判断题 政治性、政策性和指导性很强的社评和评论员文章属于阐述型评论。

判断题 新闻稿件的修改一新闻稿件修改的内容：事实的订正、思想政治差错的校正、语言逻辑辞章的订正、润色二新闻事实的订正：1要求：真实、准确、科学、统一、清楚2事实订正的方法：分析法、调查法、核对法三观点的修改：1思想政治差错的修改；2政策差错的修改；3选取合适的角度，突出主题四语言辞章的修改：1订正：文理、语法的错误；错字、别字2压缩：使稿件简洁、精炼。3增补：在尊重事实的基础上，对必要的内容加以补充。4改写五根据报纸的特点修改稿件：1根据报纸的读者对象；2根据报纸的风格六改稿的程序与方式：1程序：通读全文－着手修改－检查性阅读2方式：a编辑亲自调查，与作者一起修改；b编辑对原稿提出修改意见，由作者修改；c直接由编辑修改、润色七改稿工作的注意事项：1不随意修改事实，坚持加工不加料；2尽量保持作者的原有风格。

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 120双反相机取景时（左右相反），（有视差）。

判断题 完善的网络营销顾客服务必须建立在掌握顾客需求的基础之.上。

判断题 两侧光又称夹光。光线是从被摄体两侧照明，两侧的主光亮度相等。

判断题 常用校对方法校对的基本方法，是从各种具体校对方式中概括出来的带有普遍性的方法，适用于各类出版物的校对。1.对校法对校法是照原稿校对校样，使校样上的文字、标符与原稿完全相符，达到消灭一切与原稿不符的排录错误的一种校对方法。对校法的特点是比照原稿，逐字对校样，发现校样与原稿之间的异同，以原稿为依据去异存同，保证原稿的原意正确无误地复制成付印样。2.本校法本校法是在通读校样中通过本书前后、左右内容互证，发现问题，订正讹误的一种校对方法。本校法要求校对人员具有丰富的经验和较强的辨错能力，否则，在操作过程中常常会出现顾此失彼、挂一漏万的现象。本校法的特点是一定要依据本书的内在联系来进行相关内容的对照，包括以纲目校目录，以目录校正文，文图相对，文表相对，正文与注释对，名词术语、概念前后对等，通过对照，发现问题，订正讹误。它不仅可以消除对校疏漏，达到提高校对质量的目的，还可以为编辑加工起到拾遗补缺的作用。通读校样发现的问题，一是查原稿进行核实，二是通过他校法寻找根据。在确认差错之后，才予以订正。3.他校法他校法是利用各种标准和规范的图书与所校的原稿对照，找出不标准、不规范的地方并加以改正的一种校对方法。在校对古籍类、科技类、著作类图书中用他校法最多。平时我们利用《辞海》、《辞源》、《现代汉语词典》等工具书来校正文字也当属他校法。他校法的特点是通过数本复议来确认差错。为此要求校对主体对新标准、新规范要有所了解，对权威工具书一定要相当熟悉，这样才能迅速、准确地运用此法释疑解难。4.理校法定义：即校对者运用自己的知识进行分析、推理，在通读中对原稿是非作出判断的校对方法。特点：凭借校对者的主观认识来进行是非判断。方法：一是从分析字词含义入手进行推理判断；二是运用逻辑方法进行推理判断。无论采用哪一种方法来进行推理判断，都需要校对者对书中的知识内容经过通读进行理解。理解是理校的中心，而准确的理解是植根于丰厚的知识积累的沃土之中的。因此，在采用理校法进行校对的过程中，要充分展开联想、推理、判断、识别等一系列复杂的思维活动，同时要避免“想当然”而造成妄改。

判断题 中央人民广播电台目前开办了：9套广播节目。