揭秘尊尼广告语的真正含义
揭秘尊尼广告语的真正含义
尊尼是一种烈酒品牌,其广告语Keep Walking(继续前行)已经成为人们熟知的口号。然而,这句广告语背后的含义是什么?本文将从历史、品牌、文化和行销四个方面进行详细解析。
历史:从起源到成功
尊尼的创始人约翰·沃克于1820年在苏格兰创办了这个品牌。他的家族经营酿酒业务已经有两个世纪。然而,真正的成功是在20世纪的后半段开始的。在1960年代,尊尼已经成为全球著名的烈酒品牌之一。这主要归功于品牌的行销策略和广告活动。
当时,尊尼的广告语Keep Walking应运而生。这句话意味着坚韧、执着和持之以恒。它旨在激励消费者,让他们不畏惧挑战和困难,继续前行。这种理念也成为了尊尼品牌的核心价值观之一。
品牌:从酒精到生活方式
尊尼品牌的成功不仅在于其市场营销手段,也在于它对品牌的经营。尊尼在力求卓越的同时,也注重自己的社会责任。从酒精饮料制造商,尊尼逐渐转变为一个生活方式品牌,这也是其广告语的真正含义所在。
尊尼将其品牌定位为一种生活方式,而不仅仅是一种烈酒。它的广告和市场营销活动经常以音乐、文学和艺术为主题。尊尼不仅仅是一瓶烈酒,更是一种符号,代表着坚韧不拔的个性与价值观。这种品牌的经营方式是以品牌的核心价值观为中心,将消费者从消费者转化为忠实的粉丝和拥护者。
文化:从苏格兰到全球
尊尼烈酒的苏格兰制造成为其文化标志之一。尊尼借助这种文化符号,将苏格兰文化推向全球。同时,尊尼也通过本地化的广告和营销活动,将苏格兰文化与全球文化相融合。
广告语Keep Walking代表的不仅仅是尊尼品牌的坚韧与执着,更代表了文化的跨越和融合。跨越不同国家和地区,融合各种文化和价值观,是尊尼品牌背后的文化思想。
行销:从广告到行动
尊尼的广告活动也很注重营销。尊尼在全球的广告活动中常常与知名人士和品牌合作。例如,尊尼与富豪杂志合作,发布富人生活指南,与音乐家合作,在音乐节上进行品牌推广等等。
然而,尊尼广告语的真正含义并不是让消费者仅仅停留在广告上,而是要让他们变成行动者。作为一种生活方式品牌,尊尼经常发起各种行动,激励消费者积极参与社会活动和公益事业。尊尼所倡导的是持之以恒的精神和社会责任感。这些都是Keep Walking广告语的真正体现。
结论
尊尼烈酒的广告语Keep Walking背后有着深刻的意义。它不仅仅是一句口号,更代表了品牌的核心价值观。通过历史、品牌、文化和行销四个方面的解析,我们可以看出,尊尼的广告语所代表的不仅仅是品牌的坚韧和执着,更是文化的跨越和融合,是人类坚持前进的信仰和精神。
问答话题
1. Keep Walking的真正含义是什么?
Keep Walking意味着坚韧、执着和持之以恒。它旨在激励消费者,让他们不畏惧挑战和困难,继续前行。这也成为了尊尼品牌的核心价值观之一。
2. 尊尼的广告语背后有哪些文化含义?
尊尼烈酒的苏格兰制造成为其文化标志之一。尊尼借助这种文化符号,将苏格兰文化推向全球。同时,尊尼也通过本地化的广告和营销活动,将苏格兰文化与全球文化相融合。广告语Keep Walking代表的不仅仅是尊尼品牌的坚韧与执着,更代表了文化的跨越和融合。跨越不同国家和地区,融合各种文化和价值观,是尊尼品牌背后的文化思想。
揭秘尊尼广告语的真正含义随机日志
正常情况下TF内存满后,新的录像文件会自动覆盖最早的录像文件,不需要手动删除。如果内存满了后不再自动录像,请将摄像机断电,重新插拔一下TF卡,不能解决问题的话请将TF卡格式化后再插卡录像(市面上有些内存卡是假卡会导致这种现象)。
1、空气质量,风速风向,PM等气象信息,全面掌握;
2、感谢选择Cover作为你的专注力养成工具,我们在新的版本中进行了众多改进:
3、预登录采集:采集需要登录才能查看内容的网址
4、功能优化新增经期记录;优化注册登录体验
5、专属酒店预订管家:在线订酒店快速确认,快捷低价又安心;
<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>高(gao)通(tong)的(de)AR眼(yan)鏡(jing),可(ke)以(yi)實(shi)時(shi)3D重(zhong)建(jian)了(le)! 新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao) 編(bian)輯(ji):Aeneas 【新智元導(dao)讀(du)】依(yi)靠(kao)自(zi)監(jian)督(du)神(shen)經(jing)網(wang)絡(luo)單(dan)眼深(shen)度(du)估(gu)計(ji),高通眼镜可以实时3D重建了。 高通的AR眼镜,可以实时3D重建了! 最(zui)近(jin),高通展(zhan)示(shi)了他(ta)們(men)使(shi)用(yong)自监督神经网络单眼深度估计,在(zai)AR眼镜和(he)智能(neng)手(shou)機(ji)上(shang)实現(xian)实时3D重建的過(guo)程(cheng)。 當(dang)使用者(zhe)戴(dai)上AR眼镜後(hou),就(jiu)实时生(sheng)成(cheng)了房(fang)間(jian)的3D影(ying)像(xiang)。 AR眼镜顯(xian)示的視(shi)角(jiao),就是(shi)用戶(hu)所(suo)觀(guan)察(cha)到(dao)的视角。而(er)這(zhe)些(xie)圖(tu)像被(bei)輸(shu)送(song)到高通的低(di)延(yan)遲(chi)深度估计模(mo)型(xing)中(zhong),預(yu)測(ce)的深度和相(xiang)机的6自由(you)度被提(ti)供(gong)給(gei)了重建模型。 「自我(wo)监督」的意(yi)思(si),是使用重投(tou)影損(sun)失(shi)來(lai)监督每(mei)個(ge)单目(mu)深度模型。 而实时生成的3D网格(ge)和平(ping)面(mian)非(fei)常(chang)準(zhun)確(que),使物(wu)理(li)世(shi)界(jie)與(yu)數(shu)字(zi)世界的沈(chen)浸(jin)式(shi)AR體(ti)驗(yan)得(de)以無(wu)縫(feng)對(dui)接(jie)。 辦(ban)公(gong)環(huan)境(jing)深度图的相对誤(wu)差(cha)最小(xiao)可達(da)10-20%,而深度估计延迟小於(yu)9ms。 Qualcomm AI Research:最新的3D感(gan)知(zhi)前(qian)沿(yan)研(yan)究(jiu) 如(ru)此(ci)神奇(qi)的功(gong)能,背(bei)后的原(yuan)理是怎(zen)樣(yang)的呢(ne)? 在7月(yue)高通的壹(yi)篇(pian)blog上,我们或(huo)許(xu)可以找(zhao)到答(da)案(an)。 讓(rang)我们来看(kan)看这篇博(bo)客(ke)—— 世界是3D的,作(zuo)為(wei)人(ren)類(lei),我们是以3D的方(fang)式感知这世界世界。 与2D相比(bi),3D感知具(ju)有(you)许多(duo)優(you)勢(shi),使我们能夠(gou)更(geng)准确地(di)感知和參(can)与我们周(zhou)圍(wei)的世界——这就是为什(shen)麽(me)使机器(qi)具有这種(zhong)能力(li)这么重要(yao)。 啟(qi)用和增(zeng)強(qiang)關(guan)鍵(jian)用例(li) 3D感知使得跨(kua)設(she)備(bei)和行(xing)業(ye)的许多程序(xu)能够改(gai)善(shan)我们的生活(huo),從(cong)XR和自動(dong)駕(jia)駛(shi),到物聯(lian)网、相机和移(yi)动设备。 例如,要实现沉浸式 XR,在6自由度運(yun)动估计、避(bi)障(zhang)、物体放(fang)置(zhi)、逼(bi)真(zhen)渲(xuan)染(ran)、手势估计以及(ji)虛(xu)擬(ni)环境中的交(jiao)互(hu)中,3D感知都(dou)至(zhi)关重要。 3D感知極(ji)大(da)地促(cu)進(jin)了沉浸式XR 3D感知为自动驾驶提供极大的助(zhu)力,自动驾驶利(li)用来自攝(she)像頭(tou)、LiDAR和雷(lei)达的3D数據(ju)流(liu),让更安(an)全(quan)的驾驶成为可能。 3D感知還(hai)可用于3D地图重建,它(ta)可以將(jiang)車(che)輛(liang)定(ding)位(wei)在道路(lu)上,尋(xun)找可通行的路面,避開(kai)障礙(ai)物,估计车辆、行人等(deng)物体的軌(gui)跡(ji),进行路徑(jing)規(gui)劃(hua)等等。 3D感知需(xu)要克(ke)服(fu)的新挑(tiao)戰(zhan) 为了更好(hao)地理解(jie)世界,3D感知依賴(lai)于多項(xiang)任(ren)務(wu),其(qi)中许多任务在概(gai)念(nian)上与2D感知很(hen)相似(si)。 现在,使3D感知的AI SOTA模型成为现实,並(bing)在受(shou)功率(lv)、熱(re)和性(xing)能限(xian)制(zhi)的邊(bian)緣(yuan)设备上进行大规模的实際(ji)部(bu)署(shu),一直(zhi)是很大的挑战。 值(zhi)得註(zhu)意的是,有兩(liang)类挑战很突(tu)出(chu)——数据和实施(shi)挑战。 与像素(su)排(pai)列(lie)在均(jun)勻(yun)网格上的2D图像不(bu)同(tong),3D點(dian)雲(yun)非常稀(xi)疏(shu)且(qie)不均匀,这就需要在可訪(fang)問(wen)性与內(nei)存(cun)之(zhi)间取(qu)得一个平衡(heng)。 3D感知面臨(lin)数据和实施挑战 使大规模3D感知成为现实 Qualcomm AI Research領(ling)导的这项3D感知研究,獨(du)特(te)之處(chu)在于开發(fa)了全新的AI技(ji)術(shu)。 高通的專(zhuan)家(jia)通过全棧(zhan)AI研究構(gou)建真实世界的部署,并創(chuang)建了一个節(jie)能平臺(tai),使3D感知无处不在。 专家使用Qualcomm AI Stack工(gong)具包(bao)和SDK进行了全栈优化(hua),实现了许多3D感知突破(po)。 这其中的四(si)个关键领域(yu)——深度估计、目標(biao)檢(jian)测、后估计和場(chang)景(jing)理解的細(xi)节,如下(xia)所示。 3D感知研究的四个关键领域 跨不同模式的准确深度估计 深度估计和3D重建是从2D图像创建场景和物体的3D模型的感知任务。我们的研究利用输入(ru)配(pei)置,包括(kuo)单个图像、立(li)体图像和 3D 点云。 研究院(yuan)已(yi)经为单目和立体图像开发了 SOTA 监督和自我监督學(xue)習(xi)方法(fa),这些方法不僅(jin)高效(xiao),而且非常准确。 除(chu)了模型架(jia)构之外(wai),全栈优化还包括使用DONNA(提取最佳(jia)神经网络架构)进行神经架构搜(sou)索(suo),以及使用AI 模型效率工具包 (AIMET)进行量(liang)化。 因(yin)此,高通在手机了展示了世界上第(di)一个实时单眼深度估计,可以从单个图像创建3D图像。 高效准确的3D物体检测 3D物体检测是指(zhi)寻找单个物体的位置和區(qu)域的感知任务。 例如,目标可能是在用于自动驾驶的 LiDAR 数据上检测所有车辆和行人的相應(ying) 3D 边界框(kuang)。 专家正(zheng)在使3D点云中的高效对象(xiang)检测成为可能。 为此,他们开发了一种基(ji)于變(bian)換(huan)器的高效3D对象检测架构,这个架构利用的是在极地空(kong)间中提取的2D偽(wei)图像特征(zheng)。 憑(ping)借(jie)更小、更快(kuai)和更低功耗(hao)的模型,专家在LiDAR 3D点云上的车辆、行人和交通标誌(zhi)检测方面取得了最高的准确度分(fen)数。 低延迟和准确的3D姿(zi)势估计 3D姿態(tai)估计是指寻找物体方向(xiang)和关键点的感知任务。 对于XR应用程序,对于在虚拟环境中与虚拟对象进行直观交互,准确且低延迟的手部和身(shen)体姿势估计是至关重要的。 专家开发了一种具有动态改进功能的高效神经网络架构,以減(jian)少(shao)手部姿势估计的模型大小和延迟。 这个模型可以从2D图像解釋(shi)3D的人体姿势和手部姿势,计算(suan)可擴(kuo)展架构叠(die)代(dai)改进了关键点检测,误差小于5毫(hao)米(mi)——这就实现了最佳的平均3D误差。 3D场景理解 3D场景理解是指将场景分解为其3D和物理組(zu)件(jian)的感知任务。 专家开发了世界上第一个用于场景理解的基于变换器的逆(ni)向渲染。 经过端(duan)到端訓(xun)練(lian)的管(guan)道从室(shi)内图像估计基于物理的场景屬(shu)性,例如房间布(bu)局(ju)、表(biao)面法線(xian)、反(fan)照(zhao)率(表面漫(man)反射(she)率)、材(cai)料(liao)类型、对象类別(bie)和照明(ming)估计等。 高通的AI模型可以更好地处理场景组件之间的全局交互,从而更好地消(xiao)除形(xing)狀(zhuang)、材料和照明的歧(qi)義(yi)。 目前,专家在所有3D感知的任务上都取得了SOTA結(jie)果(guo),并支(zhi)持(chi)高質(zhi)量的AR应用程序,例如将逼真的虚拟对象插(cha)入到真实的场景中。 这个方法可以正确地估计光(guang)照,以逼真地插入物体,例如兔(tu)子(zi) 更多3D的感知突破即(ji)将到来 现在,高通的专家正在3D感知方面进行更多的研究,并且有望(wang)在神经輻(fu)射场 (NeRF)、3D模仿(fang)学习、神经SLAM(同步(bu)定位和映(ying)射)以及RF (Wi-Fi/5G) 中的3D场景理解方面取得更多突破。 此外,隨(sui)著(zhe)机器学习研究工作的推(tui)进,高通的感知研究會(hui)比3D感知廣(guang)泛(fan)得多。 在XR、相机、移动、自动驾驶、物联网等领域,会有更多感知设备出现。 我们的日(ri)常生活,在未(wei)来会大不相同。 参考(kao)資(zi)料: https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/z60wuh/r_qualcomm_demos_3d_reconstruction_on_ar_glasses/返(fan)回(hui)搜狐(hu),查(zha)看更多 責(ze)任编辑: