麦当劳邀请吴亦凡拍摄广告，超赞合作！
麦当劳邀请吴亦凡拍摄广告，超赞合作！
最近，麦当劳邀请了人气偶像吴亦凡拍摄他们的广告，这无疑是一次超赞的合作。在这篇文章中，我们将从以下四个方面对这一合作做详细的阐述。
1. 吴亦凡作为广告明星的优势
吴亦凡是一位备受欢迎的偶像，拥有着大量的粉丝群体，这使得他成为很多品牌广告的首选明星，也包括麦当劳。吴亦凡在广告中的代言将会极大地提高品牌知名度，并且吸引更多的年轻消费群体前来购买产品。此外，吴亦凡的代言也会带来更多的话题性和热度，从而加强品牌的吸引力和曝光度。
2. 麦当劳与吴亦凡合作的商业价值
通过与吴亦凡的合作，麦当劳能够通过他的影响力和知名度来提高品牌在消费者群体中的美誉度，并且增加其在市场中的竞争力。同时，这也是一次很好的市场营销策略，吸引了更多年轻消费者关注品牌，并且鼓励他们前来购买麦当劳的产品。
3. 吴亦凡代言广告的风险
尽管吴亦凡有着众多的粉丝和影响力，但是代言广告也是有一定风险的。一旦出现代言产品质量问题或者其他争议，可能会对他的形象产生负面影响。同时，如果广告效果不佳，可能会对品牌造成影响。因此，在选择广告代言时，需要仔细评估风险和利益，并且选择优质的品牌和产品。
4. 麦当劳广告与法律法规的合规性
在选择代言人和广告内容时，品牌也需要遵守相关的法律法规，以避免违反广告法规定。例如，在广告中不能夸大产品优点、不能使用虚假宣传等。因此，麦当劳在与吴亦凡合作时，需要仔细遵守相关的法律法规，以确保广告的合规性。
总结
通过与吴亦凡的合作，麦当劳将会获得很大的商业价值和市场曝光度。然而，代言广告也是有一定风险的，因此品牌需要选择合适的明星代言人，并且遵守相关法律法规，确保广告合规。这次合作是一次超赞的广告营销策略，也是品牌提高知名度和美誉度的很好的机会。
问答话题
1. 为什么麦当劳选择吴亦凡作为代言人？
麦当劳选择吴亦凡作为代言人是因为他是备受欢迎的偶像，有着大量的粉丝群体。他的代言将会极大地提高品牌知名度，并且吸引更多的年轻消费群体前来购买产品。
2. 麦当劳在选择代言人和广告内容时需要遵守哪些法律法规？
麦当劳在选择代言人和广告内容时需要遵守相关的法律法规，例如不能夸大产品优点、不能使用虚假宣传等。品牌需要确保广告的真实性和合规性，以避免违反广告法规定。
麦当劳邀请吴亦凡拍摄广告，超赞合作！随机日志
与投资高手一对一沟通，让您赚的更容易；十几年从业经验投资顾问，在线为您指点迷津
1、可使用这项功能获得平台提供的系统培训服务，获得相关的拍档顾问。
2、导出客户端安装包，支持导出https访问地址
3、使用世界之窗访问网站不正常,IE却没问题怎么办?
4、增加外研社、沪教版小学、中职英语、冀教版初中、朗文国际英语等词库,解决罕见突发原因（电信检修线路）导致以前版本不能在线激活、注销、分享和在线升级问题，请正在使用老版本的用户下载最新完整版覆盖安装，给您带来不便我们深表歉意
5、本次更新后，聊天可以收到消息推送了，再也不怕错过他人回复；优化了若干用户体验，动态可以发长图啦，赶紧升级吧！
<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>ICLR 2023論(lun)文(wen)得(de)分(fen)排(pai)名(ming)出(chu)爐(lu)！多(duo)篇(pian)论文竟(jing)同(tong)時(shi)拿(na)到(dao)1分和(he)10分 新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao) 來(lai)源(yuan)：計(ji)算(suan)機(ji)會(hui)議(yi)投(tou)稿(gao) 編(bian)輯(ji)：Aeneas 好(hao)困(kun) 【新智元導(dao)讀(du)】ICLR2023審(shen)稿意(yi)見(jian)已(yi)出炉，妳(ni)的(de)結(jie)果(guo)如(ru)何(he)？ ? 人(ren)工(gong)智能(neng)領(ling)域(yu)綜(zong)合(he)頂(ding)級(ji)会议ICLR2023（ International Conference on Learning Representations）审稿意见已出炉。ICLR的审稿分數(shu)和意见全(quan)部(bu)在(zai)OpenReview平(ping)臺(tai)上(shang)公(gong)開(kai)，有(you)網(wang)友(you)爬(pa)取(qu)了(le)本(ben)輪(lun)审稿的论文得分排名，鏈(lian)接(jie)如下(xia)： https://docs.google.com/spreadsheets/d/1INZI9epkfBkPOlKuJFaffUCOKDns87Iqg4zovHnf-zs/htmlview#gid=625873159 該(gai)链接公布(bu)了4848份(fen)审稿分数統(tong)计。大(da)部分论文的审稿人数量(liang)為(wei)3-5人，每(mei)名审稿人給(gei)每篇论文的可(ke)評(ping)分数選(xuan)項(xiang)为1, 3, 5, 6, 8, 10，也(ye)就(jiu)是(shi)說(shuo)审稿人不(bu)能给论文打(da)2分、4分、7分或(huo)9分。 分数分布概(gai)況(kuang) ICLR2022年(nian)錄(lu)用(yong)率(lv)为32.3%（1095/3391），2021年录用率为28.7%（860/2997）。 若(ruo)按(an)照(zhao)2022年的录用率32.3%来看(kan)，今(jin)年卡(ka)在前(qian)32.3%的论文有1556篇，最(zui)低(di)均(jun)分为5.50分。若按照2022年的录用数1095篇来看，今年前1095篇论文占(zhan)總(zong)量的前22.6%，最低均分为5.75分。尼(ni)謨(mo)認(ren)为均分在5.50分及(ji)以(yi)上的同學(xue)都(dou)值(zhi)得认真(zhen)rebuttal。ICLR在2021年rebuttal前後(hou)总平均分提(ti)高(gao)了0.21，其(qi)中(zhong)72%的论文分数沒(mei)有變(bian)化(hua)。 以下为各(ge)分数詳(xiang)細(xi)位(wei)次(ci)與(yu)對(dui)應(ying)比(bi)例(li)： 8.67分 位次1 0.02% 8.50分 位次3 0.06% 8.25分 位次7 0.14% 8.00分 位次8 0.17% 7.75分 位次42 0.87% 7.50分 位次50 1.03% 7.25分 位次121 2.50% 7.00分 位次152 3.14% 6.75分 位次238 4.91% 6.50分 位次386 7.96% 6.25分 位次576 11.18% 6.00分 位次744 15.35% 5.75分 位次1010 20.83% 5.50分 位次1364 28.14% 5.25分 位次1840 37.95% 5.00分 位次2098 43.28% 4.75分 位次2549 52.58% 4.50分 位次3041 62.73% 4.25分 位次3439 70.94% 4.00分 位次3682 75.95% 分数標(biao)準(zhun)差(cha)分布概况 1. 标准差大於(yu)3 9篇 占比0.19% 只(zhi)有9篇论文标准差大于3，其中标准差最高的得分为[1;3;10]，标准差高達(da)3.859。 2. 标准差2-3（前开后閉(bi)下同）476篇 占比9.82% 标准差2.5的得分範(fan)例：[3;8;8;3]、[1;6;1;6] 标准差2.5的得分范例：[5;8;1;1]、[3;5;10] 3. 标准差1.5-2 500篇 占比10.31% 标准差2.0的得分范例：[3;3;8;3;3] 4. 标准差1-1.5 1747篇 占比36.0% 标准差1.5的得分范例：[6;3;6;3]、[8;8;5;5]。 5. 标准差0-1 1760篇 占比36.3% 标准差1.0的得分范例：[8;8;6;6]、[5;5;3;3]，标准差1以下的论文，说明(ming)审稿人意见大體(ti)壹(yi)致(zhi)。 6. 标准差0 356篇 占比 7.3% 共(gong)有356篇论文分数标准差为0，也就是说所(suo)有审稿人意见完(wan)全一致，其中26篇全为8，占比7.3%；49篇全为6，占比13.8%；121篇全为5，占比34.0%；154篇全为3，占比43.3%；6篇全为1，占比1.7%。可以看到标准差为0的集(ji)中在3分和5分，占比达到了77.3%。 总体上来说，标准差在1.5以下的文章(zhang)共有3863篇，占比79.7%，分差較(jiao)小(xiao)的占大多数。 一些(xie)詭(gui)異(yi)的得分情(qing)况 评分中也出現(xian)了一些比较诡异的情况。比如，有3篇论文评分同时出现了1分和10分： 1. Breaking the Curse of Dimensionality for Parametric Elliptic PDEs 分数：[1;3;10] 论文链接：https://openreview.net/pdf?id=3nfMmcditWu 2. Neural Decoding of Visual Imagery via Hierarchical Variational Autoencoders 分数：[3;6;1;10] 论文链接：https://openreview.net/pdf?id=TM9jOSaIzN 3. Generalizable Multi-Relational Graph Representation Learning: A Message Intervention Approach 分数：[1;10;3;3;3] 论文链接：https://openreview.net/pdf?id=xOPd5QO_5RT 交(jiao)流(liu)群(qun)內(nei)分数统计情况 「计算机会议投稿」于22.11.5上午(wu)在輕(qing)松(song)參(can)会ICLR2023群内發(fa)起(qi)了ICLR Rebuttal得分匿(ni)名投票(piao)，群内共560名群友，共计137名群友投票。 其中共有2名群友8分以上（不含(han)，下同），全球(qiu)僅(jin)有7人均分>8分，可以说是非(fei)常(chang)牛(niu)了。 14位群友6.5分以上，群投票占比10.21%，實(shi)際(ji)占比（OpenReview上所有投稿的分数占比）8.0%。 36位群友6分以上，群投票占比26.3%，实际占比15.3%。 57位群友5.5分以上，群投票占比41.6%，实际占比28.1%。 可以看出6分及5.5分以上群投票占比明顯(xian)高于实际占比。由(you)此(ci)可以大致外(wai)推(tui)出一個(ge)结论，即(ji)，各个学術(shu)会议在rebuttal階(jie)段(duan)，投稿交流群内的投票得分统计总体会比实际分数分布要(yao)虛(xu)高一些，尼谟认为，其原(yuan)因(yin)是，通(tong)常得分高的人比得分低的人更(geng)願(yuan)意積(ji)極(ji)参与此類(lei)投票活(huo)動(dong)。所以大家(jia)在投稿其他(ta)会议时，也不要在交流群内看到分数投票统计结果就泄(xie)氣(qi)了。 投票具(ju)体分数分布如下： 覺(jiao)得录用希(xi)望(wang)不大、放(fang)棄(qi)治(zhi)療(liao)的同学，近(jin)期(qi)可考(kao)慮(lv)轉(zhuan)投以下会议（按照截(jie)稿时間(jian)最早(zao)到最晚(wan)排序(xu)）： ICME2023 录用率：2022年29% CCF分级：B 截稿时间：22.12.11 录用通知(zhi)时间：23.3.12 官(guan)网链接：https://www.2023.ieeeicme.org/ 征(zheng)稿范圍(wei)： 3D multimedia, AR/VR and immersive media Emerging multimedia applications and technologies Multimedia analysis and understanding Multimedia communications, networking and mobility Multimedia databases and mining Multimedia quality assessment and metrics Multimedia security, privacy and forensics Multimedia standards, trends and related research Multi-modal media computing, interaction and human machine Social media analysis and applications Speech/audio processing Image/video processing PAKDD2023 录用率:2022年19.3%（121/627）2021年20.4%(157/768) CCF分级：C 截稿时间：22.11.24 录用时间：23.1.24 官网：https://pakdd2023.org/ 征稿范围： PAKDD2023 welcomes high-quality, original, and previously unpublished submissions in the theories, technologies, and applications on all aspects of knowledge discovery and data mining. Topics of relevance for the conference include, but not limited to the following. Methods and algorithms: Anomaly and outlier detection, Association rule, Classification, Clustering, Data mining pipelines, Deep learning, Dimensionality detection and feature selection, Ethics and fairness, Graphs and networks, Interpretability and explainability, Kernel methods, Matrices and tensors, Online and streaming algorithms, Parallel and distributed mining, Probabilistic models and statistical inference, Regression, Reinforcement learning, Relational learning, Security and privacy, Semi-supervised and unsupervised learning, Theoretical foundations, Transfer learning and meta learning, and Visualization and user interface. Applications: Big data, Computational Advertising, Financial data, Information retrieval and search, Internet of Things, Intrusion and fraud detection, Medical and biological data, Multimedia and multimodal data, Recommender systems, Robotics, Scientific data, Social network analysis, Spatio-temporal data, Texts, web, social media, and Time-series and streaming data. ACL2023 往(wang)年录用率：2021年24.5% (571/2327) CCF分级：A 截稿时间：直(zhi)接投遞(di)（非ARR）通道摘(zhai)要註(zhu)冊(ce)截止(zhi)时间23.01.13，论文提交截止时间23.1.20 录用通知时间：23.5.1 官网链接：https://2023.aclweb.org/ 征稿范围： Computational Social Science and Cultural Analytics Dialogue and Interactive Systems Discourse and Pragmatics Ethics and NLP Generation Information Extraction Information Retrieval and Text Mining Interpretability and Analysis of Models for NLP Language Grounding to Vision, Robotics and Beyond Multilingualism and Language Contact: Code-switching, Representation Learning, Cross-lingual transfer Linguistic Theories, Cognitive Modeling, and Psycholinguistics Machine Learning for NLP Machine Translation NLP Applications Phonology, Morphology, and Word Segmentation Question Answering Resources and Evaluation Semantics: Lexical Semantics: Sentence-level Semantics, Textual Inference, and Other Areas Sentiment Analysis, Stylistic Analysis, and Argument Mining Speech and Multimodality Summarization Syntax: Tagging, Chunking and Parsing Theme Track ICDAR2023 录用率：2017年投稿数409篇，Oral论文录取率13%，Poster论文录取率39%。 CCF分级：C 截稿时间：22.1.15(23:59 AOE) 录用时间：23.3.26 官网：https://pakdd2023.org/ 征稿范围： Document image processing Physical and logical layout analysis Text and symbol recognition Handwriting recognition Document analysis systems Document classification Indexing and retrieval of documents Document synthesis Extracting document semantics NLP for document understanding Office automation Graphics recognition Human document interaction Document Representation Modeling Structured document generation Multimedia document analysis Mobile text recognition Pen-based document analysis Scene text detection and recognition Recognition of tables and formulas Historical document analysis Signature verification Document summarization and translation Document forensics and provenance Medical document analysis Document analysis for social good Document analysis for literature search Gold-standard benchmarks and datasets 返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多 責(ze)任(ren)编辑：