阅读与模态：AR绘本融合发展探究

增强现实技术（AR）与纸质绘本的融合,为读者提供了视听兼备的综合阅读体验，更加契合儿童的游戏心理，增加阅读过程的趣味性。文章以A R绘本《未来机械世界》为研究对象，从模态与话语的视角探究A R出版物融合发展的交际效果，研究发现在文本整体意义生成的过程中，语言符号处于主模态，视觉语法中绘本呈现的图像语法对语言语法起到强化的作用，而A R场景与图文模态存在非互补话语关系。从传播效果来说，A R图书与读者的交互程度还处在较低的水平。     

发掘和利用：细粒度层次化网络的文本到图像生成

针对现有文本到图像生成(text-to-image synthesis, T2I)方法采用冗余的阶段性网络结构,同时缺乏对文本特性有效利用从而影响网络完全收敛的问题,提出了一种细粒度的层次化生成对抗网络(generative adversarial networks, GAN)。该网络利用多维度文本特征提取器充分地“发掘”(explore)文本语义特征;通过堆叠层次化模块,即空间仿射生成模块和累加结合模块,更好地“利用”(exploit)主干网络的生成性能。在3个基准数据集上的实验充分表明,所提方法在量化指标和可视化效果方面均显著领先于现有方法。实现代码已经公开在https://github.com/qikizh/EE-GAN。     

ChatGPT影响下的人工智能档案服务：突破与挑战

ChatGPT以其“高级智能+普式应用”的科技姿态和应用场景，迅速被业界关注，引发各行试用，获得全球热议，更带来对人工智能应用的深思。在对人工智能驱动的档案服务研究现状和应用现状调研的基础上，从交互性、创新性、呈现性和开放性等视角出发，剖析了ChatGPT与档案服务的关联技术，提出人工智能驱动下的档案服务突破：所行所得、所想所得的检索服务，自然流畅、多模呈现的交互服务，创新挖掘、千用千面的知识服务，自组自调、动态融合的组织服务，主体完整、使用保障的安全服务和解忧除难、全程暖心的情感服务，给出人工智能驱动下的档案服务风险与挑战：性格泄露、服务偏差、技术崇拜、信息茧房、价值引导。为人工智能盛行背景下的档案服务，提供思路与建设参考，起到警醒作用。