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一般的多媒体系统主要由如下四个部分的内容组成：多媒体硬件系统、多媒体操作系统、媒体处理系统工具和用户应用软件。
多媒体的种类非常多，有电器类、电脑类、美术类、艺术类、音乐类、新闻类、电影类、电视类、戏剧类、摄影类、摄像类、图文类、广告类等等。
多媒体（Multimedia）是多种媒体的综合，一般包括文本，声音和图像等多种媒体形式。在计算机系统中，多媒体指组合两种或两种以上媒体的一种人机交互式信息交流和传播媒体。
多媒体包括文本、图形、静态图像、声音、动画、视频剪辑等基本要素。
多媒体技术涉及面相当广泛，主要包括：·音频技术：音频采样、压缩、合成及处理、语音识别等。·视频技术：视频数字化及处理。·图像技术：图像处理、图像、图形动态生成。·图像压缩技术：图像压缩、动态视频压缩。
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多媒体资源包括文字、图片、照片、声音、动画和影片，以及程式所提供的互动功能。多媒体是多种媒体的综合，一般包括文本，声音和图像等多种媒体形式。
主流新媒体平台有微博，微信公众号，QQ，博客和论坛，还有今日头条，一点资讯，搜狐自媒体等等。还有未来移动端的阅读。
多媒体制作软件工具，都有哪些?1、常用的演示型课件制作软件有：PPT、Flash.、Authorware、几何画板等。PPT简单易学，动画效果不很理想：Flash动画制作效果很好，但是要学软件的使用要下功夫；Authorware的效果介于两者之间，几何画板主要用于制作数学课件。
2、AdobePremiere是Adobe推出的一款常用视频编辑软件。PremierePro可以提高创作能力和创作自由度。它提供了一套完整的收集、编辑、调色、音频美化、字幕添加、输出和DVD刻录的流程。
3、最常用的课件制作软件MicrosoftOfficePowerPoint。PowerPoint是微软公司的演示文稿软件。用户可以在投影仪或者计算机上进行演示，也可以将演示文稿打印出来，制作成胶片，以便应用到更广泛的领域中。
4、PowerPoint（PPT）PowerPoint是微软的Office系列组件之一，是老师们最常用的幻灯片制作工具。由于它编辑多媒体的功能比较强大、简单易学，所以很多老师都是以PowerPoint起步制作课件的。
5、多媒体集成工具软件即可以对多媒体进行处理和编辑的软件，如Authorware、Director、PowerPoint。Authorware：Authorware被用于创建互动的程序，其中整合了声音、文本、图形、简单动画，以及数字电影。
win10多媒体工具不包括WindowsMediaPlayer。中文意思是。微软播放器。多媒体应用软件主要是一些创作工具或多媒体编辑工具，包括字处理软件、绘图软件、图像处理软件、动画制作软件、声音编辑软件以及视频软件。
文字编辑软件常用的文字编辑软件有Word、WPS等，它们都是功能强大的应用软件，集成了拼音检查、制表、词典以及信件、简历、订单等常用文档预建的模板。有很多字处理软件还同时允许嵌入文本、图像和视频等多媒体元素。
Win10系统启动好后，点击开始菜单，就不是开始屏幕的形式了，如下图所示。
导读：中国传统文化中的择吉观念，早已渗透到人们心中，所以在遇见结婚搬家，开张开业，安床作灶之时，都会挑选一个好的日子的进行。若是选择在2021年11月进行安床事宜，那么2021年11月安床黄道吉日有哪些？2021年11月安床最好的日子去哪找呢？
2021年11月安床黄道吉日
2021年11月安床黄道吉日
2021年11月安床黄道吉日有4天，分别是2021年11月7日，2021年11月12日，2021年11月22日，2021年11月28日。
宜：搬家装修开业结婚领证开工安床出行订婚安葬上梁开张作灶旅游入学求嗣修造竖柱栽种求财开仓置产
忌：入宅动土安门赴任祈福求医斋醮词讼打官司行舟
冲煞冲牛(癸丑)煞西
黄历2021年11月12日（十月初八）星期五
宜：搬家装修开业结婚入宅领证开工动土安床出行安葬上梁开张立券求医竖柱栽种求财
忌：订婚祈福纳采斋醮分居
冲煞冲马(戊午)煞南
黄历2021年11月22日（十月十八）星期一
宜：装修开业结婚领证开工安床订婚安葬上梁开张求医塞穴栽种斋醮行丧筑堤
忌：搬家入宅动土出行旅游纳畜移徙盖屋竖柱开仓针灸置产
冲煞冲龙(戊辰)煞北
11月安床黄道吉日
黄历2021年11月28日（十月廿四）星期日
宜：结婚领证安床订婚安葬上梁作灶求嗣赴任祈福和讼打官司穿井
忌：搬家装修开业入宅开工动土出行开张旅游破土置产筑堤出货
冲煞冲狗(甲戌)煞南
安床有什么讲究
1、不宜买圆形床
圆形为金为乾卦，而乾卦蕴含着至阳至刚之气，对于男性而言，睡在圆形床上真有点恐怖，我们曾经看过某人家中风水，就是用了圆形床，遗憾的是，当我们去的时候，男主人已经在设置圆形床之后的第四年去世了。
2、床上用品的讲究
床上用品的颜色和图案，其实是很有讲究的，通俗来讲，应选择色泽平和柔缓、不要带过于刺激过于艳丽或几何图形的。否则会带来各种阳性的干扰气场，睡眠过程中若长期被莫名的阳性气场所干扰，运气会阴阳失调，阻塞不通。导致各种事情办理不顺畅。
3、床头应柔软温和
阴性气场无论如何，是带有死气的，如果再使用冰冷坚硬的床头，那么很容易勾起阴性气场的死气，这也是很多人一觉睡过去再也不醒来的重要风水原因之一。所以，拥有一个柔软温和的床头，就是为你的生命气场源源不断的输入养分哦。
安床黄道吉日
4、幔帐能提高风水
睡眠既然属阴性，私密为阴暴露为阳。如果能多了一层幔帐的呵护，私密性加强，还可有机防蚊虫。并且有一点很巧妙，可根据自己八字所喜五行设置幔帐的颜色。一举多得，快给自己的床加个幔帐吧。
5、床下不宜堆放杂物
睡觉时在保暖防潮的情况下，应该尽可能的多多接地气，床下杂物堆放太多，一来阻挡了地气与人体气场的交通，二来还会散发杂物自身的不良气场。睡个觉真不容易啊，如果床下堆放杂物太多，保准你睡眠质量高不了，时间久了还容易形成亚健康体质。
6、床头不宜挂照片或画
除非有特殊的风水需要，否则不建议在床头挂特殊的图案。人在睡眠过程中，脑部依然不会处于完全静止状态，那么在你无主动意识的情况下，依然活动着的大脑还会被动性接受床头风水峦头的气场，所以，如果图案用好了用对了，确实有助于运气提升。但万一用错了，唯恐你连连倒霉都不知道为什么。所以要慎重。
2018年3月至今，今日头条推出的灵犬反低俗助手已经经过了三次迭代。昨天，“灵犬3.0”正式发布，同时支持图片和文本识别。在同期举办的“算法如何反低俗”沟通会上，字节跳动人工智能实验室总监王长虎分享了“灵犬”背后的反低俗技术原理。新版“灵犬”在文本识别方面，同时应用了“Bert”和半监督技术，训练数据集包含920万个样本，准确率提升至91%。而在图片识别方面，采用深度学习作为解决方案，在数据、模型、计算力等方面均做了针对性优化。王长虎表示，技术反低俗是海量信息时代的必然解决方案，但反低俗是一个复杂困难的问题，现阶段还需要不断优化迭代技术，同时结合技术与人工进行判断。以下为演讲全文。
大家好。我是王长虎。感谢各位今天来到这里，一起探讨算法反低俗这个话题。
我是技术出身，主要研究方向包括计算机视觉、视频理解、多媒体创作和机器学习等领域。我们把这些技术广泛应用到字节跳动全线产品中，包括今日头条、抖音、西瓜视频、火山小视频等等，帮助公司内容安全、视频理解和推荐、多媒体创作和视觉平台等建设。
刚才同事已经简单介绍了灵犬这款产品，我就顺着这个话题说下去，主要谈一谈灵犬背后的反低俗技术。
当前移动互联网时代，UGC和自媒体的涌现，使内容创作和消费，实现了几何指数级的海量增长。仅以今日头条平台为例，每天发布的内容就超过60万条。
相比于人，机器的优势：一是计算快，一秒钟能执行百亿次计算；二是存储大，轻松存储千亿以上汉字；三是稳定，不会因心情、状态等影响处理结果。
传统意义上，机器的运作，围绕人的指令来进行。机器将信息转化成二进制的0和1存储下来，以此为基础，表达文字、图片。人编写程序，即一组指令，机器按照顺序执行，对既定的一段存储做操作，最终输出结果。
在这种状态下，机器扮演的角色是执行。它始终需要人给它写程序、下指令做具体的事。通过一个复杂公式的计算，机器可以完成播放一段音乐或视频的操作，但是具体怎么执行这个过程，一定需要人来指定。
但过去十年里，技术领域出现了最大的技术进步：机器学习。这样一来，人不需要写出具体的指令序列，也能让机器做很多的事情。
机器学习，顾名思义，机器能够通过自我学习，从而实现自我进化。机器的边界变得更大了，能做的事情更多了。在机器学习的状态下，人只需要提供充分、具体的样本，机器经过训练就能总结出一套判断准则。
灵犬也是机器学习反低俗的产物。
最新版本的灵犬，同时支持文本识别和图片识别。我们先说文本识别。
一般情况下，机器如何判断文本低俗呢？
一个简易的方案是分词，做词表。具体包括几个步骤：
1.对文本进行分词，把词变成最小颗粒度的序列；
2.由专业人员准备一个低俗词表；
3.去看给定文本分词的结果，是否包含在低俗词表中；
4.若是包含在低俗词表中，则机器判断为低俗。
显而易见，这个方案会带来一些问题：
1.机器在这里只看表象，不作理解；
2.词表的容量终究是有限的，容易被绕过，准确率低；
3.词表的更新频率必须很高，每隔一段时间就要更新一次。
为此，灵犬采取的解决方案，是自然语言处理技术。什么是自然语言呢？人类使用的语言，如汉语、英语，都被视为自然语言。这是为了区别于编程语言等“人造语言”。
在自然语言处理技术，模型是至关重要的。一个模型是不是好用，主要看两方面：1.用到的技术，是不是最合适的？2.训练的数据集，多不多？
灵犬背后的文本分类模型，已经经过了三次大的版本迭代。每个版本相对于旧版本，在技术和数据集层面，都有一个明显的跃升。
第一代灵犬，应用的是“词向量”和“CNN”技术。词向量的优势是让词蕴含语义信息，突破了词表模型不具备语义信息的缺陷；CNN是“卷积神经网络”的缩写，这种分类结构速度快、拟合效果好。这一代训练数据集，包含350万数据样本，其中正样本200万，负样本150万，对随机样本的预测准确率达到79%。
第二代灵犬，应用的是“LSTM”和“Attention”技术。LSTM是“长短期记忆”的缩写，这种神经网络对序列建模效果更好，对长文的识别效果更好。“Attention”是注意力机制，能结合词和词之间的信息，给出更全局的判断。这一代训练数据集，包括840万数据样本，其中正样本量为240万，负样本600万，文本识别准确率提升至85%。
第三代灵犬，应用到的是“Bert”和半监督技术。“Bert”是当前最先进的自然语言处理技术，是这个领域近年来重大进展的集大成者。这项技术在常见的阅读理解、语义蕴含、问答、相关性等各项任务上，大幅提高了性能。
“Bert”提出了一种新的更大规模的结构，参数量是之前模型的10倍多，计算量也提高了10倍多，对语义的刻画更为准确。半监督技术，能引入更多非标注语料，使得模型的鲁棒性（即稳健性）更好。
这里解释下，“监督”和“半监督”的含义。监督技术是利用标注数据，来调整模型的参数；半监督技术是同时使用标记数据和未标记数据，使模型对样本的学习更加充分。半监督状态时，会要求尽量少的人工参与，同时，又能够带来比较高的准确性。半监督技术的好处是，我们可以用更大规模的语料库来训练我们的模型。
新版灵犬同时应用了“Bert”和半监督技术，并且在此基础上使用了专门的中文语料，不牺牲效果的情况调整了模型结构，使得计算效率能达到实用水平。这一代训练数据集总量是1.2个T，相当于20倍百度百科或者100倍维基百科的数据总量，包含920万个样本，文本识别准确率提升至91%。
图片识别，一般面临以下技术难点：
非均衡问题：低俗图片占整体图片内容的比例低，可能100万张图片里面才有1、2张问题图片。我们要大海捞针地把问题图片找到，同时要避免误伤那些正常的图片。类内方差大：低俗图片的种类非常多，有几十种、甚至上百种，我们都要一一解决。不可穷举：两段低俗文字，可能在字词上有重合；但两张低俗图片，构成特征千差万别，给我们带来更大的挑战。
我们提过，对于文本识别，最简单的方案是分词，做词表。如果词语命中了低俗词表，机器就判定为低俗。对于图片，当然也可以这么做，做一个巨大的图片库，如果命中了图库，就判定为低俗。
但图片跟文本不太一样的是：文章由段落构成，段落由句子构成，句子由字词构成；两段低俗的话，可能运用了某个相同的词，而字、词作为段落的最小单位，是可以被分割出来，并一一加以识别的。但两张低俗的图片，构成的特征千差万别，与文本不一样的是，图像识别的特征提取，无论是初级特征的形状、颜色、纹理，还是高级特征里的语义，其数量是无限的，不可穷举。
这张图描述了全球每年新增的图片数，2013年是0.6万亿张，2017年已经是1.4万亿，短短4年翻了一倍。我们也可以看到，图片分享软件Instagram的全球月活跃用户是10亿，这些用户热衷于分享图片。还有数据显示，每天有10亿张图片上传到微信朋友圈。
随着智能移动设备的普及，图片分享的总量越来越多。这些照片上传后，分析和管理的需求随之而来。
面对如此庞大的数据，穷举法，对于图片反低俗来说，是不太可行的。
怎么办呢？
灵犬运用的解决方案，是深度学习。深度学习有三个要素：一是数据量，二是算力，三是模型。
数据是深度学习最核心的要素。深度学习对于数据的拟合能力非常强，数据量越多，往往效果会越好。
其次是GPU算力。GPU是专门用来跑深度学习模型的高密度设备，算力越强，效率越高。
最后是深度学习模型。模型的匹配度，决定了准确率。深度学习模型目前在很多行业里面有了落地，在一些特定任务上，人脸识别、围棋等等，机器识别能力已经超过了人类。在2016年ImageNet图片分类竞赛上，机器图像识别的错误率已经降低到2.9%，优于人类表现（5.1%）。
具体到灵犬，我们做了以下几方面的优化：
①数据层面：累积了上千万级别的训练数据。
②模型层面：针对许多困难样本做了模型结构调优，包括：多尺寸问题（图片长宽比不一样，有横屏、竖屏、正方形等等）：为应对用户上传的不同比例的图片，我们专门设计了多桶模型，使得各种比例的图片都能有很好的识别效果。例如，我们将图片分为方形、竖屏和横屏，在预测时，预测服务会根据传入的图片比例寻找比例最接近的桶，进而过对应的模型。由于不同比例的桶对应的模型参数是共享的，所以预测时间和单模型基本接近，因此能在不增加预测时间的情况下，提升模型的准确率。此外，灵犬还建设了比较完善的模型迭代系统。通过“数据收集—数据标注—数据清洗—模型训练—模型评估—badcase分析”这一套完整的流程，持续在优化。
体验过“灵犬”的朋友们会发现，对于部分图片和文本，“灵犬”会给出一个结论：“拿不准”，即需要引入人工判断。
为什么需要人工判断呢？一方面没有算法是完美的，灵犬也还在不断地提升和迭代。另一方面，反低俗这个问题，其实是比较复杂，比较困难的。
我们举一些具体的例子。至少在以下两方面，现阶段还有赖于人工判断。
一方面是技术暂时难以制定标准的案例。
从文字的角度，一句话表达的意思，往往涉及词的含义，词搭配的含义，以及能推理出可能蕴含的语义，最终需要做一个综合的判断。如果没有深层次的理解能力和联想能力，就很难知道字面之下作者真正表达的意思是什么。
孔子修订《春秋》，字句中暗含褒贬，而不直言。在行文中，《春秋》不直接阐述对人物、事件的看法，而选择透过细节描写，修辞手法和材料的筛选，委婉而微妙地表达作者的看法。
比如著名的“郑伯克段于鄢”。“郑伯”是郑庄公，“段”是郑庄公的亲弟弟。孔子只用了一个“克”字，就给这段历史定了性。按照当时的汉语规则，“克”这个字，只能用在敌人身上，这个动词的宾语只能是敌人。但孔子用了“克”这个字，是在讽刺郑庄公像对待敌人那样对待亲兄弟。
一个字里面，包含了这么复杂的意思。后人把这个叫“春秋笔法”。也正是因为《春秋》言辞过于隐晦，表述过于简约，理解起来很困难，让后人学习起来不方便，所以很多学者为它作注解。其中包括著名的《左传》，也就是PPT上的这本书。他把孔子这六个字发展成了一篇五百多字的散文。
要真正完全理解那些隐藏在字里行间而非字句本身的意思，对于机器而言，当前还是比较困难的。
机器只是把文字当成符号，从表面去理解它。就像盖房子的砖块一样，机器只能把这些砖块罗列和堆积起来，不完全知道某些砖块可能比另一些砖块更为重要，有些砖块需要转换一下角度来看，或者跟别的砖块搭配在一起看才合理。
从图片的角度，技术同样存在“一刀切”的局限。例如色情内容，机器通过识别肌肤裸露面积来判定是否违规，而这个会让一些具有历史意义和艺术性的照片受到波及。
Facebook曾经因为“裸露”，误伤了一张著名的越战新闻照片，照片里一位小女孩遭到汽油弹炸伤、浑身赤裸奔跑。今日头条也有过类似的情况。很早的时候，头条平台下架了一张关于吴哥窟塑像的图片，塑像虽然“露点”，但其实是名胜古迹。这是一个失误，因为我们一贯执行比较严格的审核标准，造成了机器的“误伤”。但后来我们通过人工方式，对这个做了改进和修正。
再比如芭蕾舞蹈。一些拍摄芭蕾舞的图片，以机器的视角来看，它很类似于裙底偷拍。
再比如艺术名画。这是法国著名画家马奈的名画《草地上的午餐》。这幅画所描绘的内容，是一个裸体女子和两个着正装的男士共进午餐。
在今天的人们眼里看来，这是印象派绘画史上一幅非常重要的作品。但如果完全交给机器来判断，机器通过识别画中人物的皮肤裸露面积，就会认为这幅画是色情低俗的。
另一方面，技术还很难搞定的是，标准因为使用场景、人群、时间而导致变动的案例。
低俗的标准并非一成不变的，而是随着社会和文化的不断发展而流变。在八十年代早期，邓丽君的歌曲曾被认为是“靡靡之音”。1982年，人民音乐出版社出版了《怎样鉴别黄色歌曲》，里面就批判了邓丽君歌曲。但时至今日，邓丽君演唱的歌曲，已经成为了华语经典歌曲的一部分。
再比如内衣和热舞内容。在淘宝店里看到内衣样式和相关的卖家秀，买家并不会觉得被冒犯，而是约定俗成地把这个当成是消费服务的一部分。但如果是在新闻资讯平台上，频繁出现内衣和内衣模特相关的内容，大家可能就会认为这个平台有低俗问题。
正常的热舞内容，提供给成年人看，相信大家不会觉得有问题；但如果开启了青少年模式，这些内容就不适合出现。
所以，技术反低俗，其实是一个很复杂很难的问题，我们的解决方案：第一，不断探索、不断改进我们的模型，让它预测的更准。第二，结合技术与人工进行判断。
我还想跟大家说明的是，灵犬只是今日头条技术反低俗的一个展示窗口，受限于小程序体裁和模型应用条件，它还不够完美，也不能完全反映出今日头条反低俗系统的真实情况和全部面貌。
它更像是今日头条反低俗系统的一个简化版本。如果说，灵犬是一只“犬”，那么，头条的反低俗系统更像是一支“工作犬”部队。今日头条的反低俗系统，远不止于灵犬。
在内容审核方面，2012年以来，今日头条目前投入了近万人的专业审核团队，并搭建反色情、反低俗、反标题党、反虚假信息、反低质模型数百个，结合人工、技术手段，有效提升了内容安全的效率和准确度。
在反低俗系统这一块，我们是国内建设得比较早的，数据样本积累量也比较大，而且每天都在迭代，可能是全球最实用的反低俗系统。
这张图展示了今日头条的内容安全机制。作为行业领先者，在内容安全上，今日头条一直用最高的标准要求自己。
内容安全主要包括两块：一块是UGC用户内容，如问答、用户评论、微头条，一块是具有成熟内容生产能力的PGC内容，以媒体报道为主。如果是数量相对少的PGC内容，会直接进行风险审核，没有问题会大范围推荐。UGC内容需要经过一个风险模型的过滤，有问题的会进入二次风险审核。审核通过后，内容会被真正进行推荐。这时如果收到一定量以上的评论或者举报负向反馈，还会再回到复审环节，有问题直接下架。
放眼全球，打击低俗低质内容，是所有信息平台都在面临的难题，不管是国外的Facebook、Google，还是国内的微信、今日头条，都在想办法更好地解决。
今日头条的理念是“信息创造价值”，我们也相信，要用技术来做有价值的事情，技术和人一起，让信息创造出更大、更丰富的价值。
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