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什么叫做“影视”？
很高兴回答这个问题。
***，顾名思义就是电影和电视的合成。***的制作方法很复杂。首先需要人员演及拍摄，之后将拍摄好的视频通过剪辑等方式制作成影片，再经后面的工序连接一起成为一部完整的电影，就叫做***。
虽然***作品创作过程和创作手段较为复杂，要有电影剧本、导演、演员、摄影、作词作曲、服装、道具、美工、灯光、布景等众多人员的参与和协调才能完成，是凝聚了众多劳动者的集体创造性劳动的复合作品。但是制作出来的效果却很好，可以带给人了丰富的视觉享受和思想感受，以及配的音效也会给观众带来灵魂的舞动。
现代时代的发展，已经迎来5d***的到来，5D电影放映室是一个直径不过10米的圆形场地。5D电影与现在流行的3D电影技术相比，它的奇特之处在于360度的环形银幕由6块大银幕精密组合。
12台放映机同步放映，呈现出来的影像具有极强的“侵略性”——如果海浪向着画面冲来。
3D影像的感觉是迎面而来，止于眼前；而在5D影像里则是从四面八方地奔涌而来。
5D电影最强的逼真感是能够放大周围环境的真实感：观众能置身“闪电、烟雾、雪花”中，在“火焰”前有灼热感，海浪扑身时会“湿”了衣裳。5D电影特制的座椅能产生下坠、震动、喷风、喷水、扫腿等真切感觉。所以***是带给人们很好的视觉感受。
***是以拷贝、磁带、胶片、存储器等为载体，以银幕、屏幕放映为目的，从而实现视觉与听觉综合观赏的艺术形式，是现代艺术的综合形态，包含了电影、电视剧、节目、动画等内容。
***，说直白点就是电影和电视
先看一下辞海中的解释
***：电影和电视节目的合成。
而在百度汉语中的解释为电影和电视，英文翻译为movies and television。
世界上第一部动画片《一杯可口的啤酒》
其实不然，最早的***应该起源于法国，在1826年，法国w尼埃普斯成功的拍摄了世界上第一张照片“窗外的景”，曝光时间8小时。收到启发的法国生理学家马莱在1882年改进了连续摄影的方法，试制成功了“摄影枪”，又创造出了“活动底片连续摄影机”，
在前辈不断探索和努力下，1888年，法国人雷诺试制成功了“光学影戏机”，并且用此拍摄了世界上第一部动画片《一杯可口的啤酒》，此后1889年爱迪生发明出了电影留影机，5年后发明了电***镜。
如果从起源上来说电影起源于法国， 因为在1895年，法国卢米埃尔兄弟成功的将实验阶段的电影放映成功的推向了社会，1895年卢米埃尔兄弟在法国巴黎科技大会上首次放映《卢米埃尔工厂的大门》获得成功，并且后来的史学家将1895年12月28日定为电影诞生日。
电视的奠基人为俄裔美国科学家兹沃里金，他首次***用了“电子电视”发收系统，是现代电视技术的先驱，而在1925年英国科学家研制成功电视机。
***是以拷贝、磁带、胶片、存储器等为载体，以银幕、屏幕放映为目的，从而实现视觉与听觉综合观赏的艺术形式，是现代艺术的综合形态，包含了电影、电视剧、节目、动画等内容。
***作为电影艺术和电视艺术的统称，是现代科学技术与艺术相结合的产物。通过画面、声音、蒙太奇、故事情节等语言来传达与表现。
例如经典***作品：由斯皮尔伯格和乔治卢卡斯两大巨头强强联手推出的《夺宝奇兵》一上映就引起巨大轰动，成为电影史上最经典的冒险动作片。哈里森福特成功地塑造了琼斯博士这个充满智慧及冒险精神的考古学家。本片曾于1981年获得奥斯卡最佳视效、最佳艺术指导、最佳剪辑、最佳音响、特别成就奖及多项提名。此片被称为电影史上的"动作片经典"有两个原因：第一，从这部电影开始，世界发现了这个叫斯皮尔伯格的人在电影方面的前途是不可***。第二，本片产生了人类电影史上最卖座的票房巨星哈里森福特。此后哈里森福特，斯皮尔伯格和乔治卢卡斯铁三角组合推出的《魔域奇兵》《圣战奇兵》两部续集同样出色。该系列***了动作、冒险和幽默的喜感，惊险***又不失浪漫，花样翻新，衍生出大量经典桥段，被后来的电影争相效仿，包括著名的《神鬼***》系列。《夺宝奇兵》系列将富有异国情调的***片发挥到了极至，各有千秋的异域美丽风光以及浓郁的民族风情新奇神秘，让人难以忘怀。
数字***，是一个新技术带来的新领域，新媒体将传播载体从广播电视扩大到电脑、手机，将传播渠道从无线、有线网扩大到卫星、互联网，并呈现与广播电视有很大不同的传播方式，更好地满足受众多层次、多样化、专业化、个性化的需求。我们面对的***媒体将是包括电视、手机、网络的综合媒体。
自19世纪末第一部电影的产生到今天，***行业的发展已有了一百多年的历史。随着时代的发展和科技的进步到今天信息时代的到来。数字化网络的发展，广告的创新和电视的包装使得***片头越来越多的出现在我们的生活中。
电视剧，电影，动画片，等…都可以映放出来的，都可以称为***。
现在的发展，***在手机，电脑，各地方都能观看。
像我们小时候，那个时候是以人工来带动电影，把银色的底片，一个个的用手来摇，然后就有人影的出现，那时的水平也比较差，放出来的电影也很卡顿。在然后黑白电视
随着时间的变化，***的变化也很大了，让人看到就舒服的感觉。
零样本学习（zero-shot learning）最近有什么新进展？
在将于今年六月举办的 CVPR 2018 会议上，中国科学院大学、英国邓迪大学和中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心的一篇 Oral 论文提出了一种使用鉴别性特征学习零样本识别的方法。和人工智能领域的很多新研究成果一样，该研究实现了当前最佳。
近年来，零样本学习（ZSL：zero-shot learning）已经在目标识别任务中得到普及应用。传统的目标识别方法是通过将图像标签分配到训练集中见过的一个类别来预测目标实例的存在，零样本学习则与传统方法不同，其目标是识别之前从未见过的新类别中的目标实例。因此，在 ZSL 任务中，在训练集中见过的类别和测试集中没见过的类别是不相交的。
通常而言，见过和没见过的类别都要提供类别描述信息（比如用户定义的属性标注、类别的文本描述、类别名的词向量等）；某些描述信息是各个类别共有的。这些描述信息通常被称为***信息或语义表征。在本研究中，我们关注的是使用属性的 ZSL 的学习。
如图 1 所示，典型 ZSL 方法的一个通用***设是：存在一个共有的嵌入空间，其中有一个映射函数，定义这个函数的目的是对于见过或没见过的类别，衡量图像特征 φ(x) 和语义表征 ψ(y) 之间的相容性（compatibility）。W 是所要学习的视觉-语义映射矩阵。现有的 ZSL 方法主要侧重于引入线性或非线性的建模方法，使用各种目标和设计不同的特定正则化项来学习该视觉-语义映射，更具体而言就是为 ZSL 学习 W。
图 1：经典 ZSL 方法的目标是寻找一个嵌入了图像特征 φ(x) 和语义表征 ψ(y) 的嵌入空间
到目前为止，映射矩阵 W 的学习（尽管对 ZSL 很重要）的主要推动力是视觉空间和语义空间之间对齐损失的最小化。但是，ZSL 的最终目标是分类未见过的类别。因此，视觉特征 φ(x) 和语义表征 ψ(y) 应该可以被区分开以识别不同的目标。不幸的是，这个问题在 ZSL 领域一直都被忽视了，几乎所有方法都遵循着同一范式：1）通过人工设计或使用预训练的 CNN 模型来提取图像特征；2）使用人类设计的属性作为语义表征。这种范式存在一些缺陷。
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