2024级高一学年下学期期中考试 术，提取出有用的信息。第三，数据语言处理。利用自然语言处理技术，对数锯进行提取和过滤。 第四，图像生成。数据收集和预处理后，再将内容、图像等进行模型的训练和优化，最后生成高 语文试题 质量图像。 分值：150分时长：150分钟 智能剪择和视领编辑在剃作新闻视频时应用尤为广泛。人工智能技术根据新闻内容的逻辑结 构、新闻关键词等语义信息，自动剪辑、合成高质量新闻视頻内容。同时，道过学习视面而前 后的关系，在无数种视频剪辑方轰中选取最优方素。 一、现代文阅读(35分) 对新闻视颅进行编辑时，通常需要对躺辑好的内容配音橋报，传统方式是果用人工录音。配 (一)现代文阅读I(本题共5小题，19分) 音完成后，还需修改字幕内容及出现位置，非常影响视顿编辑的效率。对此，可以利用人工智能 阅读下面的文字，完成1~5题。 技术直接将文本转化为语音，还可以让字旅播报的画面与声音的位置保特一致。但人工智能生成 材料一： 的新闻视频依然存在语音机械的问题。针对这一问题，字节跳动公司在2024年6月发布了语音合 当前，生成式A1已经完成多次达代，0 penAl更在2024年初发布新的生成式Al模型Sora, 成模型SeedTTS,此模型具有优越的情感控制能力，可以根据需求生成兵有不同情感的语音，使 这标志着生成式！从文字、图片拓展到礼领领城。 共不再机械。不仅能使观众增强“身临其境”的沉浸惑，还大大节省了后期斟作的时间和戒本。 人工智能是通过计算机和算法程序模拟、延仲、扩及人类大脑的一种科学技术。能促使机器 人工智能在后期内容自动优化方面也表现出色。传统的数字化加工的技术还不够成熟，在进 像人一样思考，甚至可能超过人的智能。生成式A!是人工智能的一种类型，是基于算法、模型和 行新闻视频素材收集时，时常出现视频画质不高、色块杂糅、原始色彩丢失严重等问题。传蜿解 规则，生成相关内容的技术。这种技术依托事光训练好的多摸态基础大模型等，利用用户输入的 决方法一般是先进行物理修复再进行数宇化扫描，存在成本高、效率低等问题。随着A!拔术的发 相关资料，生成具有一定逻锌性和连贸性的内容。 展，视领画面的问题得到了部分解决。而最新的人工智能超分辩率被术可以根据学习到的模式和 目前，生成式A!的生产功能愈发强大。在生成式A!的技术渗遂下，作为区别于传统新闻的 规律，预测出缺失部分的像素值，还可以自动识别污渍、杂糅、破损等像素值突变的问题，恢复 新兴新闻类型，短视领新闻在媒介生态中的地位快速授升，迎来了新的发展机适。 出原始清晰的图像。超分辨率技术能够精准地识别并优化原始影像中的知节，有效地增强了画质。 生成式A!必须要对新用素材进行学习，才能自动剪辑生成将合新闸报道要求的短视频。这种 最后，人工智能对观众新闻类型喜好的分析，能够为观众提供更加个性化和精准的新闻视频。 自动化素材剪辑功能可以提高视频制作的效率和质量，减少人工纳鲜的工作量和时间成本。例如】 采用基于时空特性的长短期记忆模型，精准辅捉并适应现众看视领时兴趣特移和关注变化的动态 我国开发的5G高新视领A!智能剪辑平台可以依据对原有视频资源的深度理解，自动分析社会动 过程，确保每一类新闻都能精准触达目标受众。 态，捕捉最新热，点，进行智能算辑。 (摘编自牛帆、刘吴妥《基于人工智能的新闻视频生成应用与实現) 生成式A!还具有强大的内容成能力，这也是生成式A!与其他人工智能在功能上的显著区 1.下列对材料相关内容的理解和分析，不正确的一项是(3分) 别。通过对新闻文字、图片、视领等大量素材的深度学习，生成式A!可以生成符合用户需求的新 A.生成式AI基于算法、模型和规则，生成相关内容，伴随着技术的更新迭代，它的内容领域不断 闻内容。在生 ... ...
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