判断题

摄影布光、是指对人造光的运用。                        

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相关试题

判断题 测光表是测量曝光值的仪器。

判断题 中国电视节目的类型划分上具有实践意义。

判断题 温家宝总理2003年12月7日首次访美。关于中美关系问题,温总理在一次讲话中引用了孔子的名言:以和为贵,和而不同。请以此为《光明日报》撰写一篇800到1000字的短评,标题自拟。示例如下:中美关系要以和为贵更要和而不同张国庆1955年4月的一天,在印尼的万隆,周恩来总理做过一次令人难忘的即席发言。面临着猜疑、谴责和会议随时可能不欢而散的局面,他上来第一句话就说,“中国代表团是来求团结而不是来吵架的”,并强调说,“中国代表团是来求同而不是来立异的。”他的一席话,不仅将敌意化为敬重和钦佩,还使求同存异的外交理念深入人心。历史总是惊人的相似。同样是面临着猜疑和谴责,12月8日,温家宝总理在纽约的演讲中以充满亲和力的话语表态说:“近一段时间,中美贸易方面有些分歧和摩擦。各方面对我此次美国之行颇为关注。我首先要告诉诸位,我这次是为寻求友谊与合作而来,不是来打‘贸易战’的。这一明朗的姿态让许多人放下了心里的“武装”。中美合作的前景无疑是迷人的。早在温总理访美前,经济学家尼古拉斯•拉迪就指出,中国将紧随美国和德国,一跃成为本年度世界第三大进口国,并且认为中国不像其邻国日本那样,只向国外销售产品却不打算进口,中国经济相对来说要开放得多。在纽约,温家宝在讲话中证实了这种说法。他告诉人们,今后三年,中国将继续扩大进口,并暗示在总计1万亿美元的进口中,美国所占的份额一定很多。他笑着动员美国企业家要抢抓机遇,开拓中国市场,因为“我们是朋友,不是对手”。温总理提出的中美公平贸易和经济合作五条原则更是彰显中国人的建设性和大气,也使得外交官和分析家们相信,温家宝的美国之行将会是一次成功的访问。在谈到互利共赢时,温家宝提出中美双方要从大处着眼,既要考虑自己利益,又要考虑对方利益。中国已经做了很多,那么美国呢?仍然还是动辄设限和制裁?还要继续把经贸问题政治化吗?球踢到太平洋对岸,接下来就看华盛顿如何表现发展建设性合作关系的诚意了。事实上,正如一位美国学者所言,在一个富国常被指责进行不公平贸易和关闭自身市场的时代,中国却是一个例外。美国等西方国家经常将经济让步与政治条件挂钩,而中国就没有附加这样的条件。从根本上说,中国是希望通过开放经济与其他国家形成互惠互利的局面,是希望共同把“蛋糕”做大、通过扩大经贸合作来化解分歧的。这一姿态所表现出的中国人的开放决心和从容气度足以令一些美国人相形见绌。中国政府也很清楚,仅有和气是不一定能“生财”的。“以和为贵”,还要“和而不同”。在强调共同利益的同时,我们也同样希望美国能够承认中国市场经济国家地位,并解除对中国高新技术出日的限制。一方面,我们“真诚地希望,美国有关方面把那些陈旧观念和不合时宜的做法抛到太平洋去,另一方面,我们也做好了与“陈旧观念和不合时宜的做法”打持久战的准备。

判断题 列宁主要阐述了党报的宣传、鼓动和组织作用()3

判断题 视觉中心:“视觉中心”,最早是西方报纸版面设计中的专用名词,是指在版面上对读者视觉冲击最大、首先引起读者注意的那一部分。报纸版面上的“视觉中心”通常是面积最大的一张(组)新闻图片,位置大多在版面的中部偏上一点,对稳定版面的重心、固定版式结构具有重要意义。

判断题 电视摄像机的标准镜头是指镜头焦距接近摄像机画幅对角线长度的镜头。

判断题 大数据时代的媒介反思2013年可谓是大数据之年,所有人都对“大数据”未来的应用充满美好期待,产生无限遐想。那么,对于新闻传播行业而言,我们刚刚从传统新闻生产时代迈人了融合新闻生产时代,是否又要进入大数据新闻生产时代了呢?我们的确需要以一种宽广的胸怀热情欣赏大数据的巨大威力和魅力,但也必须以更加客观、理性的态度勇敢地承认大数据运用存在一定的局限性和风险性。一、警惕大数据的风险“大数据”作为一个全新的概念,从提岀到现在尚不足3年时间。在如此短暂的时间迅速走红的“大数据”,其实还并不完美。《大数据时代》一书的作者维克托.迈尔-舍恩伯格(ViktorMayer-Schonberger)在接受专访时就一再表示担忧,“大数据会被过分炒作,它的作用可能被夸大,好像一切都突然成为大数据所能解决的问题。而事实上大数据只有在没有噪音、没有无用数据的情况下才能被很好地发挥作用”®。《驾驭大数据》一书的作者比尔•弗兰克斯(BillFranks)也在其书中发出警告:“大数据可能会带来风险,企业可能会因为大数据的快速增长而变得措手不及、不堪重负,从而停滞不前。而与此同时,绝大多数的大数据都是无关紧要的。”®移动和社交数据分析公司Kongagent的总裁及首席科学家J0ShWilliams还在演讲中一口气列出了大数据的七宗罪(懒惰、忽视、过量、分歧、轻率、傲慢、麻木),并认为“很多企业的大数据项目不成功都是因为陷人了大数据的错误陷阱”。当然,这并不是想证明大数据对媒体不重要,而是想以此提醒媒体需要引起警惕,当前大数据无论在采集、挖掘还是在分析、解读和利用等各个方面,都处于一个逐步摸索和不断完善的过程之中。在这个过程当中或许可以产生“大知识”“大科技”“大利润”和“大发展”,但同时也必然伴随着“大风险”。因此,即便新闻媒体处于信息传播的前沿行业,也需要权衡利弊、谨慎为之,不可操之过急。二、警惕大数据的盲从大数据是高度自动化的信息采集、存贮、挖掘和分析系统,这种数字化的机器设备可以帮助人们监视社会的细微变化、分析社会的未来发展走向。英国学者尼思•内尔•丘基尔和维克托•梅耶-舍恩伯格在美国《外交》杂志撰文指出:“大数据正在帮助提高民主政府的透明度。一个建立在‘开放数据’概念上的运动已经形成,其诉求超岀了目前在发达民主国家已经十分常见的信息自由法。”“在政府推动使用大数据的同时,它们还需要保护公众免受不正当市场垄断的侵害。”对于媒体而言,大数据时代的“计算机辅助报道”(ComputerAidedRepor-ting)已经成为人们挖掘新闻、解释新闻、报道新闻的新方法。彭兰教授在论文中就曾举了美国Narrative公司的例子称:“这家只有30名员工的美国公司.通过独创的NarrativeScience算法,大约每30秒就能够撰写出一篇新闻报道。且该公司的首席技术官克里斯蒂安•哈蒙德(KristianHammond)还认为,未来几期生成的新闻将占到媒体新闻的90%,并将在未来5年内,这样的新闻有可能获得普利策新闻奖。”®面对克里斯蒂安•哈蒙德的预测.媒体似乎并不应该感到有太大的惊讶.因为这样的例子在未来必然会越来越多。即便在当下,只要你给谷歌新闻指定一个关键词,谷歌就可以每天为你量身编辑一组新闻,并直接投递到你的电子邮箱,而筛选编辑的整个过程无须任何人为的干预。这些似乎都预示着未来的新闻从业者们将变得非常轻松,机器可以协助我们挖掘新闻、分析新闻、撰写新闻、编辑新闻和发送传播新闻。对于大数据介人融合新闻生产的发展趋势,我们需要担忧的也许并不是某一天这些冷冰冰的机器可能会完全替代我们,而是即便我们不被替代.我们可能也已经完全依赖和屈从于这些机器生成的新闻和报告。数字化和网络化高度发达的今天,已有这样的少数记者,他们越来越多地在新媒体和网络虚拟空间中搜索新闻和发现新闻,越来越少地走出办公室深入社会底层或新闻第一线去用自己的眼睛和耳朵寻找新闻。所以,媒体需要警惕的是,不要让大数据的便利培养出懒惰、轻率、傲慢、麻木的新闻生产者,大数据或许可以越来越详实地揭示社会现实、分析社会动态和预测发展趋势,但它始终不可能揭示人们内心细腻而丰富的情感,也不能代替新闻从业者现场的直观感受和判断。三、警惕大数据的垄断各行各业都需要大数据,但各行各业其实都想垄断和独享数据。普遍的观点认为:“由于数据分散在各行各业,大数据时代可能不会出现4数据垄断’现象„因为,要让数据真正发挥作用,需要数据的开放,甚至让数据可以像商品和货币一样互相交换流通。”®0’Reilly媒体公司的创始人和CEO蒂姆.奥赖利(TimO’Reilly)在接受《福布斯》杂志采访时也提出了类似观点,他认为:“数据垄断的可能性是真实存在的,但是会受到不断创新的数据收集方式的抑制。”也就是说,大数据虽然可以被比喻为“金矿”,但这个“金矿”在几年前还并不存在,在未来还会有更多的“金矿”不断涌现,那么想要去垄断这些现有的和未来将不断出现的“金矿”显然非常困难。但这并不妨碍大数据领域的竞争,IBM、微软、甲骨文等IT行业的大佬们都已经摩拳擦掌,纷纷投人人力和财力进行布局。“IBM新任CEO罗睿兰(GinniRometty)更是提出观点认为,数据是下一个巨大的自然资源,将会区分每个行业的胜者与输家。这一观点得到了业界的广泛认可,并由此引发一场关于大数据的军备竞赛。”@这场角逐的焦点并不是垄断大数据资源本身,而是开采这座“金矿”的技术和设备。通过技术和设备的研发和占有实现数据的垄断,这正是值得媒介警惕的地方。用数据特别是分析数据说话,是数字化时代的媒介特征。传统新闻生产显然也有一定的小数据挖掘和分析能力,譬如区域性的抽样调查、个案的分析报道。但是,在大数据面前,媒介的这些小数据处理技术和能力就变得无足轻重。大数据是一座“金矿”,但挖掘“金矿”的技术和设备门槛已经将一般媒体挡在了门外,政府机构、网络公司、国家通讯社、大型媒体和专业的数据分析企业才拥有打开这座“金矿”的钥匙,而一般地方媒体和小型媒体可能都不知道其是如何挖掘和分析的,甚至连质疑的资格和权利都没有。事实上,在很多关于国家或地区宏观经济数据的分析报道中,一般媒体已经处于这样的魈尬境地,没有数据,没有设备,没有分析工具和技术,“嗟来之食”成为新闻生产者们唯一的选择。

判断题 新闻记者良好职业伦理观的形成,一方面来自于职业道德的学习与实践,但更重要的是来自于自身的整体修养。(√)