广州地铁报站广告，省心省钱！
广州地铁报站广告——省心省钱！这是一种新的广告形式，近年来在广州地铁火热推广。以下是新广告形式的阐述。
1. 广州地铁报站广告的特点和优势
广州地铁作为广州市民最为常用的交通工具之一，每天会有大量乘客来往于各个地铁站。而广州地铁报站广告就是在地铁车站内，通过播放音频广告的方式将广告信息传递给广大市民。
相比于以往的地铁内广告形式，广州地铁报站广告有着以下几个显著特点和优势：
首先，由于广告是以音频的形式播放，不需要乘客花费时间去阅读广告内容，可以自动播放，听众接收率高，传递效果也更好。
其次，广告可以在各个车站之间进行轮播，这样可以让广告在更多的车站播放，提高覆盖面。
最后，广州地铁报站广告还有一个显著的特点——省心省钱。相比于在地铁内进行墙体、地面、车门等大面积的广告投放，广州地铁报站广告省去了布置广告的成本，同时广告播放的内容也更加精准，不会浪费广告主的投放费用。
2. 广州地铁报站广告的应用与实践
广州地铁报站广告已经得到了广大市民以及各大广告主的高度认可和支持。自2017年开始，广州地铁已经推出了多期地铁报站广告招商项目，招募广告主对地铁报站广告进行投放。
通过实践，广州地铁报站广告的效果越来越受到广告主的认可。据不完全统计，仅2019年就有超过200家企业在广州地铁内进行了报站广告的投放，涉及IT、金融、教育、房产等多个行业，广告主反馈良好。
此外，广州地铁公司还积极探索创新地铁报站广告形式，通过针对性广告、节日专题广告等方式，进一步提高广告效果，满足广告主和乘客不同的需求。比如，在2019年春节期间，广州地铁公司投放了针对春节的专题广告，赢得了市民的一致好评。
3. 广州地铁报站广告的广告投放策略与效果评估
广州地铁报站广告的广告投放策略主要包括投放时间、投放车站、投放时段等。根据广告主的需求和市场状况，广州地铁公司会制定相应的广告投放计划，将广告投放到适当的时间和场景中。
为了评估广州地铁报站广告的效果，广州地铁公司会从广告展示数、广告曝光率、广告点击率等多个维度对广告效果进行评估。同时，针对不同的广告主，广州地铁公司会根据其需求评估广告的效果，并收集市场反馈进行持续优化。
4. 广州地铁报站广告的未来发展趋势
广州地铁报站广告作为一种新兴广告形式，未来的发展极具潜力。随着移动互联网的飞速发展，广州地铁公司还可以探索将广告与公交创新相结合，将广告拓展到更多的出行场景中。
此外，随着科技的不断进步，广州地铁公司还可以探索更多创新的广告形式，比如基于人工智能的广告投放、虚拟现实广告投放等，提升广告的传播效果和用户体验。
总结
总的来说，广州地铁报站广告是一种新型广告形式，省心省钱是其最大的优势。广州地铁报站广告的应用与实践效果不断得到验证，未来发展趋势也十分可观。广州地铁报站广告的出现，极大地满足了广告主的需求，同时也提高了广告传达效果。可以预见，在未来的发展中，广州地铁报站广告将会在变化中不断提升。
问答话题
1. 广州地铁报站广告的投放优势有哪些？
广州地铁报站广告的投放优势主要体现在省心省钱、传递效果好、覆盖面广等方面。相比于以往的地铁内广告形式，广州地铁报站广告可以更精确地传递广告信息，不需要乘客花费时间去阅读广告内容，可以自动播放，听众接收率高。同时，广告可以在各个车站之间进行轮播，提高广告的覆盖面。
2. 广州地铁报站广告如何评估广告效果？
广州地铁报站广告的效果评估主要从广告展示数、广告曝光率、广告点击率等多个维度进行评估。此外，广州地铁公司还会根据广告主的需求评估广告的效果，并收集市场反馈进行持续优化。
3. 广州地铁报站广告的未来发展趋势如何？
广州地铁报站广告作为一种新兴广告形式，未来的发展趋势极具潜力。随着移动互联网的飞速发展，广州地铁公司还可以探索将广告与公交创新相结合，将广告拓展到更多的出行场景中。同时，随着科技的不断进步，广州地铁公司还可以探索更多创新的广告形式，提升广告的传播效果和用户体验。
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Magazine推出2022年十大自监督学习模型，以(yi)饗(xiang)读者(zhe)。 Data2vec 论文鏈(lian)接(jie)：https://arxiv.org/pdf/2202.03555.pdf 開(kai)源(yuan)代(dai)碼(ma)：https://t.co/3x8VCwGI2xpic.twitter.com/Q9TNDg1paj Meta AI 在一月(yue)份(fen)发布了 data2vec 算法，用(yong)於(yu)语音、图像和文本相(xiang)關(guan)的计算机視(shi)覺(jiao)模型。根(gen)據(ju)AI團(tuan)隊(dui)，该模型在NLP任(ren)務(wu)中具(ju)有很強(qiang)的競(jing)爭(zheng)力。 它(ta)不(bu)使用對(dui)比(bi)学习或依(yi)賴(lai)于輸(shu)入示(shi)例(li)的重建(jian)。Meta AI团队表(biao)示，data2vec的訓(xun)練(lian)方式是(shi)通过提(ti)供(gong)输入數(shu)据的部(bu)分(fen)视图来进行(xing)預(yu)測(ce)模型表示。 该团队表示： 「我們(men)首(shou)先(xian)在学生(sheng)模型中对掩(yan)码的训练樣(yang)本编码。之(zhi)後(hou)，在相同(tong)模型中，对未(wei)掩码的输入样本编码，从而(er)构建训练目標(biao)。这個(ge)模型（教(jiao)師(shi)模型）和学生模型只(zhi)有參(can)数上的不同。 」 该模型根据掩码的训练样本，预测未掩码训练样本的模型表示形(xing)式。这消(xiao)除(chu)了学习任务中对特(te)定(ding)于模態(tai)的目标的依赖。 ConvNext 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2201.03545.pdf 开源代码：https://t.co/nWx2KFtl7X ConvNext也(ye)叫(jiao)ConvNet model for the 2020s，是Meta AI团队于三月发布的一款(kuan)模型。它完(wan)全(quan)基(ji)于 ConvNet的模塊(kuai)，因此準(zhun)確(que)、設(she)计簡(jian)單(dan)且(qie)可(ke)擴(kuo)展。 VICReg 论文链接：https://t.co/H7crDPHCHV 开源代码：https://t.co/oadSBT61P3 方差不變(bian)性(xing)協(xie)方差正(zheng)則(ze)化(hua)（VICReg）结合(he)了 方差项和基于冗(rong)余(yu)約(yue)简的 去(qu)相关机制(zhi)以及(ji) 协方差正则化，以避(bi)免(mian)编码器(qi)產(chan)生恒(heng)定或非(fei)信(xin)息(xi)向(xiang)量的崩(beng)潰(kui)。 VICReg不需(xu)要(yao)諸(zhu)如(ru)分支(zhi)之間(jian)的權(quan)重共享(xiang)、批(pi)量标准化、特征(zheng)标准化、输出量化、停(ting)止(zhi)梯(ti)度(du)、memory banks等(deng)技(ji)術(shu)，並(bing)在幾(ji)个下(xia)遊(you)任务上達(da)到(dao)的结果與(yu)最先进水(shui)平(ping)相當(dang)。此外(wai)，通过實(shi)驗(yan)可證(zheng)明(ming)，方差正则化项可以穩(wen)定其他方法的训练，并促(cu)进性能的提高(gao)。 STEGO 论文链接：https://arxiv.org/abs/2203.08414 麻(ma)省(sheng)理(li)工学院(yuan)的计算机科学与人工智能实验室(shi)与微软和康(kang)奈(nai)爾(er)大学合作(zuo)开发了基于能量的图形優(you)化的自我监督轉(zhuan)換(huan)器（STEGO），解決(jue)计算机视觉中最困(kun)難(nan)的任务之一：在沒(mei)有人工监督的情(qing)況(kuang)下为图像的每(mei)一个像素(su)分配(pei)标簽(qian)。 STEGO学习了 「语義(yi)分割(ge)」——简单来說(shuo)，就(jiu)是为图像中的每个像素分配标签。 语义分割是当今(jin)计算机视觉系(xi)統(tong)的一项重要技能，因为图像可能會(hui)受(shou)到对象(xiang)物(wu)體(ti)的幹(gan)擾(rao)。更(geng)难的是，这些(xie)对象并不總(zong)是適(shi)合文字(zi)框(kuang)。相比于植(zhi)被(bei)、天(tian)空(kong)和土(tu)豆(dou)泥(ni)这样难以量化的東(dong)西(xi)，算法往(wang)往更适用于離(li)散(san)的 「事(shi)物 」，比如人和汽(qi)車(che)。 以狗(gou)在公園(yuan)裏(li)玩(wan)耍(shua)的場(chang)景(jing)为例，以前的系统可能只能識(shi)別(bie)出狗，但是通过为图像的每个像素分配一个标签，STEGO可以將(jiang)图像分解为若(ruo)干主(zhu)要成分：狗、天空、草(cao)和它的主人。 可以 「观察世界 」的机器对于自动駕(jia)駛(shi)汽车和醫(yi)療(liao)診(zhen)斷(duan)预测模型等各(ge)種(zhong)新興(xing)技术至(zhi)关重要。由(you)于STEGO可以在没有标签的情况下学习，它可以檢(jian)测不同领域的对象，甚(shen)至是人類(lei)尚(shang)未完全理解的对象。 CoBERT 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2210.04062.pdf 对于自我监督 语音表示学习，香港中文大学（深圳）的研究(jiu)人员提出了Code BERT（CoBERT）。与其他自蒸(zheng)餾(liu)方法不同，他们的模型预测来自不同模态的表征。该模型将语音转换为一系列(lie)离散代码，用于表示学习。 首先，该研究团队使用HuBERT预训练代码模型在离散空间中进行训练。然(ran)后，他们将代码模型提煉(lian)成语音模型，旨(zhi)在跨(kua)模态執(zhi)行更好(hao)的学习。ST任务的顯(xian)著(zhu)改(gai)进表明，与以前的工作相比，CoBERT的表示可能攜(xie)帶(dai)更多的语言(yan)信息。 CoBERT在ASR任务上的表現(xian)优于目前最佳(jia)算法的性能，并在SUPERB 语音翻(fan)譯(yi)（ST）任务中带来重大改进。 FedX 论文链接：https://arxiv.org/abs/2207.09158 FedX是微软和清华大学、韓(han)国科学技术院合作推出的 無(wu)监督聯(lian)邦(bang)学习框架(jia)。通过局(ju)部和全局知(zhi)识提炼和对比学习，该算法从离散和异构的本地(di)数据中无偏(pian)表示学习。此外，它是一种适應(ying)性强的算法，可用作联合学习情境(jing)中各种现有自监督算法的附(fu)加(jia)模块。 TriBYOL 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2206.03012.pdf 日(ri)本北海(hai)道大学提出了TriBYOL，用于 小(xiao)批量的自监督表示学习。该模型下，研究人员不需要大批量的计算資(zi)源来学习良(liang)好的表示。这模型为三元組(zu)網(wang)絡(luo)结构，结合了三视图損(sun)失(shi)，从而在多个数据集(ji)上提高了效(xiao)率(lv)并优于几种自监督算法。 ColloSSL 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2202.00758.pdf 諾(nuo)基亚貝(bei)尔实验室的研究人员与佐(zuo)治(zhi)亚理工学院和劍(jian)橋(qiao)大学合作开发了ColloSSL，这是一种用于 人类活(huo)动识别的协作自我监督算法。 多个设備(bei)同時(shi)捕(bu)獲(huo)的未标記(ji)傳(chuan)感(gan)器数据集可以被视为彼(bi)此的自然转换，然后生成用于表示学习的信號(hao)。本文提出了三种方法——设备选擇(ze)、对比采(cai)样和多视图对比损失。 LoRot 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2207.10023.pdf 成均(jun)館(guan)大学研究团队提出了一个简易(yi)的自监督 輔(fu)助(zhu)任务，该任务预测具有三个屬(shu)性的可定位(wei)旋(xuan)转（LoRot）以辅助监督目标。 该模型具有三大特點(dian)。第一，研究团队引(yin)导模型学习豐(feng)富(fu)的特征。第二，分布式培(pei)训在自监督转变的同时不会发生明显变化。第三，该模型輕(qing)量通用，对以前的技术具有很高的适配性。 TS2Vec 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2106.10466.pdf 微软和北京大学提出了一个通用学习框架TS2Vec，用于在任意(yi)语义級(ji)别中 时间序(xu)列的表示学习。该模型在增(zeng)强的上下文视图中以分層(ceng)技术执行对比学习，从而为各个时间戳(chuo)提供强大的上下文表示。 结果显示，与最先进的无监督时间序列表示学习相比，TS2Vec模型在性能上有显著改进。 2022年，自监督学习和强化学习这两个领域都(dou)有巨(ju)大的創(chuang)新。雖(sui)然研究人员一直(zhi)在争论哪(na)个更重要，但就像自监督学习大佬(lao)Yann LeCun说的那(na)样：「强化学习就像蛋(dan)糕(gao)上的櫻(ying)桃(tao)，监督学习是蛋糕上的糖(tang)衣(yi)，而 自监督学习就是蛋糕本身(shen)。 」 参考(kao)资料(liao)： https://analyticsindiamag.com/top-10-self-supervised-learning-models-in-2022/返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查(zha)看(kan)更多 責(ze)任编辑：