一、一个版面智能调度与输出系统的设计与实现（论文文献综述）
教育部[1]（2020）在《教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知》文中认为教材[2020]3号各省、自治区、直辖市教育厅（教委）,新疆生产建设兵团教育局:为深入贯彻党的十九届四中全会精神和全国教育大会精神,落实立德树人根本任务,完善中小学课程体系,我部组织对普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版）进行了修订。普通高中课程方案以及思想政治、语文、
刘磊[2]（2020）在《基于QFD的可视化系统项目设计优化研究》文中进行了进一步梳理随着电网结构日益复杂,电力调度数据迅猛增长,对调度控制系统相关应用软件质量要求与日俱增,可视化系统正是该系统重要展示窗口之一。针对KD公司在可视化系统项目建设过程中,客户需求难以有效转化为功能设计这一问题,本文将QFD应用在KD公司可视化系统项目的规划、设计阶段,研究如何在设计过程中利用QFD把客户需求转化为软件产品功能设计,进而提升KD公司的可视化系统产品质量和市场竞争力。本研究根据KD公司现有可视化系统项目的设计现状和方法,提出了存在的问题。介绍了QFD相关理论,并据此提出可视化系统项目的4个质量提升方法,为实践项目提供可操作性的指导方法。本研究利用QFD理论把KD公司可视化系统项目的客户需求转化为功能设计的研究中,首先通过对实践项目的用户进行访谈,获取并整理分析实践项目的用户需求,结合KJ法对用户需求进行分类,得到KD公司可视化系统项目的21项用户需求。其次通过问卷调查,结合项目实际情况,选择并使用了重复抽样法,整理出用户需求的重要度。再次基于QFD理论构建了相互关系矩阵、评价矩阵和输出项矩阵,搭建了需求转换的质量屋,以质量屋的具体指标为依据,确定了可视化系统的5个功能关键点,分别为数据图形化设计、三维引擎、数据处理功能、数据提取及分类和移动终端控制定制。最后分别对5个改进功能关键点在实践项目中的应用情况进行说明,对已使用和未使用改进关键点的项目应用情况进行评价,对比两者的提升成效,分析应用本方法对实践项目产生的效果。通过应用本方法对具体案例的实施效果表明,本方法切实可行并具有良好的实施效果,为后续提升KD公司可视化系统的产品质量和用户满意度提供了指导方法。本研究对可视化系统产品质量提升和今后KD公司其他软件开发项目具有一定的实际和指导意义。
刘奕[3]（2020）在《5G网络技术对提升4G网络性能的研究》文中认为随着互联网的快速发展,越来越多的设备接入到移动网络,新的服务与应用层出不穷,对移动网络的容量、传输速率、延时等提出了更高的要求。5G技术的出现,使得满足这些要求成为了可能。而在5G全面实施之前,提高现有网络的性能及用户感知成为亟需解决的问题。本文从5G应用场景及目标入手,介绍了现网改善网络性能的处理办法,并针对当前5G关键技术 Massive MIMO 技术、MEC 技术、超密集组网、极简载波技术等作用开展探讨,为5G技术对4G 网络质量提升给以了有效参考。
张浩[4]（2019）在《面向板式产品定制生产的组批与排样协同优化方法》文中进行了进一步梳理板式产品是指以板材为主要原料,以平面加工为主要加工形式,由多种板式配件经过装配而形成的一类产品,常见于PCB电路板、板式家具、3C家电、玻璃、钣金、建材与印刷等诸多产品。板式产品制造企业常面临着“多品种小批量”的定制生产需求,生产订单变更频繁、交货期紧迫,这一生产特征导致生产过程批次多、换产频繁,进而导致原材料利用率与生产效率低下、设备稼动率不平衡、资源配置不合理、交期保障困难等一系列问题,迫切需要提高订单组批能力,降低生产批次。下料排样是板式产品制造过程的首道工序,直接影响生产批次构成和后续工艺流程的执行,进行订单组批与排样的协同优化有利于实现板式产品定制生产过程的系统性优化,同步提高原材料利用率和减少生产批次,降低生产成本,提高生产效率,研究订单组批与排样的协同优化问题具有重要的理论研究价值和实际工程意义。论文重点研究板式产品定制化生产中排样优化问题、订单组批问题以及组批与排样协同优化方法。主要的研究工作如下:（1）研究与分析了板式产品定制化生产的共性需求与优化问题。对板式家具、中空玻璃、PCB样品板三类主要板式类产品生产的定制设计需要与优化问题进行了深入的分析,研究了板式产品生产特征的相似性传递过程（几何-工艺-运动-优化）,揭示了这一类定制产品生产过程的共性耦合优化问题“组批-排样-X优化”,并提出了涵盖子问题求解算法和解耦算法的求解思路。（2）针对满足“一刀切”板材长度可变的二维矩形排样优化问题,提出了基于组化的改进型启发式搜索算法BBHSA。在BBHSA中,矩形件被合拼成块,这些块提供了良好的布局元素,并作为启发式搜索过程中构造树的基本组成部分。排样过程中使用了排放和分割、放宽和收缩以及在线组块三个基本操作进行搜索,以加快搜索速度,提高解的质量。该算法对Benchmark上零浪费情况下案例具有较好的计算效率,能够对文献中提及的几乎所有的零废料标准案例得到最优解。（3）针对考虑叠板组批的切割与排样协同优化问题,提出了一种基于叠板数分层的多叉树递归搜索算法。建立了使用原材料和切割加工时间造成总成本最小化的数学模型;提出了一种基于叠板数分层的排样递归搜索方法;采用基于多叉树结构的分层迭代式协同优化机制,并利用多个利用率阀值进行多叉树分层迭代。与行业主流软件计算对比表明,该方法能提高原材料利用率和切割效率,降低生产总成本。（4）针对大规模排样优化计算时间长等问题,提出了一种基于机器学习的排样下料率预测代理模型。通过学习实际生产订单中的排样历史数据,运用RandomForest模型、XGBboost模型与Lightgbm模型对历史订单排样经验数据进行分析与学习,能快速的对新订单任务的排样优化结果进行精准预测。（5）针对板式产品定制化生产中订单组批与排样协同优化问题,提出了一种基于下料率代理模型的订单组批与排样迭代优化方法。提出了一种满足交货期与生产工艺约束的凝聚层次聚类算法进行订单组批优化,利用代理模型对组批方案进行排样利用率预测与方案评估,通过代理模型对组批方案筛选,再进行组批与排样问题的迭代优化,能大幅缩短搜索时间。基于上述订单组批与排样协同优化方法,开发了相关系统并在企业开展实际应用,验证了算法的工程应用价值。论文相关方法/算法能够为板式类产品相关企业提供高效的订单组批与排样优化服务。
王明兴[5]（2019）在《印前自动检测与校正系统设计》文中提出印前检测与校正是稿件印刷前的最后一道工序,此过程会检测稿件中的多个印刷参数,确定其是否符合印刷要求,对于不符合印刷要求的稿件进行校正,避免印刷阶段出现错误,此过程也是印刷领域的研究热点和难点。目前印前检测与校正领域存在以下几个难点:稿件检测项目较少且准确度不高,不支持对稿件错误项目进行修正或其他写入操作。检测与修正过程无法实现自动化,仍然需要人工处理每一份稿件。缺乏高效的稿件处理结果校验算法,依赖人工校验。处理模式为单机处理,无法适用于大规模印刷场景。为解决上述难点,首先本文与印刷工作人员,工程师确认了与印刷相关的稿件检测项目和检测规范,校正项目和校正规范,并确定了印前稿件检测与校正需求、稿件预分类需求、参数设置需求、处理结果校验需求、检测结果显示需求、系统运行状态显示需求、大规模分布式集群处理需求、分布式集群管理需求。其次详细地说明了本系统的核心算法模块,包括稿件检测算法,稿件校正算法,辅助算法模块,包括稿件预分类算法,处理结果校验算法,模型自动更新算法模块,前端显示界面设计,以及对上述算法的实验证明及异常处理,最终实现了稿件检测与校正和检测结果校验的全面自动化。本文也详细说明了分布式集群算法的设计与实现,包括分布式集群处理算法,分布式集群容灾算法,分布式集群负载均衡算法,日志管理与异常管理模块,稿件分类输出模块。实现了系统高吞吐量处理稿件的目标,并通过分布式集群管理提升了整个系统的健壮性。最后在工厂部署本系统,并进行了大规模稿件处理实验和数据库网络负载实验,验证了本系统的可靠性、高效性、稳定性,与稿件印刷的其他自动化流程顺利对接,同时也支持印前稿件检测与校正系统搬迁至云端并成功通过商用测试,目前已投入生产。
张磊[6]（2019）在《PCB定制生产的组批与拼版联合优化方法研究》文中进行了进一步梳理在大规模定制生产的潮流中,随着市场竞争的日趋激烈,如何提高生产效率、快速响应客户需求是PCB生产制造企业长期发展的关键。PCB订单组批与合拼下料是PCB生产的首道工序也是瓶颈工艺段,在投产前合理地规划下料方案对降低生产成本和精细化生产具有重要意义。PCB订单组批和拼版问题是研究在决策订单分配和PCB合拼排样过程中,如何实现母板拼板种类的最少化,从而减少生产调整的次数。本文从该问题入手,不仅提出了PCB订单组批和拼版问题的联合优化方法,还研究了由该问题衍生的拼板种类优先级排序问题,并给出了排序方法,具体研究如下:针对PCB订单组批和拼版联合优化问题,建立以生产所有订单所需总拼板种类最少化为目标的数学模型,提出了基于化学反应优化算法的求解框架。首先,采用二进制矩阵编码的方式,通过化学反应优化算法的单分子无效碰撞、单分子分解、分子间无效碰撞、分子间合成这四种基本算子对决策订单最优分配方案进行搜索。然后,通过“分组-排样-分组”迭代方式确定每个批次中订单的合拼方案、单张母板拼板上每种PCB的排版数量以及每个PCB的排版位姿。为了提高算法的收敛精度和收敛速度,在框架中引入了精英保留策略和自适应搜索策略。最后,将本文算法与工厂方案相对比,结果优于工厂方案,验证了优化算法的有效性。针对PCB母板拼板种类优先级排序问题,首先,根据优先级评价指标确定原则建立了由拼板紧迫度、拼板客户重要度、拼板效益和质量要求组成的评价指标体系。然后,采用AHP与TOPSIS相结合的评价方法对拼板种类优先级进行排序。最后,通过算例对评价方法进行了验证。针对目前大多企业还是采用人工拼版的问题,通过对系统功能模块的规划以及对系统数据库和界面的设计,开发了基于Java语言的PCB板开料与合拼系统,实现了PCB订单自动组批和拼版功能。
张鑫桂[7]（2019）在《变电站空气开关和连接片智能识别系统研究》文中研究指明为适应经济和电网一体化模式的发展,本文开展变电站空气开关和连接片智能识别系统研究。空气开关和连接片状态核查工作是变电站运维人员每月的工作之一,通过该项工作能够发现空气开关和连接片状态错误,降低电网运行风险。本文研究以智能化、电子化、无纸化的识别系统工作方式替代传统的纯人工工作方式,能够有效提高工作效率,降低劳动时间,为电力设备运维网络化奠定良好的基础,具有重要的意义。本文研究的变电站空气开关和连接片智能识别系统主要包括三大模块:空气开关和连接片定位模块、基于卷积神经网络的空气开关和连接片状态识别模块以及空气开关和连接片名称文字识别模块。首先,对于空气开关和连接片这两种设备提出了一种统一的图像定位方法,采用基于边缘和模板匹配的方法实现图像的定位功能。其次,为了识别空气开关的分合状态或连接片的投退状态,设计能够主动学习特征的卷积神经网络。卷积神经网络主要由输入层、多个卷积层和池化层、全连接层、输出层组成。再次,应用百度云文字识别方法识别空气开关和连接片的名称。最后,将这三大模块的运算结果汇总、整合输出,实现了从输入图像到空气开关及连接片状态和相应名称的文本输出的功能。通过实验验证了本系统的识别效果优良。空气开关和连接片定位模块应用效果良好,空气开关定位准确率为0.97087,连接片定位准确率为0.99471。基于卷积神经网络的空气开关和连接片状态识别模块应用效果优异,空气开关状态识别准确率高达0.995,而连接片状态识别准确率高达0.99734。空气开关和连接片名称文字识别模块应用效果优良,空气开关名称文字识别准确率为0.87118,连接片名称文字识别准确率为0.95058。当单个空气开关或连接片设备的定位准确、状态识别准确且文字识别准确率超过80%时,该设备定义为总体识别准确设备。经统计,单个空气开关总体识别准确率为0.83738,单个连接片总体识别准确率为0.90212。本系统能够较准确地实现空气开关和连接片的识别功能,效果优良。
杨丽玄[8]（2018）在《数字多媒体报刊客户端的设计与实现》文中提出随着移动互联网的深入发展,手机等移动终端技术的突飞猛进,数字化的功能呈现出日新月异的景象,媒体业呈现绿色环保、无纸化的发展趋势。本文所研发的数字多媒体报刊客户端平台从实际意义出发,促进媒体融合发展。数字多媒体报刊平台结合了传统平面的媒体的特点和新媒体的优势,将两者完美的融合,使新产生的内容有平面媒体的原版特性,同时附带着新媒体传播方式快而广泛的特性,保护平面媒体在互联网时代不被边缘化,为平面媒体的数字化发展开创新的局面。为了实现用户在手机等移动终端上进行新闻报刊的实时阅读,本文基于移动互联网技术,结合媒体管理端程序、服务器程序、移动终端及电脑终端等多方面技术,实现一款数字报刊系统,该系统主要是能实现纸质报刊在WEB上的―原汁原味‖的浏览方式,数字报刊的按日期检索功能,数字报静态页面文件的生成和发布。通过输入PDF文件、PS文件以及图片等不同格式的文件,经过反解,标引,识别,用户自定义编辑等操作,最终生成数字报刊,并将其发布到其它平台,支持多种平台终端设备的浏览和查看。根据移动终端与电脑终端的需要,请求服务器中将电子纸质报刊内容组织传输到终端,终端解析数据并进行回显。本系统基于移动开发平台,利用移动终端与服务器端相结合技术,在iPhone,Android,Symbian,Windows Phone等平台上实现本文数字化展示系统,展现PDF,PS等排版系统的解析,实现新闻报刊原版及文本格式的展现,从而为广大用户提供方便快捷的即时新闻阅读体验。
李斐飞[9]（2017）在《价值重构：数字时代广告公司商业模式创新研究》文中认为今天数字技术趋于成熟,并在应用领域内迅速普及,将人类社会带入信息化的高级阶段—数字时代。新技术与新的社会发展阶段,带来了全新的价值创造方式和商业规则。对于广告公司而言,如何在不断变革的环境下生存发展下去,是业界和学界的共同关注课题。价值是人类社会经济系统永恒的主题,从农业经济到工业经济,再发展到今天的信息经济乃至数字经济,社会价值系统呈现出连续性与非连续性的变化特征,唯一不变的是社会经济系统的终极使命——创造“价值”。从微观层面商业模式是企业组织的价值逻辑,它必然折射出特定阶段更为宏观的社会价值系统的价值创造逻辑。本研究以“价值创造”为核心,试图回答“从工业社会价值生产系统走向数字社会价值系统的过程中,广告公司如何通过商业模式来实现生存和发展”这一现实问题。本研究将这一复杂问题分解为四个子问题:第一,数字时代广告公司商业模式的基本范式是什么;第二,对比传统广告公司商业模式的基本范式,数字时代广告公司商业模式出现了哪些创新?第三,主导广告公司商业模式创新的推动性因素是什么;第四,从传统到数字时代,广告公司商业模式创新的可行性路径。为了得到这四个问题的答案,本研究采用了理论演绎与经验研究两种研究路径。一方面以价值理论为工具,通过理论演绎将广告公司商业模式创新这一具体问题置于社会价值系统的范畴内,通过社会价值系统的演变过程分析和研究数字时代广告公司商业模式的创新方向和方式。另一方面,从现实材料中,采用定性为主体的案例研究、比较研究,结合部分定量分析,采用NVIVO.11作为案例研究的数据储存、分析工具,通过两个相互联系的子研究,总结业界在实践中给出的解决方案以及相关思考。两种不同的研究路径,可以将从上至下的理论研究与从下至上的经验研究相互对比、相互补充,试图对以上的四个子问题做出比较客观,又具有一定理论前瞻性的解答。全文分七个部分:前两章是论文的基础,第一章绪论,对本研究的基本介绍,包括背景、研究问题和研究意义,并界定研究对象核心概念,澄清研究的基本问题内容、研究方案的设计;第二章文献综述以及理论资源。通过梳理商业模式理论、以及商业模式创新理论,统一本研究中的核心概念:商业模式以及商业模式创新。并通过对以往学者的研究范式的梳理,确定了以理论演绎和案例归纳作为本研究的两个研究方法路径。并在此部分梳理了经济学与管理学体范畴内的价值理论体系,明确了本文的理论工具选择;第三、四、五章,是采用理论演绎的路径对四个问题进行具体的研究。这三章的基本理论工具是经济学与管理学中的价值源泉与价值工具理论,通过对以“价值”创造为核心的人类社会价值系统的历史性梳理,总结不同社会价值系统下的价值创造的一般性规律和决定性力量。并由外在社会价值系统的价值创造规律,推导作为企业组织的广告公司价值创造的基本逻辑——商业模式的变化规律以及发展趋势。第三章,回顾了工业社会广告公司商业模式创新的历史发展过程,探讨了广告公司在工业社会中的价值定位以及商业模式的一般演进规律,并提出在工业社会价值系统下,广告公司商业模式创新是基于工业社会内在价值逻辑自我完善和自我发展主导下的价值创新;第四章从解构到重构:“技术-价值范式”迭代中的广告公司商业模式创新,从技术社会学视角提出社会价值系统的内在价值逻辑——“技术-价值范式”这一全新的构念。商业模式创新,都是由社会价值系统的“技术-价值范式”所决定和主导的,因此整个社会价值系统的“技术-价值范式”迭代发展,必然导致广告公司旧有商业模式的解构,继而建构符合新的技术价值范式的新商业模式。第五章,数字时代“技术-价值范式”下广告公司商业模式基本范式以及创新路径。本章并通过阐述数字时代“技术-价值范式”的内在逻辑,分析其主导下的广告公司商业模式的可能范式,并解析其理想范式的价值创造机制、竞争机制,并进一步分析从传统的广告公司商业模式向数字时代广告公司商业模式创新重构的可行性路径。本研究的第六、七两个章节,则从丰富的实践案例中,以多案例研究的方式对这四个问题进行了归纳式的研究。第六章,价值重构:基于多案例的数字时代广告公司商业模式创新的实证研究。本章采用一种对比研究的方式,通过对传统广告公司商业模式与数字时代商业模式的比较,去回答数字时代广告公司商业模式的基本范式;以及广告公司商业模式是否存在创新,哪些方面存在创新。第七章殊途同归:基于多案例的数字时代广告公司商业模式创新路径及动力机制研究。本章通过纵向解剖个案的方式,通过对新进入的广告公司与传统在位者的创新过程研究对广告公司商业模式创新中的推动力量与创新路径进行深描,并提出数字时代“技术-价值范式”下的广告公司商业模式创新的一般路径以及影响因素的理论模型构想。本研究的第八章结论与展望则在总结了本研究的基本研究结论的基础上,从组织层面为商业模式转型中的提出广告公司提出策略性建议,在制度层面为政策制定提出一些思考,并在最后提出了本研究的不足和未来研究的展望。本研究的主要结论包括:第一,广告公司商业模式的创新的基本特征是价值创新,其创新的方向是由其所属的社会价值系统的“技术-价值范式”所决定的,在“技术-价值范式”主导下,企业家扮演广告公司商业模式创新的内部推动者角色。“技术-价值范式”是复杂性系统:其中技术与价值需求（包括媒体、广告主、消费者）是外部根本性驱动力量;竞争者与合作伙伴,尤其是资本市场的推动是影响广告公司商业模式模式变迁的重要的外部影响因素;推动企业商业模式变革内在驱动是企业内部的企业家（企业家精神）。广告公司商业模式创新过程中,这些因素对商业模式创新的驱动并不是直线型因果关系,他们彼此之间相互影响,共同演进。它表示在社会价值系统演进过程中,通过系统内彼此相关的元素的相互作用,而实现广告公司商业模式创新。第二,从传统到数字时代“技术-价值范式”的迭代决定了广告公司商业模式必然发生价值重构。其理想的发展范式是构成营销价值网络的“大平台”“小服务前端”或“大平台+小服务前端”模式。在“大广告产业”的范畴内,现阶段广告公司商业模式创新的方向是打造“大平台”或“小服务前端”的商业模式,而少数具有较强实力的企业正在设计打造“大平台+小服务前端”的整体价值网络系统。“大平台”、“小服务前端”或“大平台+小服务前端”的商业模式建立的基础是基于稀缺知识资源的互补,参与者必须建构或者嵌入到特定的营销价值网络系统中,从而获取网络租金。“大平台+小服务前端”的商业模式本身是与数字时代“技术-价值范式”专业分工相互匹配的一种组织合作和价值生产的治理制度,它主动通过关系构建从而进行价值创造,这种商业模式中的价值模块之间通过嵌入到这种组织形态中形成彼此的利益相关者,它们通过相互耦合实现价值的创造,价值转移、价值分配以及价值消费。第三,数字时代广告公司商业模式实现了创新。广告公司的价值主张发生了创新性的演进:从为广告主提供整合营销传播迁移到提供更加丰富的营销服务演进。以数据作为核心资源的智能投放等企业的商业模式中服务范畴出现较明显的扩展,他们为具有营销或营销传播需求的小微创新者提供营销服务。此外通过商业模式创新,广告公司提供的价值内容实现了飞跃:一方面大幅度低营销传播过程的交易费用,提高交易效率;二,是通过创造体验价值,增加商品的价值总和。此外,价值主张创新带动的广告公司商业模式的价值建构方式以及价值获取也实现了创新,从价值建构角度来看,数据、信息、知识,广告公司中愈来愈成为核心资源,而传统价值链式的组织治理方式向价值网络转变;从价值获取视角来看,广告公司的成本结构向大数据技术转移,并在盈利方式上显现出更加弹性、多元化的特征。第四,广告公司商业模式的基本范式从传统走向数字是一个从解构到建构的过程,不同基因的企业有不同的创新路径。从价值系统的层面来看,价值实现机制的演进,数字时代“技术-价值范式”带来价值链模式的解体和价值网络的建构,这是一个从解构到建构的过程,具有普遍性。从具体的企业组织角度来看,在位企业与新进入者的商业模式创新的路径具有显着的差异。新进入者的价值定位是全新的,直接进入数字营销价值系统的核心区域。其商业模式创新是从无到有创新路径:设计—建构—优化。与新进入企业不同,位企业在传统价值系统中的原有价值定位受到新的“技术—价值逻辑”侵蚀后,会有两种选择:固守或创新。采用商业模式创新也与新进入企业不同,在位企业一般选择在原有商业价值主张的基础上,以最小风险成本为目标,渐进性迁移到数字营销价值系统中,采用一种迂回路径:补充—设计一整合—优化。
贾军[10]（2017）在《媒体智能化背景下的新闻生产研究》文中进行了进一步梳理移动互联网、物联网、大数据、云计算、人机交互方式智能化、人工智能算法等共同推动着当前的媒介平台、系统向智能化方向发展。在媒体智能化发展进程中,社会信息传播系统转向在线社会信息传播系统,媒体智能化发展从新闻内容形态、新闻生产者、新闻制作、编辑、分发等环节对新闻生产实践活动带来变化和创新。而与此同时,我国媒体新闻生产实践活动在媒体智能化发展背景下面临着更深层次的危机。基于此背景,本文研究聚焦于媒体智能化背景下智能化媒体新闻生产,以新闻生产理论、技术取向的媒介环境学作为理论资源,在媒介形态发展的历史规律和宏观背景下,以案例法、溯因推理等研究方法,对当前国内新闻生产进行考察,分析媒体智能化发展趋势对新闻生产实践活动影响,尝试构建智能媒体的新闻生产实践活动及其模式,以弥补现有模式解释力的不足。在智能媒体新闻生产实践活动构建的基础上,针对我国当前传统媒体新闻生产实践活动所面临的问题和困难,提出了传统媒体在智能化过程新闻生产转型的对策和建议。媒体智能化发展改变媒介形态是本文研究问题的起点,智能媒体的媒介形态回归口语传播时代的特征,实现对人各项感官的全面调动和再平衡。媒介形态的改变推动了智能化媒体新闻生产实践活动的创新。本文在新闻生产实践活动的构成要素和业务流程的基础上,形成了新闻内容、新闻生产者及工作方式、新闻编辑、新闻分发和受众的分析框架。智能媒体新闻生产内容的总体特征是再现式新闻报道,突出沉浸感和临场感,优化传播效果。新闻传播主体维度上表现为新闻机构、普通用户、自媒体和人工智能计算程序共存的新闻生产图景。新闻编辑部的功能退守到内容编辑领域内,编辑部职能向平台层面转型,呈现出更多自组织、自动化的特征。智能媒体的受众实现了从“不定量的多数”向具有清晰存在感的“节点”转向。算法的本质在于,基于新闻内容的标记和用户画像,主动向用户提供用户可能会感兴趣的信息。智能媒体依靠人工编辑和算法协同实现新闻分发,有利于解决受众信息阅读碎片化、资讯信息大规模产出这两大趋势之间存在的注意力资源有效配置的根本性矛盾。在此基础上,本文提出了智能媒体、智能媒体新闻生产循环系统、智能媒体树形模型、智能媒体生产主体的煎蛋模型等,试图再现智能媒体多主体共存、传统新闻生产主体去中心化以及普通用户以社会化方式参与新闻生产的特征,是在人类智慧的基础上发展出来的人类智慧和人工智能协同的信息传播流动联盟。本文最后提出媒体智能化背景下传统媒体的新闻生产实践对策。坚持内容价值,编辑部职能转向UGC内容的公司化接管、对新闻资讯内容的知识化管理和新闻资讯的核查与求证。在智能化媒体的内容形态方面,要遵循媒介发展规律创新进行内容创新,智能化媒体要注重数据价值的挖掘、表达方式向视觉转换,同时增加新闻内容的场景因素。以组织及其成员的观念和技能为切入点,推动新闻组织机构内组织规范、新闻常规与新媒介配套发展,以智能媒体算法驱动实现人工编辑自我定位,实现人机协同。媒介组织创新是智能媒体新闻生产的组织机构保证,本文认为要以互联网为主体、以吸引和汇聚用户为目的、以三个平台建设为核心、同时争取国家政策层面的支持。
二、一个版面智能调度与输出系统的设计与实现（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、一个版面智能调度与输出系统的设计与实现（论文提纲范文）
（2）基于QFD的可视化系统项目设计优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 对理论工作的研究意义 |
| 1.2.2 对实际工作的研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 研究方法 |
| 1.5.1 QFD技术 |
| 1.5.2 文献检索研究 |
| 1.5.3 访谈法 |
| 1.5.4 调查问卷法 |
| 1.6 研究创新点 |
| 第2章 相关理论和文献综述 |
| 2.1 QFD的概念 |
| 2.2 QFD的模式 |
| 2.2.1 日本综合QFD模式 |
| 2.2.2 美国供应商协会的四阶段模式 |
| 2.2.3 美国质量与生产力中心的GOAL/QPC模式 |
| 2.3 QFD的核心—质量屋技术 |
| 2.4 QFD和其他方法相结合的研究 |
| 2.5 基于QFD提升可视化系统的质量方法 |
| 2.5.1 可视化系统需求设计过程模型的提出 |
| 2.5.2 用户访谈和需求获取模型 |
| 2.5.3 可视化系统设计参数获取阶段模型 |
| 2.5.4 相关矩阵获取和竞争性分析模型 |
| 第3章 KD公司可视化系统项目现状 |
| 3.1 KD公司简介 |
| 3.2 KD公司可视化系统项目设计现状及问题 |
| 3.2.1 KD公司可视化系统项目设计现状 |
| 3.2.2 KD公司可视化系统项目设计方法 |
| 3.2.3 KD公司可视化系统项目设计方法中存在的问题 |
| 3.3 应用项目概况 |
| 3.3.1 应用项目背景 |
| 3.3.2 应用项目概况 |
| 3.3.3 应用项目的内容要求 |
| 3.3.4 应用项目的技术质量要求 |
| 第4章 基于QFD的项目设计优化 |
| 4.1 搭建质量屋 |
| 4.1.1 客户质量需求获取 |
| 4.1.2 质量需求展开 |
| 4.1.3 用户质量需求的重要性 |
| 4.1.4 技术特征获取 |
| 4.1.5 用户需求与质量元素的相关矩阵 |
| 4.1.6 技术竞争性评估 |
| 4.1.7 质量屋 |
| 4.2 设计改进方向 |
| 第5章 应用成效 |
| 5.1 应用情况 |
| 5.2 应用评价 |
| 5.3 应用结果 |
| 第6章 结论与建议 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 创新点与不足 |
| 参考文献 |
| 附录 :“基于QFD的可视化系统需求设计研究”问卷调查 |
| 致谢 |
（3）5G网络技术对提升4G网络性能的研究（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 4G网络现处理办法 |
| 2 4G网络可应用的5G关键技术 |
| 2.1 Msssive MIMO技术 |
| 2.2 极简载波技术 |
| 2.3 超密集组网 |
| 2.4 MEC技术 |
| 3 总结 |
（4）面向板式产品定制生产的组批与排样协同优化方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 板式产品定制化生产研究现状 |
| 1.2.1 生产产品的定制化 |
| 1.2.2 生产线的定制化 |
| 1.2.3 定制化生产研究综述 |
| 1.3 板式产品生产中关键优化问题 |
| 1.3.1 排样优化问题研究现状 |
| 1.3.2 订单组批问题研究现状 |
| 1.4 多离散问题协同优化方法研究进展 |
| 1.4.1 多离散问题耦合研究 |
| 1.4.2 多问题协同优化方法 |
| 1.4.3 协同优化研究综述 |
| 1.5 课题来源及研究内容 |
| 1.5.1 课题来源 |
| 1.5.2 论文主要研究内容 |
| 1.5.3 章节组织 |
| 第二章 板式产品生产中的共性需求与优化问题分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 板式产品生产中的定制设计需求与优化问题分析 |
| 2.2.1 中空玻璃生产中的定制需求与优化问题分析 |
| 2.2.2 板式家具生产中的定制需求与优化问题分析 |
| 2.2.3 PCB样板生产中的定制需求与优化问题分析 |
| 2.3 板式产品定制生产中的共性需求与关键优化问题 |
| 2.3.1 板式产品定制生产的共性需求 |
| 2.3.2 板式产品生产特征的相似性传递 |
| 2.3.3 板式产品生产中的关键优化问题“组批-排样” |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于组化的改进型启发式矩形排样优化方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述与模型 |
| 3.2.1 问题描述 |
| 3.2.2 问题模型 |
| 3.3 基于组化的改进型启发式搜索方法 |
| 3.3.1 组块过程与在线组块机制 |
| 3.3.2 启发式的树搜索结构 |
| 3.3.3 板材的放宽和收缩 |
| 3.3.4 改进型启发式排样搜索算法 |
| 3.3.5 算法参数 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.4.1 测试案例 |
| 3.4.2 实验结果与比较 |
| 3.4.3 实验分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 考虑叠板组批的切割与排样协同优化方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述与数学模型 |
| 4.2.1 下料与切割协同优化问题 |
| 4.2.2 优化问题数学模型 |
| 4.3 基于叠板数分层的排样递归搜索方法 |
| 4.3.1 基于叠板数分层的排样递归算法框架 |
| 4.3.2 基于组块的单版面排样优化算法 |
| 4.3.3 版面切割路径生成与切割刀数计算 |
| 4.4 基于多叉树结构的分层迭代式协同优化方法 |
| 4.4.1 基于利用率阀值的分层迭代式搜索方法 |
| 4.4.2 分层迭代式协同优化的参数分析与优化 |
| 4.4.3 下料与切割协同优化方案的评估 |
| 4.5 计算实验与分析 |
| 4.5.1 计算实验 |
| 4.5.2 实验一计算与分析 |
| 4.5.3 实验二计算与分析 |
| 4.5.4 实验三计算与分析 |
| 4.5.5 实验四计算与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于机器学习的排样下料率代理模型 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 机器学习概述 |
| 5.2.1 机器学习定义与分类 |
| 5.2.2 机器学习算法流程与步骤 |
| 5.3 排样下料优化预测问题 |
| 5.3.1 问题描述与定义 |
| 5.3.2 数据特征提取 |
| 5.3.3 模型选择 |
| 5.3.4 模型配置与训练 |
| 5.3.5 模型评价指标 |
| 5.4 排样下料优化问题回归模型分析 |
| 5.4.1 基于RandomForest模型的下料率预测 |
| 5.4.2 基于XGBoost模型的下料率预测 |
| 5.4.3 基于LightGBM模型的下料率预测 |
| 5.4.4 性能影响因素分析 |
| 5.5 实验与分析 |
| 5.5.1 计算实验与案例 |
| 5.5.2 卷型材排样下料优化问题预测实验 |
| 5.5.3 板型材排样下料优化问题预测实验 |
| 5.5.4 实验分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 基于代理模型的订单组批与排样协同优化 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 订单组批与排样协同优化问题 |
| 6.2.1 问题描述 |
| 6.3 基于交货期与生产约束的订单层次聚类算法 |
| 6.3.1 订单组批规则与策略分析 |
| 6.3.2 订单数据预处理与相似性分析 |
| 6.3.3 订单凝聚层次聚类算法 |
| 6.3.4 订单层次聚类算例分析 |
| 6.4 基于代理模型的组批与排样迭代优化算法 |
| 6.4.1 订单组批与排样问题协同优化思路 |
| 6.4.2 基于下料率代理模型的迭代优化算法 |
| 6.5 计算实验与分析 |
| 6.5.1 计算实验 |
| 6.5.2 实验对比与分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 板式产品订单组批与排样协同优化系统 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 板式产品智能车间定制设计与管控优化 |
| 7.2.1 中空玻璃生产车间定制设计与管控优化案例 |
| 7.2.2 板式家具生产车间定制设计与管控优化案例 |
| 7.2.3 PCB样品生产车间定制设计与管控优化案例 |
| 7.3 板式产品订单组批与排样协同优化系统 |
| 7.3.1 组批与排样优化系统服务模式 |
| 7.3.2 系统业务功能及模块设计 |
| 7.3.3 系统开发与实现 |
| 7.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 攻读学位期间授权的发明专利与软着 |
| 攻读学位期间获得的奖项 |
| 攻读学位期间承担和主要参与的项目 |
| 致谢 |
| 附录 |
（5）印前自动检测与校正系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文内容与结构安排 |
| 第2章 印前检测与校正系统需求分析 |
| 2.1 印前检测与校正系统功能需求 |
| 2.1.1 检测功能需求 |
| 2.1.2 校正功能需求 |
| 2.1.3 稿件预分类与处理结果校验需求 |
| 2.1.4 印前稿件参数显示与程序参数设置 |
| 2.2 印前大规模稿件处理需求 |
| 2.2.1 分布式集群处理 |
| 2.2.2 分布式集群负载均衡 |
| 2.2.3 分布式集群容灾 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 稿件版面自动检测与校正算法 |
| 3.1 稿件检测与校正相关技术概念 |
| 3.1.1 Adobe illustrator COM接口复用技术 |
| 3.1.2 多进程multiprocessing技术 |
| 3.2 稿件检测与校正核心算法模型 |
| 3.2.1 稿件参数读取模块 |
| 3.2.2 稿件检测算法及关键技术 |
| 3.2.3 稿件校正算法及关键技术 |
| 3.3 稿件检测与校正辅助算法模型 |
| 3.3.1 稿件校验算法模块 |
| 3.3.2 矢量图位图稿件分类算法模块 |
| 3.3.3 模型更新算法模块 |
| 3.4 稿件检测与校正视图显示设计 |
| 3.4.1 页面交互逻辑 |
| 3.4.2 参数设置界面设计 |
| 3.4.3 检测结果显示界面设计 |
| 3.5 实验及异常处理 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 分布式集群处理、负载均衡算法 |
| 4.1 分布式集群处理算法模块 |
| 4.2 分布式集群负载均衡算法模块 |
| 4.3 基于稿件原子态的分布式锁设计 |
| 4.4 分布式集群子节点设计与实现 |
| 4.4.1 分布式数据节点实现 |
| 4.4.2 分布式节点事务以及锁机制设计 |
| 4.5 分布式集群日志和异常处理模块 |
| 4.6 分布式集群结构设计 |
| 4.7 实验及结果分析 |
| 4.7.1 实验目的和实验用例 |
| 4.7.2 实验结果分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 论文总结 |
| 5.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况 |
| 致谢 |
（6）PCB定制生产的组批与拼版联合优化方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 订单组批问题的国内外研究进展 |
| 1.2.2 二维矩形件排样问题的研究进展 |
| 1.3 论文主要研究工作 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 PCB订单组批与拼版联合优化问题分析与建模 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 PCB订单处理流程以及关键问题分析 |
| 2.2.1 PCB订单处理流程 |
| 2.2.2 订单处理过程的关键问题分析 |
| 2.3 PCB订单组批与拼版问题的描述与数学模型 |
| 2.3.1 问题描述 |
| 2.3.2 数学模型 |
| 2.4 PCB订单组批与拼版联合优化问题的求解思路 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于化学反应优化算法的PCB订单组批与拼版联合优化方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于化学反应优化算法的求解策略 |
| 3.2.1 化学反应优化算法概述 |
| 3.2.2 求解总流程 |
| 3.3 主要操作设计 |
| 3.3.1 编码与解码 |
| 3.3.2 控制参数 |
| 3.3.3 初始解生成 |
| 3.3.4 选择操作 |
| 3.3.5 化学反应算子 |
| 3.3.6 精英保留策略 |
| 3.4 拼版优化算法设计 |
| 3.5 算例仿真 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于AHP-TOPSIS的 PCB拼板种类排产方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 现有评价方法概述 |
| 4.3 PCB拼板优先级确定 |
| 4.3.1 评价指标 |
| 4.3.2 基于AHP-TOPSIS的 PCB拼板种类优先级排序方法 |
| 4.4 算例应用 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 系统搭建与案例运行 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统功能架构 |
| 5.3 系统搭建 |
| 5.3.1 系统开发工具选择 |
| 5.3.2 数据库搭建 |
| 5.3.3 界面搭建 |
| 5.4 系统案例运行 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
（7）变电站空气开关和连接片智能识别系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究内容及章节安排 |
| 1.3.1 本文研究内容 |
| 1.3.2 本文章节安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 空气开关和连接片定位模块研究与设计 |
| 2.1 常用图像定位方法介绍 |
| 2.1.1 基于边缘的图像定位方法 |
| 2.1.2 基于模板匹配的图像定位方法 |
| 2.2 相关图像处理方法介绍 |
| 2.2.1 图像缩放方法 |
| 2.2.2 图像灰度化处理方法 |
| 2.2.3 非极大值抑制方法 |
| 2.3 空气开关和连接片定位模块的实现 |
| 2.3.1 空气开关和连接片图像的特点 |
| 2.3.2 空气开关和连接片定位方法 |
| 2.3.3 空气开关和连接片定位模块过程可视化 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于卷积神经网络的空气开关和连接片状态识别模块研究与设计 |
| 3.1 典型卷积神经网络概述 |
| 3.1.1 LeNet5 典型卷积神经网络结构 |
| 3.1.2 卷积神经网络的训练 |
| 3.1.3 卷积神经网络的特点 |
| 3.2 基于卷积神经网络的空气开关和连接片状态识别模块的实现 |
| 3.2.1 实现卷积神经网络的工具 |
| 3.2.2 数据采样与标注 |
| 3.2.3 卷积神经网络组件设计 |
| 3.2.4 卷积神经网络模型参数设置 |
| 3.2.5 卷积神经网络模型训练 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 空气开关和连接片名称文字识别模块研究与设计 |
| 4.1 文字识别概述 |
| 4.2 空气开关和连接片名称文字识别模块的实现 |
| 4.2.1 实现文字识别的工具 |
| 4.2.2 空气开关和连接片名称的特点 |
| 4.2.3 百度云OCR接口的调用 |
| 4.2.4 空气开关和连接片名称文字识别效果 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 空气开关和连接片智能识别系统设计与实现 |
| 5.1 系统设计概要及运行环境 |
| 5.1.1 系统总体设计思路 |
| 5.1.2 硬件系统运行环境 |
| 5.1.3 软件系统运行环境 |
| 5.2 系统性能分析 |
| 5.2.1 系统参数配置 |
| 5.2.2 系统识别效果 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 对以后工作的展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（8）数字多媒体报刊客户端的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 项目背景和研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容和目标 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 相关理论和技术方法介绍 |
| 2.1 PDF文件和PS文件的解析技术 |
| 2.2 OCR识别与校正技术 |
| 2.3 嵌入式数据库存储技术 |
| 2.4 XML文件解析技术 |
| 2.5 图片转换及处理技术 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 系统需求分析 |
| 3.1 数字报刊制作流程 |
| 3.2 系统功能需求分析 |
| 3.2.1 数字报刊制作功能 |
| 3.2.2 文件解析功能 |
| 3.2.3 系统授权功能 |
| 3.2.4 系统工程管理功能 |
| 3.3 用户需求分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 系统设计与实现 |
| 4.1 系统总体设计目标 |
| 4.2 系统总体框架设计 |
| 4.2.1 技术体系架构 |
| 4.2.2 物理部署架构 |
| 4.3 系统主要体系结构 |
| 4.3.1 媒体管理端 |
| 4.3.2 系统后台 |
| 4.3.3 读报手机客户端 |
| 4.3.4 媒体独立客户端 |
| 4.4 系统功能模块设计与实现 |
| 4.4.1 数字报刊制作模块实现 |
| 4.4.2 文件解析模块实现 |
| 4.4.3 系统授权模块实现 |
| 4.4.4 系统工程管理模块实现 |
| 4.5 数据库设计 |
| 4.5.1 系统存储结构设计 |
| 4.5.2 数据库设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 系统测试 |
| 5.1 系统测试目的及方法 |
| 5.2 系统功能测试 |
| 5.2.1 实例构建 |
| 5.2.2 构造测试用例 |
| 5.2.3 新闻模块功能测试 |
| 5.2.4 广告模块功能测试 |
| 5.3 系统性能及应用效果评价 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）价值重构：数字时代广告公司商业模式创新研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 ABSTRACT 1 引言 |
| 1.1 选题的研究背景 |
| 1.1.1 现实背景:趋向成熟的中国广告业迎来数字时代变革的机遇与挑战 |
| 1.1.2 理论背景:数字时代的新价值、新管理视角 |
| 1.2 问题与研究意义 |
| 1.2.1 问题的提出 |
| 1.2.2 本研究的学术价值以及现实意义 |
| 1.3 研究对象与核心概念界定 |
| 1.3.1 研究对象界定 |
| 1.3.2 核心概念界定 |
| 1.4 研究内容和基本结构 |
| 1.4.1 研究的主要内容 |
| 1.4.2 本文的主要结构 |
| 1.5 研究方法与技术路线设计 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 研究的技术路线 |
| 1.6 本研究可能的创新点 2 相关研究述评与理论资源 |
| 2.1 商业模式与商业模式创新理论研究评析 |
| 2.1.1 多元视角下的商业模式的理论内涵 |
| 2.1.2 静态视角下的商业模式的理论模型与构成要素研究 |
| 2.1.3 商业模式理论的功能与价值研究 |
| 2.1.4 创新理论与动态视角下的商业模式创新 |
| 2.1.5 数字时代广告公司商业模式研究述评 |
| 2.2 管理学与经济学理论视角下的价值研究 |
| 2.2.1 价值的理论内涵 |
| 2.2.2 一元与多元之争:价值源泉理论 |
| 2.2.3 价值链到价值网:价值工具论的演变 3 价值创新:广告公司商业模式创新的演进规律 |
| 3.1 工业社会价值系统下广告公司商业模式的创新演进 |
| 3.1.1 单一价值模块的报业广告批发商模式 |
| 3.1.2 价值链延伸的全面服务广告代理制模式 |
| 3.1.3 多价值链条并行的整合营销传播集团模式 |
| 3.2 广告公司的价值定位及其商业模式创新的基本特征 |
| 3.2.1 从客观价值到主客观价值并重:广告公司在社会价值系统中的价值定位演进 |
| 3.2.2 价值创新:广告公司商业模式创新的基本特征 4 从解构到重构:“技术-价值范式”迭代与商业模式创新 |
| 4.1 社会价值系统的内在价值逻辑:“技术-价值范式” |
| 4.1.1 社会价值系统及其构成要素 |
| 4.1.2 “技术-价值范式”:社会价值系统的价值逻辑 |
| 4.2 解构与重构:“技术-价值范式”主导下的社会价值系统的演进规律 |
| 4.2.1 人类社会价值系统发展的连续与非连续性 |
| 4.2.2 “技术-价值范式”主导下的社会价值系统的演进过程 |
| 4.3 “技术-价值范式”:企业商业模式创新演进决定性因素 |
| 4.3.1 社会价值系统中的企业组织 |
| 4.3.2 “技术-价值范式”:企业商业模式创新的决定性力量 |
| 4.3.3 企业家:“技术-价值范式”主导下的企业商业模式创新的历史推动者 |
| 4.4 从“自我完善”走向“价值重构”:“技术-价值范式”主导下广告公司商业模式创新 |
| 4.4.1 从建构到解构:工业时代“技术-价值范式”主导的传统广告公司商业模式创新 |
| 4.4.2 从解构到重构:数字时代“技术-价值”范式迭代下的广告公司商业模式创新 5 数字时代“技术-价值范式”下的广告公司商业模式基本范式以及其创新路径 |
| 5.1 数字时代“技术-价值范式”特征以及价值实现机制 |
| 5.1.1 数字时代“技术-价值范式”的基本特征 |
| 5.1.2 数字时代“技术-价值范式”下的价值实现机制:价值网络 |
| 5.2 数字时代“技术-价值范式”下的广告公司商业模式基本范式 |
| 5.2.1 “大平台”与“小服务前端”:数字时代广告公司商业模式的基本范式 |
| 5.2.2 “大平台”与“小服务前端”商业模式价值创造机制 |
| 5.3 数字时代广告公司商业模式的竞争机制 |
| 5.3.1 “大平台”与“小服务前端”商业模式的竞争优势来源 |
| 5.3.2 “大平台”与“小服务前端”商业模式内部竞争机制 |
| 5.4 数字时代广告公司商业模式创新路径 |
| 5.4.1 “大平台”与“小服务前端”商业模式形成的基础 |
| 5.4.2 从解构到建构:大平台+小服务前端商业模式的形成过程 6 数字时代广告公司商业模式创新实证研究一:基本范式的价值重构 |
| 6.1 研究方案 |
| 6.1.1 问题、方法与工具 |
| 6.1.2 案例的选择 |
| 6.1.3 资料搜集与处理 |
| 6.2 从传统到数字,广告公司商业模式创新比较分析 |
| 6.2.1 以价值主张为主要判断依据的商业模式创新标准 |
| 6.2.2 传统广告商业模式范式 |
| 6.2.3 基于案例研究的数字时代广告公司商业模式的基本范式 |
| 6.2.4 数字时代广告公司商业模式创新结论 7 数字时代商业模式创新实证研究二:新进入者与在位者的殊途同归 |
| 7.1 多案例研究设计 |
| 7.2 乘势而起:新进入者商业模式创新 |
| 7.2.1 抓住市场的风口:新进入者在数字环境下的价值主张创新 |
| 7.2.2 回应数字“技术-价值范式”:新进入者的商业模式建构的内在逻辑 |
| 7.2.3 多赢:新进入者价值获取的意图 |
| 7.3 基因的选择:在位者商业模式创新 |
| 7.3.1 基因的不对称动机:在位者的商业模式价值主张创新 |
| 7.3.2 如何实现大梦想:在位者商业模式创新中的价值建构方式 |
| 7.3.3 多元化的价值获取方式:在位者商业模式创新中的价值获取 |
| 7.3.4 如何突破亚历山大难题:在位者的商业模式创新的思考 |
| 7.4 结论与探讨一:数字“技术-价值范式”下的时代广告公司商业模式创新实践驱动因素 |
| 7.4.1 “大平台+小服务前端”:技术与价值需求的选择 |
| 7.4.2 “大平台+小服务前端”:价值竞争与价值共创的耦合 |
| 7.4.3 广告公司商业模式创新的内部驱动者:企业家(企业家精神) |
| 7.5 结论与探讨二:价值视角下新进入者与在位者商业模式创新路径选择 8 结论与展望 |
| 8.1 数字时代广告公司商业模式创新的基本结论 |
| 8.2 广告公司未来商业模式创新的策略性思考 |
| 8.2.1 培育内部企业家精神,塑造持续创新文化 |
| 8.2.2 建设二元性组织,协调创新与效率矛盾 |
| 8.3 制度创新促进广告公司商业模式创新 |
| 8.4 本研究的不足与展望 参考文献 附录 攻博期间发表的与学位论文相关的科研成果 后记 |
（10）媒体智能化背景下的新闻生产研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究问题的提出及研究价值 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究问题 |
| 1.1.3 研究创新和研究价值 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 变革语境下的新闻生产研究 |
| 1.2.2 智能媒体与智能媒体新闻生产研究 |
| 1.3 理论基础 |
| 1.3.1 新闻生产理论 |
| 1.3.2 媒介环境学理论 |
| 1.4 概念界定 |
| 1.4.1 媒体智能化 |
| 1.4.2 新闻生产 |
| 1.4.3 在线社会信息传播系统 |
| 1.5 研究内容和方法 |
| 1.5.1 研究内容与框架 |
| 1.5.2 研究方法 |
| 2 媒体智能化发展对新闻生产的影响 |
| 2.1 新技术与媒体智能化发展趋势 |
| 2.1.1 人工智能在机器学习领域发展迅速 |
| 2.1.2 信息领域相关的人工智能加快迅速 |
| 2.1.3 国家利益需求、国家政策推动媒体智能化发展 |
| 2.2 媒体智能化发展推动媒介形态变迁 |
| 2.2.1 媒体智能化发展驱动媒介形态变迁 |
| 2.2.2 媒体智能化趋势下的媒介形态 |
| 2.3 媒体智能化发展推动新闻生产发生变化 |
| 2.3.1 虚拟现实新闻:新闻内容形态发生变化 |
| 2.3.2 机器人写作:新闻生产主体的变化 |
| 2.3.3 受众、用户的智能化迁移 |
| 2.3.4 媒体智能化发展推动新闻编辑部发生变化 |
| 2.3.5 算法主导新闻内容分发 |
| 3 媒体智能化发展背景下我国媒体新闻生产的现状与问题 |
| 3.1 我国传媒当前新闻生产的现状 |
| 3.2 媒体智能化背景下我国传统媒体新闻生产存在的问题 |
| 3.2.1 传统媒体新闻生产SWOT分析及存在问题 |
| 3.2.2 媒体智能化背景下传统媒体新闻生产面临的问题 |
| 3.3 媒体智能化背景下我国传统新闻生产存在问题的原因 |
| 3.3.1 新闻生产传播模式发生革新 |
| 3.3.2 媒介技术及媒介形态持续创新 |
| 3.3.3 用户及用户关系发生变革 |
| 3.3.4 传统媒体面临政治、商业和技术的多重诉求 |
| 3.3.5 传统媒体组织及其人员认知、观念的局限 |
| 4 智能媒体新闻生产系统构建思路 |
| 4.1 智能媒体新闻生产构成要素 |
| 4.1.1 智能媒体新闻内容的再现式特征 |
| 4.1.2 智能媒体新闻内容与数据流密切相关 |
| 4.1.3 智能媒体新闻生产主体系统模式构成 |
| 4.1.4 智能媒体新闻生产的用户 |
| 4.1.5 智能媒体系统的新闻编辑部 |
| 4.1.6 智能媒体新闻分发 |
| 4.2 智能媒体新闻生产过程模式:与信息技术等全方位对接 |
| 4.3 智能媒体新闻生产系统构成模式 |
| 4.3.1 智能媒体 |
| 4.3.2 智能媒体系统模式 |
| 4.4 当前阶段智能媒体新闻分发的案例分析 |
| 4.4.1 推荐算法主导新闻生产传播——以《今日头条》为例 |
| 4.4.2 推荐算法主导新闻生产传播模式的结构性制约 |
| 5 智能化媒体的新闻生产实践对策 |
| 5.1 走向智能化媒体的新闻生产实践活动 |
| 5.1.1 智能化媒体新闻生产仍需坚持内容价值 |
| 5.1.2 新闻机构对UGC内容的机构化接管 |
| 5.1.3 新闻机构对新闻资讯的知识化管理 |
| 5.1.4 新闻机构对新闻资讯的核查与求证 |
| 5.2 智能化媒体遵循媒介发展规律进行新闻内容创新 |
| 5.2.1 智能化媒体的新闻生产:从数据、信息到价值 |
| 5.2.2 新闻内容的形态向视觉化转向 |
| 5.3 走向人机协同的新闻生产者 |
| 5.3.1 提升媒体智能化形态下的新闻生产实践技能 |
| 5.3.2 算法技术驱动人工编辑升级自我定位,实现人机协同 |
| 5.3.3 改革新闻机构内组织结构和常规,克服路径依赖 |
| 5.4 智能化媒体的媒介组织创新 |
| 5.4.1 新闻生产智能化重构与组织变革 |
| 5.4.2 组织变革应遵循互联网发展规律 |
| 5.4.3 组织变革应以汇聚用户为主 |
| 5.4.4 新闻编辑部要建设三大基础平台 |
| 5.4.5 传媒规制、版权管理等政策和法律的支持 |
| 6 结语 |
| 参考文献 |
| 攻博期间发表的与学位论文相关的科研成果 |
| 后记 |
四、一个版面智能调度与输出系统的设计与实现（论文参考文献）
- [1]教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知[J]. 教育部. 中华人民共和国教育部公报, 2020(06)
- [2]基于QFD的可视化系统项目设计优化研究[D]. 刘磊. 桂林理工大学, 2020(02)
- [3]5G网络技术对提升4G网络性能的研究[J]. 刘奕. 数码世界, 2020(04)
- [4]面向板式产品定制生产的组批与排样协同优化方法[D]. 张浩. 广东工业大学, 2019
- [5]印前自动检测与校正系统设计[D]. 王明兴. 天津大学, 2019
- [6]PCB定制生产的组批与拼版联合优化方法研究[D]. 张磊. 广东工业大学, 2019(02)
- [7]变电站空气开关和连接片智能识别系统研究[D]. 张鑫桂. 华南理工大学, 2019(02)
- [8]数字多媒体报刊客户端的设计与实现[D]. 杨丽玄. 湖南大学, 2018(06)
- [9]价值重构：数字时代广告公司商业模式创新研究[D]. 李斐飞. 武汉大学, 2017(06)
- [10]媒体智能化背景下的新闻生产研究[D]. 贾军. 武汉大学, 2017(06)