先进技术的背后

先进技术的背后（通用7篇）

先进技术的背后 篇1

5月26日—29日，第二十届中国国际专业音响·灯光·乐器及技术展览会在北京隆重举行，各参展厂商携手奉献了一场视听盛宴。置身其中，很难不为炫目的光影所吸引，为回荡的音律所震撼;但更为值得关注的，却是这繁荣景象的活力源泉，生生不息的技术脉搏。

从会议系统终端的图形化界面，到调音台的USB接口，融合IT技术的趋势正在视听领域越来越加明显。

随着多媒体应用在各行各业日益广泛深入的渗透，视听专业的边界不断扩张，所扮演的角色愈加多变。

众多视听技术的发展之中，哪些将能够搏动出引领行业未来前进方向的最强音呢?

我刊本期将通过对北京飞利信科技股份有限公司董事长曹忻军，广东公信数字设备有限公司市场部经理邵尤杰，广州市河东电子有限公司董事长梁国芹，美国美奇股份有限公司中国区总代理，新丽声集团总裁杨孟欣，广州美电贝尔电业科技有限公司技术主管林贝的采访，帮助读者捕捉展会上丰富多彩的产品、技术、系统、案例、解决方案背后的技术脉搏。

3D手势识别背后的技术 篇2

2D视觉的局限

计算机视觉技术一直在努力向堪比人类智慧的智能方向发展,以更好地了解场景。如果不能解释周围的世界,计算机就无法与人实现自然交流对接。计算机在了解周围场景方面面临的主要问题包括细分、对象表征、机器学习与识别等。由于2D场景表征本身存在局限性,手势识别系统必须应用其它各种提示信息才能得到包含更有用信息的更好结果。在可能性信息包含整个身体跟踪时,尽管将多种提示信息整合在一起,单靠2D表征也很难获得超越手势识别的任何信息。

“z”(深度)创新

向3D视觉及手势识别发展过程中的挑战一直都是第三坐标—z轴坐标的获取。人眼能看到3D对象,能自然识别(x,y,z)坐标轴,从而能够看到一切事物,而后大脑能够以3D影像的形式表达这些坐标轴。机器无法获得3D视觉的一大挑战就在于影像分析技术。目前有3种应对3D采集问题的常见解决方案,每种方案都有其独特的功能与特定的用途。这三种方案分别为:立体视觉、结构光模式以及渡越时间(TOF)。有了这些技术提供的3D影像输出,就可实现手势识别技术。

立体视觉

立体视觉系统可能是最为人所熟知的3D采集系统。该系统使用2个摄像机获得左右立体影像,该影像有些轻微偏移,与人眼同序。计算机通过比较这两个影像,就可获得对应于影像中物体位移的不同影像。该不同影像或地图可以是彩色的,也可以为灰阶,具体取决于特定系统的需求。立体视觉系统目前通常用于3D电影,能带来低成本而又震撼人心的娱乐体验。

结构光模式

结构光模式可用来测量或扫描3D对象。在该类系统中,可在整个对象上照射结构光模式,光模式可使用激光照明干扰创建,也可使用投影影像创建。使用类似于立体视觉系统的摄像机,有助于结构光模式系统获得对象的3D坐标。此外,单个2D摄像机系统也可用来测量任何单条的移位,然后通过软件分析获得坐标。无论使用什么系统,都可使用坐标来创建对象外形的数字3D图形。

渡越时间(TOF)

渡越时间(TOF)传感器是一种相对较新的深度信息系统。TOF系统是一种光雷达(LIDAR)系统,同样可从发射极向对象发射光脉冲。接收器则可通过计算光脉冲从发射器到对象,再以像素格式返回到接收器的运行时间来确定被测量对象的距离。

TOF系统不是扫描仪,因为其不支持点对点测量。TOF系统可同时获得整个场景,确定3D范围影像。利用测量得到的对象坐标可创建3D影像,并可用于机器人、制造、医疗技术以及数码摄影等领域的设备控制。

实施TOF系统所需的半导体器件现已开始供货。目前的器件支持实现TOF系统所需的处理性能、速度与带宽。

3 D视觉技术的比较

不同的应用或市场适用于不同的3D视觉技术。图1显示了不同3D视觉技术的比较及其相关响应时间、软件复杂性、成本及准确性的相对优缺点。

立体视觉技术需要极高的软件复杂性才能获得高精度3 D深度数据,其通常可通过数字信号处理器(DSP)或多内核标量处理器进行处理。立体视觉系统支持小巧的外形与低成本,是移动电话等消费类设备的良好选择。不过,立体视觉系统的精确度与响应时间不及其它技术,因此对于制造质量控制系统等要求高精度的系统来说不太理想。

结构光技术是包括3D计算机辅助设计(CAD)系统在内的3D对象扫描的良好解决方案。这些系统的相关软件复杂性可通过硬接线逻辑解决(如ASIC与FPGA等),其需要高昂的开发及材料成本。此外,该计算复杂性还可导致较慢的响应时间。在实现微观层面上的高精度方面,结构光模式技术优于其它3D视觉技术。

TOF系统取得了性能与成本的平衡,非常适用于需要快速响应时间的制造与消费类电子设备等应用领域的设备控制。TOF系统软件复杂程度通常较低,不过这些系统需要昂贵的照明部件(LED、激光二极管)以及高速接口相关部件(快速ADC、快速串行/并行接口、快速PWM驱动器),这将提升材料成本。图1显示了这三种3D传感器技术的对比情况。

“z”(深度)如何影响人机界面

随着“z”坐标的加入,显示与影像更接近自然,更贴近人类。人们在显示屏上能看到人眼从周边环境所看到的逼真事物。增加这第三维坐标改变了可使用的显示与应用类型。

显示

立体显示屏

立体显示屏通常需要用户佩戴3D眼镜。这种显示屏为左右眼提供不同的影像,两眼看到的影像不同,让大脑误以为看到了3D影像。这种显示屏目前广泛用于众多3D电视与3D电影院。

多视点显示屏

多视点显视屏不同于立体显示屏,无需佩戴特殊眼镜。这些显示屏可同时投射多个影像,每个影像稍微有些位移,形成适当的角度,让用户可在每个视点角度看到相同对象的不同投射影像。这些显示屏支持全息摄影效果,在不久的将来将实现全新的3D体验。

检测与应用

处理并显示“z”坐标的功能将实现全新的应用,其中包括游戏、制造控制、安全、互动数字标牌、远程医疗、汽车以及机器人视觉等。图2是身体骨架与深度映射传感技术所支持的某些应用领域视图。

人类手势识别(消费类)

人类手势识别是一项深受欢迎的新技术,可为游戏、消费类以及移动产品带来新的输入方式。用户能够以极其自然、直观的方法与设备进行互动,从而可促进产品推广。这些人类手势识别产品包括从160 x 120像素到640 x 480像素,30到60 fps的各种分辨率的3D数据。原始数据到z深度解析、双手跟踪以及全身跟踪等软件模块需要数字信号处理器(DSP)对3D数据进行高效快速处理,才能实现实时游戏与跟踪。

工业

工业与制造传感器等大多数3D视觉工业应用都采用至少1像素至数100k像素的影像系统。3D影像可使用DSP技术进行控制分析,确定制造瑕疵或者从部件集中选择正确的部件。

互动数字标牌(精确定位的市场营销工具)

每天我们都在遭受广告的轰炸,无论是看电视、开车还是在机场登机都是如此。有了互动数字标牌,企业就可通过精确定位的市场营销工具提供适合每位消费者的内容。例如,有人走过一个数字标牌,标牌上可能就会马上显示额外的消息确认该客户。如果客户停下来阅读信息,该标牌可能会理解为客户对产品感兴趣,并提供更有针对性的消息。麦克风则将让广告牌检测并识别关键短语,进一步精确定位所提供的消息。

这些互动数字标牌系统将需要3D传感器进行全面的身体跟踪,2D传感器进行面部识别,并需要麦克风进行语音识别。这些系统的软件将运行在更高级的DSP及通用处理器(GPP)上,不但可实现面部识别、全面的身体跟踪以及Flash媒体播放器等应用,而且还可提供诸如MPEG4视频解码等功能。

医疗(无故障虚拟/远程护理)

3D视觉将为医疗领域带来前所未有的全新应用。医生无需跟患者共处一室就可问诊。远程虚拟护理采用高精度3D传感器支持的医学机器人视觉系统,可确保为每一位患者提供最优质的医疗护理,无论他们身处何方。

汽车(安全)

近期,汽车应用在交通信号、车道以及障碍检测方面使用2D传感器技术取得了长足发展。随着3D传感技术的到来,3D传感器的“z”数据将大幅提升场景分析的可靠性。汽车通过使用3D视觉系统,现已有了预防事故的新途径,无论白天还是夜间都非常适用。采用3D传感器,车辆能可靠检测并解读周边环境,确定对象是否对车辆及车内乘客构成安全威胁。这些系统要求软硬件支持3D视觉系统,并需要密集型DSP及GPP处理性能在极短时间内解读3D图形,避免事故。

视频会议

视觉会议技术经过多年发展,已经从间断脱节传输影像发展成当前的高清系统。未来增强型视频会议将充分发挥3D传感器的优势,提供更真实、更具互动性的视频会议体验。该增强型视频会议系统具有集成型2D传感器以及3D传感器及麦克风组合,将能够与其它增强型系统连接,实现高质量的视频处理、面部识别、3D影像、噪声消除以及内容播放器(Flash等)等应用。随着这种密集型音视频处理需求的出现,需要具备最佳性能及外设组合的DSP。

技术处理步骤

对许多应用而言,需要同时具备2D和3D摄像机系统才能充分实现应用技术。图3显示了这些系统的基本数据路径。从传感器获取数据,然后进行视觉分析,这并不像数据路径示意图看上去那么简单。具体而言,TOF传感器需要的带宽相当于2D传感器的16倍之多,这可导致高输入/输出(I/O)问题。另一个瓶颈则存在于原始3D数据向3D点云转换的处理过程中。通过正确的软硬件组合解决这些问题,对于手势识别及3D的成功应用至关重要。当前数据路径可通过DSP/GPP处理器组合加上分立式模拟组件及软件库实现。

3D视觉嵌入式系统的挑战

输入挑战

如前所述,输入带宽限制对3D视觉嵌入式系统提出了极大的挑战。此外,输入接口也没有标准化。设计人员可为2D传感器与通用外部存储器接口选择采用不同的输入选项,其中包括串行与并行接口。在支持最佳带宽的标准输入接口出现之前,设计人员只能使用现有的接口。

两种不同的处理器架构

图3所示的3D深度映射处理可分为两类:一是以数据为中心的视觉专用处理,二是应用上层处理。以数据为中心的视觉专用处理需要处理器架构能够执行单指令多数据(SIMD)快速浮点乘法及加法运算,以及快速搜索算法。DSP是快速可靠执行这种处理功能的完美选择。对于应用上层处理而言,高级操作系统(OS)及协议栈则可提供任何应用上层所需的必要特性集。

根据两种处理器架构要求,提供高数据速率I/O GPP+DSP+SIMD处理器的片上系统(SoC)非常适合3D视觉处理,其可支持必要的数据及应用上层处理。

缺乏标准中间件

3D视觉处理领域的中间件是多种来源的众多不同组件的整合,包括开源(如OpenCV)与专有商业源等。商业库主要针对身体跟踪应用,这是一种特定的3D视觉应用。目前尚未开发出针对所有不同3D视觉应用标准化的中间件接口。

“z”(深度)之后会有什么精彩?

没有人质疑3D视觉的诱人因素。工程师早已在期待未来的应用发展。那么不久的将来会出现哪些最新技术?研究人员已经在开发针对人和对象的各种视觉技术了。全球研究人员正在使用多路径光分析技术,探索实现转角视觉或绕开对象的视觉途径。透明研究将带来可透视对象和材料的系统,而运动检测系统则将带来查看人类大脑内部的应用,从而可检验一个人是否在撒谎。

低技术含量网络骗术猖獗的背后 篇3

中国人多多到骗不赢

中国电子商务协会等部门联合发布数据显示, 截至2012年6月底, 一年的时间, 全国超过6000万网民因网络诈骗损失300多亿元, 而三成网购消费者遭遇的是诈骗网站。

这些诈骗网站绝没有特别高精尖的技术支撑, 大多数诈骗网站的骗术都是相似的。“从最早仿冒淘宝、腾讯公司业务, 到仿冒银行、航空公司等金融、旅游、票务类网站, 甚至捆绑大闸蟹、李宗瑞等社会热门关键词, 不法分子对社会热点的捕捉效率极其快速, 用户基数大、牵涉面广和社会影响力大的网站都会成为网络钓鱼犯罪的攻击对象。”网络安全专家、腾讯桌面安全产品部副总经理吴波就指出, 当前网络钓鱼已经形成一个完整的产业链, 从钓鱼网站源代码编写—销售—建立假银行、假QQ网站, 实施钓鱼欺诈——骗钱, 每个环节都有专职人员负责, 这使得其作案效率非常高, 给反网络钓鱼工作带来了极大的难度。

从一些业内人士处获悉, 流水线式的生产, 之所以能够得到高效实现, 关键就在于技术难度不大, 甚至只要两三个人, 无需有任何技术背景, 就可以完成。其关键点就在于勤、钱、快、移。

勤, 即指时时盯住热门的关键词, 特别是一些涉及商品销售的关键词, 比如i Pad mini上市后, 该商品的关键词必然成为热门搜索, 又如各种节假日期间, 各大航空公司的机票网站定会成为消费者最为需要的关键搜索, 而如果用这样的关键词作为钓鱼网站的关键词, 则可能让许多人上当, 在这类假网站上花了低于真产品许多的钱, 以为捡了个便宜, 却落得一场空。

钱, 即先期花钱搞定域名和空间, 这需要骗子们预先拿出资金来购买一批域名“存好”, 并在确定骗局关键词后, 第一时间做好高仿网站, 这一部分不需要创意, 只要全盘照抄即可, 素材、模板都是现成的。

快, 这是网络骗术的关键, 用最短的时间让假网站上线, 以最快的速度通过相关人员用各种SEO (搜索引擎优化) 手段, 让自己的网站在各大搜索引擎的相关关键词搜索上排在第一页的前几位, 甚至通过搜索引擎审核漏洞, 购买关键词竞价排名。许多朋友曾经在机票订购、移动网上营业厅充值过程中遭遇钓鱼网站。它们都是用竞价排名成为关键词搜索前一二名, 看似准确无疑, 实为假网站。

移, 则是以游击战的方式, 打一枪换一个地方, 一次这样的出击到收场, 不管赚没赚到钱, 都在一两天内快速结束, 特别是有多人上当后, 立刻取消整个网站, 人间蒸发, 让人在发现受骗后, 回过头来却人去楼空、查无实据。

低技术何以有大骗局?

相比那些在假网站内植入木马盗窃用户账号信息的手法来说, 前面提到的钓鱼网站简直没有任何技术含量, 但却更加的直接。因为植入木马不仅仅要挑战网民的智商, 更要和安全软件硬碰硬。而只是用“形似”的方式来诱骗网民, 用网上银行或第三方支付来“购物”的钓鱼网站, 则只需要和网民的智商进行一番较量。

他们成功骗人的办法, 就是利用了网民贪便宜的心理。

简而言之, 中国人多, 不缺上当受骗的。一个这样低技术含量的骗子网站, 成本低, 以销售假i Phone 5的骗局为例, 只要有一个网民上当, 即可回本, 如果多几个上当的, 则是几倍的利润了。而最简单的诱惑往往是最有效的, 只要价格低到了一定的程度, 再每日多发布几个热门关键词的诈骗网站, 撒网捕鱼, 何愁没有上当的。

其中关键的一个节点在于搜索引擎, 因为大多数网民本身并不会记住一大串字幕、数字和符号组成的网址, 通过搜索引擎快捷寻找是最直接不过的方式, 而大部分搜索引擎对于虚假网站的收录没有过细的筛选, 甚至于一些搜索引擎唯利是图, 对于竞价排名和广告完全不审核, 以至于诈骗发生的频率更高更快。

这一招屡试不爽, 在近三年的时间, 早已经成为网络上的一大公害。

而近期, 由于安全软件开始设定主动防诈骗网站的功能, 已经让假冒网站的手法变得越来越没有市场。骗子们的手法也转移到了网购平台上, 而且其欺骗性更强。

原则上, 网购平台如淘宝、拍拍有一整套的机制来防范假冒伪劣产品, 但其实不然, 本身就是网上秀水街之称的这类平台, 其漏洞原本就多, 而近来诈骗者将原来假冒网站的方式平移到网购平台上, 只是将做假网站的流程换做了在网店里做手脚, 其技术难度和成本反而进一步的降低了。

这种钓鱼方式其实是利用网店的装修功能对店铺页面中部分内容的布局进行修改, 利用背景图片在正常显示的内容中插入伪造的信息 (如商品成交数量、买家评论等) , 来达到欺骗消费者的目的。以0件销量的裤子为例, 卖家利用CSS代码将原本页面的计数显示向后挪了两个字符的位置, 同时在真实数字前面插入了一个图片, 该图片显示的内容为“58”, 并与计数器显示的数字使用同一种字号、字体和颜色。

这样, 这个商品的销量看上去就是580件, 而不是0件了。同时, 假担保、假评论也是利用类似的手法, 在页面插入一些以假乱真的图片, 欺骗买家。

一旦如此, 则缺乏辨别能力的网民会照样上当, 而且基于对网购平台的品牌信任, 其上当的程度较之假网站模式更高。

留给骗子的关键难题就是信誉度, 不过这一切一样可以靠刷的方式在行骗之前解决好。

不管是何种骗术, 其关键还是在于攻击人性的弱点, 而要真正做到破解, 也一定要在这方面做文章。

搜索引擎、网购平台和安全软件需要做一点事, 不仅仅是在技术上予以封堵, 更应该类似QQ聊天出现金钱信息时那样“不分青红皂白”给网民以安全提示, 这是在源头上进行封杀的最佳手段, 只有让网民时刻保持警惕性, 才不会让自己的钱包很受伤, 而网民未尝不可和相关平台建立发现举报机制, 即将问题网站第一时间举报给搜索引擎、网购平台和安全软件, 从而让诈骗术陷入人民战争的汪洋大海中, 甚至于利用云计算技术, 通过相关机构建立公共云端信息交互, 确保举报在第一时间被发现、被处理和被自动共享和标注在相关网页上, 确保将问题消灭在萌芽状态。

先进技术的背后 篇4

著名媒介理论家尼尔·波斯曼用技术和媒介的演化, 把人类文化的发展分为三个阶段, 即工具使用文化、技术统治文化和技术垄断文化三个阶段。所谓技术垄断论就是一切形式的文化生活都臣服于技艺和技术的统治。技术垄断首先出现于美国, 美国人又容许它兴旺发达, 造成“技术高歌猛进, 传统信念贬值”。 (1) 在具有民主精神的文化里, 人人都倾向于热情欢迎新技术, 都相信新技术最终会使人人平均受益。美国的情况尤其如此, 美国人对新技术的贪求没有止境, 这样的幼稚信念随处可见。 (2) 美国新当选总统巴拉克·奥巴马也不例外, 他在竞选中以及就任总统之后对新技术的使用可谓是前无古人, 他对演讲提示器的使用甚至达到迷恋的程度, 把媒介技术的政治功能发挥到异乎寻常的状态, 但表面精彩的演讲背后却隐藏着普遍的技术焦虑, 甚至引发大众对信念与制度本身的政治焦虑。

一、话轮转换, 作为发言者的演讲提示器

传播学视野的话轮转换是指在人际传播的过程中, 参与谈话者通过信息的交流与意义共享实现传播的目的。在米歇尔·福柯的微观权力分析中, 话轮转换包含着权力的支配与控制关系。尤其在政治传播语境中, 往往表现出强势一方对整个传播过程的权力支配。按照诺曼·费尔克拉夫的话语分析理论, 话轮转换 (turn-taking) 的本意是指参与谈话的人有相等的权力和义务, 基本的原则是合作控制, 即所有参与者的合作组织完成的谈话过程, 不是由一方或部分人进行不对称的驾驭。其程序是: (1) 当前的发言者可能会通过对着某人说话或指名等方式来选择下一位发言者; (2) 如果这种情况不发生, 任何参与者都可能选择自己来成为下一位发言者; (3) 如果这没有发生, 当前的发言者就可能继续下去。 (3)

虽然, 话轮转换过程中并不都能实现参与者的平等的机会, 但“发言者←→发言者”的传播模式也往往可以惊人的流畅性进行下去。然而, 作为媒介技术的提示器在话轮转换中出现, 打破了这一有序规则, 话轮转换更多地依靠技术的安排进行, 形成“发言者←→机器←→发言者”的传播模式, 技术介入到人际传播之间, 使话轮转换的流畅性与衔接性出现障碍, 造成人际传播的技术依赖乃至技术控制, 人和其思想反而成了技术化的流程。在这里, 媒介技术成了交流的条件, 人与技术之间的关系几乎被颠倒过来。政治传播不再完全依靠传播者与接受者之间的直接交流, 某种意识形态的介入成为技术垄断时代的政治反映。尼尔·波斯曼认为:每一种工具都嵌入了意识形态偏向, 也就是它用一种方式而不是用里一种方式构建世界的倾向, 或者说它给一种事物赋予更高价值的倾向;也就是放大一种感官、技能或能力, 使之超过其他感官、技能或能力的倾向。 (4) 新任总统奥巴马被称为“互联网总统”, 与以往依赖传统媒体的“报纸总统”、“广播总统”和“电视总统”最大的不同, 就在于他赋予互联网以更高价值的政治倾向, 奥巴马对演讲提示器的迷恋同样是出于对个人演说能力的过度追求。

从表面上看, 技术的应用让奥巴马的演讲更加行云流水, 可以为选民与听众留下精彩而深刻的印象。正是为实现这一美好愿望, 奥巴马不但充分利用自己的演讲天赋, 还充分调动硬件技术的支持——演讲提示器 (Tele Prompter:书本大小的玻璃屏, 可以为演讲者提供电子文稿) 。在每一个演讲现场, 奥巴马总会带着提前准备好的讲演稿, 一边瞄着提示器上面的稿件, 一边热情洋溢地发表演说。然而, 在实质上看, 技术的应用又让参与者受制于机械, 不像直接交流时可以随时纠正“口误”, 反而让谈话者的演说连续出现“错位”。今年3月17日, 爱尔兰总理布赖恩·考恩在白宫举行的一场晚宴上由于使用演讲提示器不当, 竟重新念起美国总统奥巴马几分钟前刚刚发表过的欢迎词。而奥巴马也因为演讲提示器不当, 错念了考恩的致辞。考恩在晚宴上对着演讲提示器念道:“今天, 我们首先要欢迎美国坚定的朋友。”他接着读了大约20秒, 才发现这番讲话“似曾相识”。他回头看一眼奥巴马, 说道:“这是你的演讲词!”考恩随后一边摆弄提示器, 一边自言自语:“我怎么就不会用这东西呢?谁说这是傻瓜机来着?”奥巴马回到讲台继续讲话时, 演讲提示器才出现考恩的演讲词。奥巴马显然没有意识到这一点, 脱口而出:“首先, 我要感谢奥巴马总统!”激起现场和电视观众的阵阵笑声。 (5)

与过去的历任美国总统相比, 奥巴马算得上是最依赖演讲提示器的一位总统。无论是发表长篇演说, 还是简短欢迎词, 奥巴马都离不开提示器, 因此有人亲切地称他为“提示器总统”。除了演说的“错位”, 有时候, 提示器也会“罢工”, 其结果就是奥巴马的演说也跟着“失色”。比如, 奥巴马的讲话会突然陷入“尴尬的停顿”状态。类似场面发生几次后, 有人宣称, 这位总统正在加强“背诵练习”, 但人们很快发现, 事实并非如此, 奥巴马依然离不开这个“道具”来发表演讲。

二、传播障碍, 作为技术的演讲提示器

技术产生人们感知现实的方式, 这是理解不同的社会生活和精神生活的关键所在。新技术至少在三个方面对人产生巨大影响, 新技术改变我们兴趣的结构:我们思考的对象发生变化。新技术改变我们的符号:我们赖以思考问题的符号要变化。新技术改变社群的性质:我们思想发展的舞台要变化。 (6) 技术的进步成为社会和人类发展的助推器, 然而, 对技术的不当使用或过度依赖, 就会在传播者与接受者之间的交流上产生阻隔。传播的本质是一种信息的交流与共享, 媒介技术的发展是为了交流的便利, 而不能成为交流的障碍。据美国Politico (政客新闻网) 报道, 奥巴马对演讲提示器的依赖是少见的, 不仅因为他有着一流的演讲口才, 还因为没有任何一位总统这么频繁地使用这一工具, 无论大事小情, 不管什么场合。有时候, 即便是奥巴马曾多次说过的话或者一些很短的发言, 他也要求手下在提示器上“打出来保险”。从实际效果来看, 虽然演讲提示器有其积极作用, 但其消极作用也是无法回避的。

演讲提示器在演讲者和观众之间设置了障碍。美国《纽约时报》的报道认为, 总统使用提示器有半个多世纪了, 但奥巴马总统的频繁使用却是空前的。以前, 总统往往会在最重要的场合发表演讲才使用——比如就职典礼、国会演讲或总统办公室的演讲等, 而奥巴马几乎在任何场合都会使用, 甚至新闻发布会的开场白也离不开。去年夏天经过几次台词器故障, 奥巴马的演说不再那么雄辨滔滔, 有报告说他在夏威夷渡假时训练自己“戒掉”提示器, 但是没有成功。在总统就职典礼前的一场演讲中, 奥巴马没有使用提示器, 结果整场演讲奥巴马显得结结巴巴、犹豫不决。奥巴马即使发表简短的讲话也离不开提示器, 他谈到几个月来不断重复的经济刺激计划时也离不开台词器, 而之前的总统一般都是不用讲稿的, 除非是重要演讲, 比如在国会的国情咨文讲话。曾任布什总统发言人的弗雷舍说, 这是个人风格问题, 在小场合使用提示器不太好, 会把讲话的人和观众隔离开, 那么将影响总统和观众的交流。他说, 布什在大的场合中会使用提示器, 但当在各地参加活动时就不会。而白宫副新闻秘书薄顿说, 使用卡片还是提词器并不重要, 美国人关心的是实效, 而不是形式。同演讲内容相比, 总统用什么方式发表演说并不重要。

演讲提示器还在演讲者和新闻记者之间设置了障碍。电视记者和摄影记者很难拍到他的完整形象, 而且那个东西也与整个环境不调和。历史学家库玛说, 以前的历任总统从未这样做过, 那个提示器很刺眼, 它挡在听众与总统之间, 因为总统的眼睛要盯着台词器。这可害苦了各位摄影记者及摄像师朋友。为了避免让提示器挡住总统的脸, 他们必须选好角度架设好设备。如果奥巴马与别的领导人站在一起, 那么对拍摄技巧的要求就更高了, 如何将提示器排除在外已成为美国记者面临的重要课题。同时, 电视记者就麻烦了, 他们必须选好角度架设机器, 以免让那个提示器“挡住总统的脸”。一位曾负责为多名总统拍摄新闻的资深记者说, 过度依赖提示机让奥巴马在发表讲话的时候, 总是向左看, 向右看, 但就是不看镜头, 时间长了, “最会演说的总统”恐怕也会给电视机前的观众一种“心不在焉”的感觉。不过, 要是奥巴马真让美国经济走出低谷, 那么恐怕大家谁也不会在乎他如何演讲了。

尼尔·波斯曼认为, 技术傲慢始终是技术垄断的严重危险, 因为技术垄断助长技术的傲慢。技术垄断论还助长麻木, 是人们看不到在获取新技能的过程中可能会丢失的技能。因此, 只有人类能关照全局, 看到事物涉及的心理、情感和道德层面, 可惜我们让这个得天独厚的能力贬值了。我们相信机械运算的威力, 用机械的威力取代了我们观照全局的能力。 (7)

三、话语技术, 作为政治的演讲提示器

现代社会的特征是, 日益趋向与对人们生活的控制, 政治生活亦是如此。福柯关于技术权力的分析, 同样可以用到话语上, 这就是话语技术。在特定的机构定位中, 话语技术日益被确定的社会代理商所操纵, 它们逐渐地有了自己专门的技术专家。话语技术在有关语言和话语的知识与权力之间确立了一种紧密的联系, 通过有意识的设计而引起话语变化。话语技术化首先表现为与公共机构的功能相关联的意义上, 而机构又是带着特殊的政治意识形态和内容介入其中的;其次表现为具有某种公共的特性的谈话向私人领域的延伸, 形成了一个特殊的政治学领域。 (8) 美国总统的竞选和演讲作为特殊话语形式的政治, 越来越多地利用技术形式服务于政治需要, 表面上看赋予每个人以更多的自由, 实质上是赋予言说者以更多的权力和自由, 而大众所拥有的权力与自由却在逐渐减少。因而, 技术垄断导致的一个后果就是极权主义的技术统治。

奥巴马的各类讲话总是如“行云流水”, 几乎不见到面对讲话稿的“照本宣科”, 似乎奥巴马把所有演讲稿都“熟记于心”, 从而为选民和听众制造出一种虚假的个人魅力, 其根本目的是要服务于选民和政治的需要。无论奥巴马身在何处, 他的随从都会在其面前一部书本大小的提示器上显示出为总统拟定的演说词。与此同时, 台下观众的掌声和欢呼声响成一片, 电视机前的“粉丝们”也会因此而尖叫不已, 政治的假象也许会遮蔽人们敏锐的眼光。我们不应该关注政客用不同的媒体发表演讲取得的效果, 这会转移和分散我们的注意力, 而应当关注新媒介引起的严重的社会、思想和制度危机。

显然, 美国观察者只是注意到了技术使用的表面的问题。从1975年12月就开始为白宫服务的的历史学家玛莎·乔伊特·库玛认为:“这妨碍总统与民众的眼神交流, 提示器就像是总统和民众之间的一道墙”。库玛分析指出, 奥巴马之所以对提示器这么依赖, 也许是他的谨慎之举、个人风格或者心理安慰。白宫表示, 对于此前从未担任过高级行政职务的奥巴马来说, 他必须确保自己的讲话“万无一失”。在不久前的商业部长任命仪式上, 奥巴马只进行了几分钟的演讲, 但依然没有放弃使用提示器。而场上的焦点人物——接受提名的骆家辉演讲时只是拿了一页纸当提示器。技术似乎给奥巴马足够的信心, 但也会给奥巴马带来麻烦。今年3月初, 奥巴马在提名堪萨斯州女州长凯瑟琳·西贝利厄斯出任卫生与公众服务部长时, 总统演讲提示机惹出一个令人尴尬的笑话。“有请凯瑟琳”, 奥巴马说完把讲台让给凯瑟琳, 而凯瑟琳却不得不对着话筒尴尬地等上好几秒, 以便让提示器降回地面。这个时刻, 被电视摄像机一秒不落地直播了出去。

人们对总统如此依赖技术或可容忍, 但令人担心的是这一技术背后隐藏的政治信任危机。于此同时, 过分地依赖技术, 可能会掩盖总统的真实意图, 也会阻断记者与政治之间的亲近感。但也有人认为提示器意味着信息的保真, 总统可以在演讲时准确传递心声。美国历任总统都要事先准备演讲稿或提示卡片, 奥巴马不过是利用新的技术而已, 其形式没有本质差异。也有人认为奥巴马对着提示器照本宣科, 是否理解演讲的内容不再是他的任务。他的任务是如何在听众面前和电视上表现精彩, 从而获得民众和资金支持者的衷心拥护。政治究竟为资本与技术服务, 还是为人民和国家服务, 这在技术垄断时代似乎还真成了一个问题。正如西方学者指出的那样, 电视问世之后的美国不只是美国加电视的美国, 电视给每一场政治运动涂抹了一种新的颜色。 (9) 同样, 新媒体问世之后的美国不只是美国加新媒体的美国, 新媒体给每一场政治演讲涂抹了又一种新的颜色, 演讲提示器成为其中最刺目的颜色!

参考文献

①②⑥⑦⑨尼尔·波斯曼:《技术垄断》, 北京:北京大学出版社2007年10月版①②⑥⑦⑨尼尔·波斯曼:《技术垄断》, 北京:北京大学出版社2007年10月版

③④⑧诺曼·费尔克拉夫:《话语与社会变迁》, 北京:华夏出版社2003年7月版③④⑧诺曼·费尔克拉夫:《话语与社会变迁》, 北京:华夏出版社2003年7月版

先进技术的背后 篇5

数据和计算是马云口中阿里巴巴未来的基础, 也是其整个商业帝国的基石。早在去年“双十一”中, 两个炫目数字就印证了阿里改变未来商业社会的能力:每秒最多14万笔订单纪录以及每秒最高8.59万笔的订单支付。

在尽享“井喷式”网购带来丰厚利润的同时, 瞬间的流量高峰冲击势必会给电商企业的网站带来前所未有的压力和挑战。“秒杀”、大促销、“双十一”使得电子商务蓬勃发展, 把工程师们推向了人类从未涉足的“蓝海”——曾经IBM、SUN等在内的顶尖技术公司都无法提出一套完整的解决方案。阿里成功就在于此, 光鲜的背后隐藏着鲜为人知的技术支撑, 以及众多合作企业的鼎力相助。

“飞天”后台做支撑

自主研发是面对历史机遇的一大选择, 超大规模通用计算操作系统“飞天”应运而生。这个以中国神话故事中的女神名字命名的操作系统, 被寄予了让人类的想象力与创造力通过计算得到最大的释放的宏伟目标。

从2009年至今, 7年时间里“飞天”不仅解脱了阿里工程师们的“紧箍咒”, 见证了每年“双十一”交易量不断刷新, 还成为了全球通用的超大规模计算操作系统。它可以将遍布全球的百万级服务器连成一台超级计算机, 以在线公共服务的方式为社会提供计算能力。

截至目前, “飞天”正在为全球超过230万用户提供计算服务, 覆盖全球主要互联网市场, 让任何开发者、企业或者机构通过联网就可以获得弹性的计算能力。

混合云应对爆增流量

为支撑“双十一”惊人的交易量, 阿里搭建了全球最大规模的混合云架构。阿里巴巴也成为全球首个将核心交易系统上云的大型互联网公司。

“我们用中国的计算力量支撑了商业史上的一个又一个新纪录。而这些世界顶尖的技术, 正在通过阿里云加速向外输出。我们希望将这些技术变成普惠科技, 以此催生1万个阿里巴巴, 将淘宝、天猫、支付宝这么庞大、复杂, 跟钱紧密关联的系统搬到云上, 除了我们全世界还没有第二家。”阿里云总裁胡晓明表示。

面临同样问题 (用户访问量瞬间爆增) 的12306铁路官方售票网站, 也采用了阿里云技术构建起了庞大的混合云。2015年春运高峰期间, 阿里云公共计算平台为其12306网站分流了高达75%的余票查询流量。

大数据、人工智能实现精准营销

据悉, 阿里公司预计今年“双十一”期间将产生高达超过35亿个个性化页面, 每一秒刷新之后看到的都是新的纪录。3 5亿个页面由人工智能生产, 不仅在量级上超越了人类的极限, 更重要的是通过精准的大数据分析, 洞悉消费者心理, 阿里的“电商大脑”已经能够无限接近消费者的真实需求, 做到妥帖地“撮合”, 做到每个人都有一个“安静的导购”。

除了阿里云自身的安全保护外, 运营商也积极护航“双十一”网络安全。据悉, 在“双十一”当晚, 阿里上海电信机房的访问流量高达到150G。为保证用户流畅访问, 上海电信为阿里制定了专有的保障方案, 分别在海光缆保护、网络安全、防DDo S攻击、IDC等方面编制了5个专业、近20个场景的应急预案。而早在7月份, 上海电信就针对阿里的保障需求, 在IDC基础设施保障、网络能力、裸光纤路由优化等方面实施了具体的操作方案。

先进技术的背后 篇6

关键词：PISA2012,问卷技术,跨文化视角

PISA是当今国际上最具影响力的大型国际化学生测试项目，2012年度测试共有来自65个国家与地区的51万学生参加。问卷是PISA测试的重要组成部分，由于被测者来自不同国家或地区，有着不同的经济文化背景，研究表明，如果使用标准的里克特量表，因“大鱼小池效应”（Big Fish Little Pond Effect）和“社会期望”（Social Desirability）等的存在，跨文化因素将成为问卷反应偏差的一个重要来源，这也对PISA的问卷设计提出了更高的要求。随着PISA2012技术报告正式版（PISA 2012 Technical Report Final）的公开，可以看到，PISA引入了多种技术，包括基于过分宣称的信号检测消除技术、虚拟情境锚定、迫选量表、情境判断测验等，[1]以降低问卷反应偏差。

一、基于过分宣称的信号检测消除技术

问卷第45题：

想想这些数学概念：你对下列术语有多熟悉？

a）指数函数b）除数c）二次函数d）真实数e）线性方程f）向量g）复数h）有理数i）根j）虚拟量化k）多边形l）说明分数m）全等图形n）余弦o）算术平均数p）概率

注：（其中真实数、虚拟量化、说明分数等3个概念是虚构的）

PISA2012测试以数学学科为主，学生问卷第45题列举一些数学概念，要求学生根据自己对这些概念的熟悉程度评分。基于默许心向反应（Acquiescence Response），部分学生不是根据自身情况客观评分，而是倾向于将不熟悉的概念标注为熟悉，某些文化背景下的学生这种倾向更大。基于过分宣称的信号检测消除技术（Signal Detection Debiasing Based on the Over-claiming Technique）可以用来修正相关答卷数据。

1. 处理步骤

过分宣称技术提供一个知识项目列表，在列表中大约有20%的项目是虚构的，要求被测者根据自己对各个项目的熟悉程度进行评分，并由此将被测者的评分结果分成4种：[2]

(1）命中（hits）：将实际存在的项目标注为熟悉；

(2）错报（false alarms）将不存在的项目标注为熟悉；

(3）漏报（misses）将存在的项目标注为不熟悉；

(4）正确拒绝（correct rejections）将不存在的项目标注为不熟悉。

最准确的评分结果，不是最多次的“命中”，而是在尽可能多“命中”的同时，有尽可能少的“错报”。

如图1，根据信号检测理论，通过对参数的控制，可以将随机噪音函数表示为标准正态分布；在此情况下，信号函数图像的形状与随机噪音函数相同，只是位置右移，两者之间的距离定义为信号函数的平均值d′；B为观测门槛值，对于理想观测者，观测门槛值应为信号和噪音的平均值，即。定义观测者策略C,C为实际门槛值B和理想门槛值之差；如果C大于0，则说明观测者倾向于积极回答；否则说明观测者倾向于保守回答。[3]

由相关理论推导可知，观测者分数β可以表示为exp{d′*C}。对于某个具体的观测项目，d′和C值未知，但可以根据观测者的表现来反推这两个值。

以表1为例，可知观测者的命中概率（H）为0.9，错报概率（FR）为0.2。查标准正态分布表可知ZH=1.28,ZFA=-0.84。

由以下公式可以计算出d′和C值，d′=ZH-ZFA=2.12,C==-0.22。由β=exp{d′*C}计算出观测者分数β为0.63。

假设命中概率（H）仍为0.9，错报概率（FR）为0.1，则ZH=1.28,ZFA=-1.28，计算出d′=ZH-ZFA=2.56,C==0，观测者分数β=exp{d‘*C}=1。

这两个例子中，命中概率相同，后者的错报概率小于前者，由此算出观测者分数大于前者。由此我们可以看出观测者分数不仅取决于命中概率，也与错报概率有关。

2. 讨论分析

基于过分宣称的信号检测消除能够把人的感受性与他的判断标准区分开来，并以独立的数据来分别表达，提升问卷测量的有效性。研究表明，被测者如果在某个项目上过度宣称，那么他也倾向于在所有项目上过度宣称；因此该技术的测量结果也被PISA用于衡量被测者的一般答题模式（General Response Styles)[4]。过分宣称技术的缺点在于如果被测者事先知道虚构项目的存在，区分效果会有所降低[2]。

二、虚拟情境锚定法

问卷第34题：

以下是关于三位数学老师的描述。请逐一阅读，请告诉我们你在多大程度上同意每段描述末尾的说法？（在“非常同意”“同意”“不同意”“非常不同意”等4个选项中4选1）。a）王芳老师的课经常被班上的学生打断。她总是提前五分钟到教室。王芳老师对课堂有较好的掌控力。

b）宋慧研老师班上的学生上课安静有序。她总是准时到教室。宋慧研老师对课堂有较好的掌控力。

c）马斌老师的课经常被班上的学生打断。因此，他常常迟五分钟到教室。马斌老师对课堂有较好的掌控力。

问卷第35题：

想想最近刚教过你的数学老师：你在多大程度上同意以下说法（在“非常同意”“同意”“不同意”“非常不同意”等4个选项中4选1)?

a）老师能吸引学生听讲。

b）老师能让课堂秩序井然。

c）老师准时开始上课。

d）老师要等很长时间才能让学生安静下来。

由于人们评价事物时参照的标尺不同，他们对问题的回答就会有差异，由这种差异造成的测量误差就称为评价尺度偏差，来自不同文化背景的被测者会导致该偏差增大。虚拟情境锚定法（Anchoring Vignettes）的核心思路是通过设置虚拟情境为受访者提供统一的评价参照系，从而降低评价尺度不一致带来的测量误差[5]。

1. 处理步骤

(1）在问卷第34题中提供了低（Low）、中（Medium）、高（High)3个虚拟情境，学生评分后分别得到L、M、H等3个分数。

(2）学生接着对自身项目（问卷第35题）进行评分，得到结果R(Response）。

(3）使用下面的规则，参照虚拟情境得分对自身项目评分结果R进行修正，得到修正结果AR(Anchored Response):

如果R<L,AR=1；如果R=L,AR=2；如果L<R<M,AR=3；如果R=M,AR=4；如果M<R<H,AR=5；如果R=H,AR=6；如果R>H,AR=7；由此最终结果AR为7点评分。

例如：如图2所示，A、B2名学生都对项目1回答“同意”，原始得分都为3分。但学生A虚拟情境得分L=2、M=3、H=4，学生B虚拟情境评分L=1、M=2、H=4，结果修正以后A的最终得分为4分，B的最终得分为5分。

(4）在学生对虚拟情境评分时，有可能出现两种特殊情况：

a）对相邻的虚拟情境打分相同（Tied Anchor），基于最大化个体区分的考虑，采取就低不就高的方法处理。例如：某位学生虚拟情境评分L=2、M=2、H=4，对自身项目评分为2，则修正结果为AR=2。

b）对不同虚拟情境打分错位（Order Violations），有“取较低值”“取中间值”“取较高值”“重新排序”4种处理方法可以选择，基于相关性统计，PISA选择了“取较高值”处理方法。例如：某位学生虚拟情境评分L=4、M=2、H=1，则取L=M=H=4。

2. 讨论

容易看出，对于不同学生而言，虚拟情境是稳定不变的，通过设置以每个学生对虚拟情境的反应为“锚”（评价参照系），对评测结果进行修正，可以降低个体之间评价尺度不一致带来的测量误差。

虚拟情境锚定法的前提假设有两个，一个是假定受访人自身在回答自评问题和评价虚拟情境问题的时候，其回答逻辑和方式都是一样；另一个假定是人们对虚拟情境的评价是一致的。[5]实际上以上两个假设都不能完全满足，这也一定程度上降低了该方法的效果。

理想情况下，学生对虚拟情况评分应当L<M<H，实际上出现了对不同虚拟情境打分相同或者错位的情况，PISA选择对评分结果基于相关性统计等方法进行折中修正处理。有没有更好的方法？学生评分过程到底是怎样的？仍有待理论界的进一步研究来揭示。

三、迫选量表

问卷第48题：

从下列每对陈述中，选出更符合你情况的一项。

a1）我想课后再上额外的数学课

a2）我想课后再上额外的语文课。

......

e1）我计划从事一份与数学密切相关的职业。

e2）我计划从事一份与自然科学密切相关的职业。

PISA2012学生问卷中需要了解学生数学学科的学习倾向，如果使用标准的里克特量表，容易因如默许心向反应等产生反应偏差，由此引入了迫选量表（Forced Choice Items）。

1. 理论基础

迫选量表的理论基础来自瑟斯顿于1927年提出的瑟斯顿比较判断法则,该法则用于描述被测者依据心理量的相对大小进行迫选时的反应过程。法则认为对于与题目l配对的两个陈述i和k，被测者独立反应各产生一个心理量效应值和，用表示2个陈述的效应值的差异，则比较结果输出为yi,

即，如果被测者倾向于选择陈述i，否则倾向于选择陈述k。

然后可以利用多维项目反应理论中的未加权最小二乘法(Unweighted Least Squares,ULS)估计题目参数，极大后验估计法（Maximum a Posteriori,MAP）估计被测者的潜在特质。

2. 分析

从问卷第48题中可以看出，学生不能直接选择数学的学习倾向性，而是从成对的陈述“数学—语文”、“数学—科学”中选择一项，这样有效减少了默许心向效应等的影响，减少了不同文化背景和不同个体之间的答卷偏差。

研究表明，采用瑟斯顿IRT模型计分优于传统计分。[6]对被测者发生迫选行为反应过程的解释模型主要有瑟斯顿IRT模型和多重单维配对偏好模型（Multi-Unidimensional Pairwise-Preference Model,MUPP模型，下同）等2种。瑟斯顿IRT模型是一种优势模型，适合于测量潜在特质；相对而言，MUPP模型属于展开模型，一般认为更适合于编制抗作假的测验，[6]但MUPP模型复杂，参数估计困难；这也是PISA最终选择使用瑟斯顿IRT模型的原因。由此可见，更精确的分析迫选量表的结果，仍有待相关技术的进步。

四、情境判断测验

问卷第52题：

假设你已经用手机发了几星期的短信，但是今天你的短信发不了了。你想解决这个问题。

你会怎么做？请就以下每条建议，勾选出最符合你情况的一项（每条建议包括“我肯定会这么做”“我可能会这么做”“我可能不会这么做”“我肯定不会这么做”等4个选项）。

a）我会尝试所有可能的按键，看到底哪里出了问题。

b）我会考虑可能是什么原因造成了这个问题，我怎么做可以解决问题。

c）我会看使用说明。

d）我会请朋友帮忙。

在PISA2012中有对学生问题解决（Problem Solving）能力的测试，由于问题解决能力难以脱离一定的问题情境进行孤立的测量，因此引入情境判断测验（Situational Judgment Tests，简称SJTs，下同）技术。

1. 理论基础

SJTs为被测者提供一些典型问题情境，这些问题的解决需要与被测项目相关的知识、能力、技能以及其它特质；同时SJTs提供一些该可能的行为反应，要求被测者根据反应指导语提示进行选择或评价。SJTs的反应指导语主要包括基于知识的（Knowledge-based Instructions）和行为倾向的（Behavioral Tendency Instructions）两类，前者又称“should-do”模式，测试被测者的最佳表现（Maximal Performance），主要用于指示能力；后者又称“woulddo”模式，测试被测者的典型行为，主要用于指示个性、态度等非认知特性。[7]SJTs的评分方式包括基于专家的（expert-based）、基于经验的（empiricalbased）、基于理论的（theory-based）等3种。研究表明，与一般认知能力测试比较，SJTs技术能够减少因种族文化原因造成的结果差异。[8]

2. 技术应用和分析

在PISA2012中，共提供了3个问题情境用于测量学生的问题解决能力，包括“短信问题”（见问卷第52题）“路径问题”“购票机问题”，使用行为倾向反应指导语测试学生的问题解决策略，将结果归为“系统性策略”（Systematic Strategies）“非系统性策略”（Unsystematic Strategies）“寻求帮助”（Seeking Help）等3类，[1]并使用基于专家的方式评分。

研究表明，SJTs中如果能使用录像代替纸笔模拟问题情境，将进一步降低测试的种族文化误差。[9]随着PISA逐渐转向使用电脑测试，相信有关问题将会得到进一步改进。

如上所述，PISA2012中使用行为倾向反应指导语指导学生作答，有研究表明，与基于知识的反应指导语比较，前者较易作伪；通过作伪，被测者的整体平均得分可以提高0.15至0.34个标准差。[10]在随后的PISA测试中，是否应当在这方面做出改进呢？

五、总结

作为一个跨文化背景的大型国际化学生测试项目，PISA问卷调查难免受学生的文化背景和个体差异影响产生反应偏差，从OECD发布的历次PISA测试的技术报告来看，通过采用心理学等相关学科的最新研究成果，对问卷设计、评测组织、评测结果分析等环节的持续改进，PISA在不断完善，这也是它成为当今国际上最具影响力测试项目的原因之一。从本文分析可以看出，PISA问卷技术仍有一些值得改进和深入探索的地方。

参考文献

[1]PISA 2012 Technical Report Final[EB/OL].http://www.oecd.org/pisa/pisaproducts/PISA-2012-technical-report-final.pdf,2015-12-15.

[2]Delroy L.Paulhus,P.D.Harms.Measuring cognitive ability with the overclaiming technique[J].Intelligence,2004 Volume 32:297~314.

[3]David Heeger.Signal Detection Theory[EB/OL].https://cw.fel.cvut.cz/wiki/_media/courses/a6m33ksy/cv1_signal_detection_theory.pdf,2015-12-15.

[4]Kyllonen,P.,J.Bertling and R.Roberts.Overclaiming:A new technique for correcting for response tendencies in international assessments[A].the 15th Biennial Conference EARLI 2013,Munich,Germany.

[5]刘小青.虚拟情境锚定法,降低评价尺度偏差:一项政治效能感测量的实验[J].甘肃行政学院学报,2012,(3):47~49.

[6]王珊,骆方,刘红云.迫选式人格测验的传统计分与IRT计分模型[J].心理科学进展,2014,(22):549~557.

[7]Janneke K.Oostrom Situational Judgment Testing:A Review and Some New Developments[EB/OL].http://users.ugent.be/~flievens/Oostrom.pdf,2015-12~15.

[8]Whetzel D.L.,Mc Daniel M.A.,Nguyen N.T..Subgroup differences in situational judgment test performance:A meta-analysis[J].Human Performance,2008,21,291~309.

[9]Lievens,F.,&Sackett,P.R..Video-based versus written situational judgment tests:A comparison in terms of predictive validity[J].Journal of Applied Psychology,2006,91,1181~1188.

先进技术的背后 篇7

美国时间2016年1月6~9日, 有“黑科技产品大本营”之称的CES电子展在拉斯维加斯召开, 每年的CES展都预示着接下来消费电子市场的产品和技术动向。这一次, 智能汽车、虚拟现实以及具备更逼真显像技术的电视产品成为众人关注的领域。

记者在今年的CES现场看到, 中国元素弥漫在整个展会期间, 中国企业组团参展。据了解, 今年4119家参展商中有1300多家来自中国, 在参展商中的占比超过了三成。中国的即时通信软件微信 (wechat) 甚至成为了CES主办方指定通信工具。在众多参展的中国厂商之中, 电视厂商尤为引人瞩目, 从乐视、海信到TCL, 都将自己创新的产品带到了CES现场。

电视厂商集体晒纤薄中国实力崛起

虽然超薄电视并不是今年才流行的, 但是与以往由三星和LG引领超薄屏幕的情况相比, 今年所有参展厂商都带来了“没有最薄只有更薄”的产品, 并且在超薄的设计同时, 也带来更具冲击的视觉效果。

乐视在展会期间推出了Max65 Blade, 仅仅3.9mm的厚度, 让围观的人们纷纷拿出硬币进行比较;而LG更是推出仅2.75mm的OLED电视。而自全球首款曲面电视面世4年之后, 三星再一次推出全球首款无边框曲面电视——SUHD TV KS9500。

在显示技术方面, HDR显然成为电视领域下一个主要方向, 无论是LG、三星、索尼, 还是长虹、创维、海信都纷纷推出支持HDR的产品。HDR全称High-Dynamic Range (高动态范围) , 通过HDR可以大幅度地提升画面对比度和色彩精度, 画面中明亮的部分会更清晰, 暗处的部分会更有深度, 看上去层次分明。而色彩精度的提升则会让颜色看起来更纯粹和明亮, 从而获得更纯粹的显示效果、更丰富的冷暖交替和更广泛的色彩范围。

另外, 量子点也是备受关注的技术, 几乎所有亮相CES的LCD电视都使用了这一技术。量子点技术主要解决色域低的问题, 被认为是一项能超越OLED电视的创新技术, 而中国本土品牌TCL也将这项技术带到CES上。

炫酷的智能汽车背后是车载以太网技术升级

从几年前开始, 奥迪把自家豪车开进拉斯维加斯会展中心, 就有人调侃, 每年的CES展越来越像车展。今年也毫不例外, 据称有近500家与汽车相关的厂商参展, 100多家汽车技术公司展示它们在无人驾驶与车内技术方面的技术创新。除了传统的9大汽车制造厂商奥迪、宝马、菲亚特克莱斯特汽车、福特、通用汽车、现代、奔驰、丰田和大众外, 特斯拉、谷歌、乐视等科技新贵也将加入这场战局.。

乐视于1月5日抢在CES展开幕前发布首款电动超级概念车ZERO1, 据称最高时速超过300公里, 仪表盘还能收集关于司机的生物数据。1月6日, 福特宣布与亚马逊合作, 其车载系统Ford Sync未来将与亚马逊的智能家居产品联网, 用户可通过亚马逊Echo对车辆进行语音控制;福特表示将在2020年前推出13款电动车。奥迪以新一代旗舰SUV Q7为载体, 展示了其在自动驾驶、主动安全等领域的最新成果。奔驰在2015年推出极具科幻色彩的F015概念车之后, 将自动驾驶技术向更多量产车型推广。

不过在记者看来, 这些厂商对于推动车联网和智能汽车的发展, 所做出的更多是“秀”, 不是“技术”。真正让记者感受到车联网技术前进一步的, 是博通推出的新一代车载以太网解决方案Broad RReach。

车载以太网技术因其稳定的传输能力和安全性, 在近年来的车联网技术中开始被应用。而通过Broad R-Reach解决方案, 车内系统间可以实现高速通信:高级驾驶辅助系统 (ADAS) 、车载信息服务、显示与导航系统、音视频、后座娱乐系统等也实现了高速互联互通。目前, 博通的Broad R-Reach车载以太网技术现已在一系列车型中获得广泛使用, 其中包括宝马X3、X4、X5、X6、i3、i8、6系和7系, 以及捷豹XJ和大众帕萨特, 得益于博通的创新技术, 让我们在今年看到了未来驾驶更清晰的前景。

VR的实力比拼其实是背后的大厂商们

记者在展馆中行走有深刻的体会, 即虚拟现实技术 (VR) 成为今年CES的绝对主角。穿梭在各类VR的展台中, 你甚至觉得没有戴一顶酷炫的头盔很不正常, 无论是Oculus还是Virtuix Omni, 又或者是三星、Sony、HTC, 甚至连NASA也用VR设备为现场的观众展示拍自宇宙的视频。

美国消费技术协会表示, 美国市场虚拟现实产品销售数量预计将增加近500%达120万台。虚拟现实眼镜的销售数量今年就将达到120万套, 总收入预计超过5.4亿美元, 业界普遍认为行业起爆点正在临近。

但事实上, VR技术的实现需要超强的计算能力和调试优化能力;包括云技术和硬件, 除硬件资产以外, 更需要技术人才。微软、高通、HTC、SONY, 包括Oculus背后的Facebook, 他们有足够的资本来发展V R技术, 但是那些中小型企业, 或许必须找到很好的商业模式和大佬才能在未来存活下来。

无人机扎堆技术提升

另外, 在今年的CES展中, 约有几十家无人机展商参展。与中国知名无人机品牌大疆相比, 不少美国的无人机售价更加低廉, 具备更多功能, 能够满足从普通家用消费者到专业人士的不同需求。可以感受到, 无人机在美国即将成为寻常百姓家的消费品。美国消费技术协会4日发表的报告显示, 仅在美国, 无人机2016年销售数量预计比2015年增长149%达280万架。

另外, 作为无人机中的“黑科技”, 亿航发布了一款低空自动驾驶载人无人机——亿航184。该无人机可以载乘客1人, 设计8支螺旋桨、4支机臂, 整机最大输出功率8马达, 海平面续航时间为23分钟, 平均巡航速度为100公里/小时, 使用100%纯电力驱动, 毋须燃料, 绿色环保。

PC厂商跟进创新技术看好未来市场

在十几年前曾经是CES展绝对主角的PC产品, 近几年随着PC市场的整体下滑, 变得比较“低调”, 但是在技术上也持续创新, 有几家厂商依然带来了让人眼前一亮的新品。

三星在CES2016上发布了新款Galaxy Tab Pro S平板电脑, 该机采用了Windows10操作系统, 这也是三星首次推出Galaxy系列的Windows 10平板电脑。

联想集团携全线创新产品隆重亮相。其中, 联想首次在全球市场推出带有“X1”标识的家族系列产品:Think X1Family。

国内知名厂商海尔在CES2016上发布了3款PC设备, 分别为S1331、H1411 以及2 合1 设备W1225P, 其中S1331采用了13.3英寸全高清屏幕、英特尔N3150四核处理器、64GB固态硬盘、4GB内存以及Windows 10操作系统。

在台式PC方面, 华硕展出了ROG系列新品台式电脑, 其中GT51引来非常多的关注。展出的这款机型配置了英特尔酷睿i7 6700K桌面级处理器, 搭载NVIDIA Ge Force Titan X SLI双显卡, 此外在存储方面的配置也是相当豪华, 可以说是目前性能最强的ROG系列产品。

英特尔也推出了其第四代NUC迷你台式机。新款NUC升级了Skylake处理器, 采用的是如酷睿i3-6100U和i5-6260U等低压U系列。

戴尔也正式宣布Latitude商用笔记本系列推出全新的产品组合。同时还发布了戴尔自己旗下第一款OLED显示器——新Dell Ultra Sharp 30。从参数看, 这款新Dell Ultra Sharp 30具备30英寸屏幕和4K分辨率, 采用的USBType-C接口支持视频、数据和高达100W的充电。

戴尔副董事长兼全球运营总裁杰夫·克拉克 (Jeff Clarke) :“不要被眼前的东西所迷惑;PC市场‘离消亡还远着呢’”。可以看出其对公司产品的强大信心。

传统家电厂商力推智能家居

在本届展会的智能家居领域, 还是传统家电厂商比较给力。

三星智能冰箱Family Hub内嵌Tizen智能系统, 整合了诸如音乐播放器、内置拍照监控、日历查看等功能, 实现家电产品物联网化。

LG旗下的LG Signature系列高端品牌也推出智能冰箱。这款全新的智能冰箱最大亮点在于可自动开门, 只要对冰箱说话或在冰箱前挥动手脚即可自动开门, 方便用户手端食物使用冰箱。此外, 该冰箱还具备轻敲唤醒功能, 冰箱门可轻敲点亮—只要我们轻敲冰箱门, 门中隔层即可点亮, 冰箱内部的食材一目了然。