无法形成对业务贡献的算法，应当果断放弃深入研究，当然作为技术观望跟进是没有问题的。

从目前形势来看，内容理解算法的发展确实碰到了一些困难，但我们可以保持对未来的谨慎乐观，期待下一代内容消费形态的来临，同时尽可能多地进行业务场景的细化进行能力输出和加强，把存量业务价值做好放大，通过算法自身的持续建设，为将来可能来临的那一刻做好技术储备。

宇宙元素论文怎么写好发表

宇宙就是天地万物的总称。宇宙一词最早出现于战国时代尸校的《尸子》一书中。尸佼认为：“上下四方曰宇，往古来今曰宙。”这样，我们可以知道“宇”是表示空间，“宙”是表示时间。空间和时间的概念，随着历史的演进而逐渐发展。宇宙的界限，随着天文学的进步而逐渐扩大。我们的祖先由于受条件的限制，只能用眼睛观测大地万物，因而错误地认为宇宙是有边界的，所以人们常说“近在眼前，远在天边”。虽然先祖关于宇宙边界的认识有失偏颇，但他们在2300多年前就巧妙地把时间和空间结合在一起，这一点是值得肯定的。而欧洲在中古以前，还是把空间与时间割裂开来的。关于宇宙的思想，我们的祖先要比当时的西方人丰富得多。随着科学技术的发展，观测工具日益先进，人们对宇宙的认识逐步加深，从太阳到太阳系，再扩展到银河系，河外星系、星系团、总星系。现已能观测到200多亿光年的宇宙深处，这个范围内包含了10亿个以上的星系。“物理宇宙”即从物理现象上进行解释的宇宙。它在空间上是无边无沿的，在时间上是无始无终的，部分为人们所见，即“观测到的宇宙”，大部分是人们的观测所不能及的。宇宙分为凝聚结构宇宙与耗散结构宇宙，凝聚结构的宇宙是无生命的宇宙，那时的宇宙是一个巨大的黑洞，所有的物质能量都向宇宙的核心收缩，慢慢的凝聚成一个巨大的物质能量团。这时的宇宙中的物质（质量体）转化成能量的速度远远的小于能量转化成物质的速度，所以宇宙便凝聚成一个超巨物质能量团。宇宙的这种状态并不能长久维持，当宇宙收缩到一定的程度后，由于其内部的温度与压强的升高，物质转化成能量的速度慢慢的变快，而能量转化成物质的速度慢慢的变慢，当这种变化到了一个临界点后，整个宇宙便发生逆转，逐渐物质转化成能量的速度远远的大于能量的速度，整个宇宙开始急剧澎涨，达到一定的程度后，宇宙便发生大爆炸，于是宇宙便开始释放与辐射能量，这便是耗散宇宙的开始，耗散宇宙便是生命宇宙。因此，宇宙是散则生，聚则死；而生命是聚则生，散则死。宇宙与生命是如此的辨证统一的。在以地球为中心的40万亿公里的范围内，没有第二个可供人类生存的星球了

我们都生存在同一个地球上，而地球又是宇宙中的一颗行星。宇宙是千变万化的，这一刻是这样的，下一刻就截然不同了。宇宙是神秘的，那一颗颗星系让我们眼花缭乱。从我的知识体系中，我知道：在200年前，人们一直认为天空中有5个行星，加上地球就是6个。五大行星再加上太阳，月球，就被称为“七曜”。岁月流逝到了1781年3月31日这天，在英国，有个叫威廉·赫歇耳的天文学家用自己的望远镜，看到了在土星之外那颗蓝色的天体——天王星。这个发现，突破了千百年来的传统观念，为人类在探索宇宙的道路上，迈出了了不起的一步，起了解放思想的作用。这让我我想起了李四光说过的：真理，哪怕只见到一线，我们也不能让他的光辉变得暗淡。”正是因为这样，才会有如此重大的发现，这一切都归功于科学家们坚持不懈的努力。宇宙，既美丽神秘，却又危险，各种星系中，最危险的就是黑洞了，“黑洞”顾名思义，就是不会发光，黑洞洞的。他虽然在宇宙中，但它并不是“星”，而是空间的一个区域，一种特别的天体。它具有强大的引力场，以致任何东西，甚至是光都不能从中逃逸，成为宇宙中一个吞噬物质和能量的“陷阱”。黑洞绝非是永久的隐蔽而毫无生气的物体。由于它的电荷和角动量，黑洞是一个动力学系统，能够受力和施力，能够吸收和提供能量，也就是说它是随着时间变化的，而且它的表面积绝不会随着时间减少，而会随着对物质和辐射的捕获而大。当两个黑洞相撞并成为另一个黑洞。这个面积就一定会大于两个之和。更让人惊奇的是，有一种黑洞会缩小叫量子黑洞。多么神奇啊！宇宙中竟然有如此多的奥秘，这正是人类科学的结晶，只有我们相信科学，探索科学，才能学到更多的知识！

是谁兰化一中的？人类探索太空历史记录太多了，我只简要的帮你归纳： 1957年10月4日发射了人类历史上第一颗人造卫星:斯普特尼克. 1961年4月12日，苏联成功地发射了世界上第一艘载人飞船“东方”1号，乘坐这艘飞船的航天员是加加林。 1963年6月16日世界上第一位女航天员是苏联的捷列什科娃乘“东方”6号进入太空，在轨道上运行了70小时50分钟，绕地球48圈。 1965年3月18日苏联发射了“上升2号”飞船，该飞船有两名航天员，别列亚耶夫空军上校和列昂诺夫空军中校。列昂诺夫在舱外空间环境中行走了12分钟，成为太空行走第一人。 1967年4月24日，苏联航天员科马罗夫(Komarov)因飞船在再入过程中降落伞失灵，飞船坠毁而身亡，成为世界上第一位在执行太空飞行任务时献身的航天员。 1968年12月21日，美国的土星5号火箭发射升空，它携带的阿波罗8号飞船乘坐着3名航天员。在12月24日上午，机组抵达了月球轨道并进入环绕月球的轨道运动。这是人类第一次环绕月球飞行。 1969年1月14日，苏联发射载人飞船联盟4号，1月16日与联盟5号对接成功，这是世界上第一次实现两艘飞船在太空对接飞行。 1969年7月16日，美国阿波罗11号飞船离开地球，飞往月球。7月20日，美国东部时间晚上10点56分，在着陆约6小时后，航天员阿姆斯特朗钻出登月舱，下到月球表面。 1970年4月15日阿波罗13号机组到达月球的远边，距离月球表面254公里，距离地球400171公里，创下了航天员太空飞行最远的纪录。 1970年6月1日，苏联发射了联盟9号飞船，机组人员2名，目的是研究长期无重力飞行对机组的效应。该飞船在太空飞行17天16小时58分55秒，于6月19日返回地面，成为在太空飞行时间最长的飞船。 1971年4月19日，苏联发射了世界上第一座空间站“礼炮”1号，开辟了载人航天的新领域。“礼炮”1号重18425公斤，运行到1971年10月11日。运行时间最长的空间站 1981年4月12日，第一架航天飞机“哥伦比亚”号在卡纳维拉尔角肯尼迪航天中心发射成功，揭开了航天史上新的一页。 1984年7月25日，苏联女航天员萨维茨卡娅走“礼炮”7号空间站的舱门，进行了3小时35分钟的太空行走，成为世界上第一位进行太空行走的女航天员。 2003年10月15日,“神舟”五号发射升天后,在太空飞行了21小时23分,顺利返回神州大地，是中国第一个载人进入太空，圆了中国人的愿望，还圆了400多年前明朝人万户想乘上火箭升空的梦想 2004年10月24日，苏联/俄罗斯的航天员在太空共飞行了16858.71人/天。是世界上太空飞行时间最长的国家。 2005年7月4日，深度撞击号将要发射出一个重372公斤(820-lbs)的0铜质撞击舱，以每小时37,015公里(23,000 mph)的速度，撞击进入坦普尔1号彗星的岩石和冰的彗核。这是人类探测器首次撞击彗星，一是破解生命起源之谜，二是为了防止2036年阿波菲斯撞击地球而做试验。 2006年07月17日 21:15 美国发现号航天飞机在佛罗里达州肯尼迪航天中心成功着陆。 2007年9月14日日本探月卫星“月亮女神”号发射升空，主要任务是观测月球表面地形、研究元素分布等，日本研究人员称，这是日本2025年建立载人太空站第一步。 2008年印度计划探测火星 2010年发现号航天飞机将废止，之后航天飞机将不再造，升级为空天飞机，安全性能大大提高。 2010年，国际空间站将建成，总重量423吨，长108米，宽88米。有6个实验室，33个标准有效载荷柜，可载6至7人。这将是最大的空间站。 2012年人类计划在月球拟建基地。 2026年美国计划把人类送入火星。 ......

宇宙的探索是很有意思，很有意义的。真的。我觉得如果我们老师留这个，我一定会很认真的完成的。你为什么却···真让人看不到希望！

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康斯坦丁·齐奥尔科夫斯基写的。1903年，俄罗斯的康斯坦丁·齐奥尔科夫斯基发表了《利用喷气工具研究宇宙空间》的论文，深入论证了喷气工具用于星际航行的可行性。

在齐奥尔科夫斯基一生中，他最感兴趣、花费精力最多、取得成就最大的领域是航天。在很小的时候，有关星际航行的问题已经开始强烈地吸引着他。他在1911年回忆说："在过去很长时间里，我也和其他人一样，认为火箭不过是一种少有用途的玩具。

我已很难准确回忆起我是怎样开始计算有关火箭的问题。对我来说，第一颗太空飞行思想的种子是由儒勒·凡尔纳的幻想小说播下的，它们在我的头脑里形成了确定的方向。我开始把它作为一种严肃的活动。"