网络基础及多媒体创作技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:国防工业出版社

作者:徐涛

出品人:

页数:344

译者:

出版时间:2004-8-1

价格:30.0

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787118035452

丛书系列:

图书标签:

• 网络基础
• 多媒体
• 技术
• 计算机网络
• 多媒体创作
• 图像处理
• 视频编辑
• 音频处理
• 数字媒体
• 信息技术

《人工智能赋能下的内容生产与信息传播新范式》 图书简介 随着数字化浪潮的席卷，信息生产与传播的方式正经历着前所未有的深刻变革。本书旨在深入剖析人工智能技术如何重塑内容生产流程，构建新型信息传播生态，并探讨由此带来的机遇与挑战。它并非聚焦于网络基础架构或多媒体制作的传统技术层面，而是将目光投向信息内容本身，探讨如何利用前沿AI工具，实现从创意构思、内容生成、优化分发到效果评估的全生命周期管理。 第一部分：人工智能驱动的内容创作范式转型 内容创作正从人力密集型向智能辅助型转变。本部分将详细阐述生成式AI模型（如大型语言模型LLMs、扩散模型）在文本、图像、音频及视频内容创作中的实际应用与潜力。 第一章：从需求分析到创意萌芽：AI在内容策略中的角色 内容生产的首要环节是明确目标受众与核心信息。本章将重点介绍如何运用自然语言处理（NLP）技术对市场数据、用户反馈和社交媒体趋势进行深度挖掘。这包括： 1. 受众画像的精细化构建： 利用聚类算法分析用户行为数据，生成多维度、高精度的用户画像，指导内容创作方向。 2. 热点话题的实时捕获与预判： 介绍基于时间序列分析和情感分析的技术，识别即将爆发的内容热点，为抢占先机提供技术支撑。 3. 内容大纲的智能生成： 探讨如何通过预设的主题和关键词，引导LLMs快速产出结构完整、逻辑清晰的初稿大纲，显著缩短构思周期。 第二章：多模态内容的生成与优化 现代信息传播强调多模态体验。本章专注于讲解AI在不同媒体形式下的生成能力及质量控制。 1. 文本内容的深度编辑与风格迁移： 不仅仅是基础的语法校对，更深入探讨如何通过微调（Fine-tuning）模型，使生成内容完美适配特定品牌语调（Tone of Voice）或专业领域术语体系。讨论对抗性样本对内容真实性的挑战。 2. 视觉内容的创新驱动： 详细解析图像与视频生成模型的工作原理，包括如何通过提示工程（Prompt Engineering）控制画面构图、光照效果和角色一致性。重点分析AI在复杂场景重建和虚拟角色创建中的应用案例。 3. 音频与合成人声的伦理考量： 讨论基于深度学习的语音合成技术，如何在保证音质和情感表达的同时，遵守版权和肖像权规定。 第二部分：智能化的信息分发与个性化推荐系统 内容生产完成后，有效的传播是成功的关键。本部分聚焦于如何利用数据科学和机器学习优化信息的触达效率。 第三章：构建高效的个性化推荐引擎 传统的内容推送往往基于简单的协同过滤，而新一代的推荐系统则更加复杂和动态。 1. 混合推荐算法的实践： 剖析基于内容的推荐（Content-Based）、基于用户行为的推荐（Collaborative Filtering）以及结合深度学习的序列感知推荐模型。讨论如何平衡推荐的“准确性”与“多样性”（即避免“信息茧房”效应）。 2. 实时反馈循环与动态定价策略： 研究如何将用户即时的点击、停留时间、分享行为作为反馈信号，实时调整内容在推荐流中的权重，以及在商业推广中优化广告位的投放效率。 3. 跨平台内容映射与适配： 探讨针对不同终端（如移动端、智能电视、AR/VR界面）的内容格式自动转换与优化技术，确保信息传递的流畅性。 第四章：自动化内容分发与效果归因分析 信息到达受众后，测量其影响力和效果至关重要。 1. 自动化发布与时间窗口优化： 利用预测分析确定受众最活跃的发布时段，并实现跨时区的自动化调度。 2. 传播路径的可视化与溯源： 介绍利用图数据库和复杂网络分析技术，追踪一条信息在社交网络中的扩散路径，识别关键意见领袖（KOL）的影响力节点。 3. 效果量化指标的重构： 探讨超越传统“点击率”的新型效果评估体系，如“注意力经济指标”（Attention Metrics）和“长期用户粘性模型”（LTV Modeling），评估内容对品牌价值的真正贡献。 第三部分：新兴挑战与前沿治理 随着AI能力边界的拓展，内容生产也面临着前所未有的伦理、安全和治理难题。 第五章：深度伪造（Deepfake）与内容真实性挑战 深度伪造技术的滥用对社会信任构成了严峻威胁。 1. 检测技术的演进： 详细介绍目前用于识别AI生成内容（特别是视频和音频）的数字水印技术、元数据分析以及基于神经网络的伪造痕迹检测方法。 2. 内容溯源与区块链应用： 探讨如何利用分布式账本技术为原创内容建立不可篡改的发布记录，增强内容的公信力。 3. 透明度与标签化规范： 分析国际社会在强制要求AI生成内容进行明确标注方面的努力与技术实现路径。 第六章：AI内容生产中的版权、偏见与伦理治理 AI的“学习”过程依赖于海量数据，这引发了关于数据来源和模型输出公平性的深刻讨论。 1. 训练数据的版权合规性： 分析当前法律框架下，使用受版权保护数据训练生成模型的合法性争议，以及“合理使用”原则在新技术环境下的边界。 2. 算法偏见与刻板印象的消除： 探讨如何通过平衡数据集、引入公平性约束项（Fairness Constraints）以及后处理技术，减轻AI模型在性别、种族或地域等方面固有的社会偏见。 3. 人机协作的未来角色定位： 展望未来内容产业中，人类创作者的角色将如何从执行者转变为AI模型的引导者、裁判者和最终的伦理把关人。 总结：通往智能信息时代的路线图 本书最后部分将整合以上讨论，为内容产业从业者、技术开发者及政策制定者提供一套面向未来的行动指南，指导他们适应以人工智能为核心驱动力的新信息传播格局，确保技术进步与社会责任并行不悖。它强调的不是工具的堆砌，而是思维模式的升级，即如何以系统化的智能视角去驾驭和创造信息流。

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