立白的创意广告词

立白创意广告词

立白，你我都用过的洗衣液品牌。但是，你知道吗？立白的创意广告词绝对不是平凡的。它们是经过精心设计和深度思考的，旨在让你记住它们并在需要时选择立白产品。在这篇博客中，我们将深入探讨立白的创意广告词，并为您揭示它们背后的故事。

让你的衣服“焕然一新”

你是否还记得立白的广告词“立白洗衣，衣服焕然一新”？这个广告词是立白在上个世纪九十年代初推出的。在那个时代，洗衣液市场还未得到充分开发，消费者普遍使用肥皂或其他清洁剂来清洗衣物。立白意识到消费者对于洗衣液的需求，并推出了这个广告词，旨在让消费者认识到洗衣液的好处，并选择立白产品。

多年过去了，这个广告词仍然是众所周知的，并且被很多人引用。它不仅让消费者记住了立白，也让立白成为了洗衣液市场的领导者之一。它向我们表明，一个好的广告词不仅需要让消费者记住品牌，还需要告诉消费者为什么选择这个品牌。

让你的生活更美好

在21世纪的今天，立白的广告词已经发生了变化。如今，立白倡导的不仅仅是洁净。它还想让你的生活更美好。例如，立白的广告词“立白，给生活加点颜色”便是围绕这个理念设计的。立白意识到，生活不仅仅是关于清洁的。它还应该是有趣、充实和美好的。这个广告词传达了立白的品牌理念，并吸引了很多消费者。

这个广告词还告诉我们，品牌的理念和价值观是至关重要的。消费者不仅仅购买产品，还购买品牌的理念。如果一个品牌能够与消费者的价值观相符合，那么它就能够吸引更多的忠实粉丝。

结论

立白的创意广告词不仅仅是一些短语或标语。它们是立白品牌的核心，代表着品牌的特点、理念和价值观。一个好的广告词应该让消费者记住品牌，并让他们愿意购买品牌的产品。如果您正在寻找一种可以让您的生活更美好的洗衣液，那么请咨询立白客服，他们将会为您提供最好的建议。

立白的创意广告词特色

1、高手对决，弹幕直接开起来，加油助威现场第一时间参与！

2、暗黑系的制服让你充满了神秘感，在黑夜里作战更加有利;

3、随时随地自由选择学习，更及时评价。

4、多种免费字体随君选择，无需要下载第三方字体，省时省流量！

5、你需要做的就是让自己去快速的获取到全新的阵容

立白的创意广告词亮点

1、【抠图羽化】智能抠图将更加精细

2、游戏中玩家可以进行组队语音，公会语音，可使玩家在特色沙城争霸战中进行实时沟通，指挥攻城无往不利。

3、所有的怪物都能爆装，不过装备都是随机的，就看你的运气了。

4、还有不同的战役了解，PK在神州世界，操作简略自在，畅快无比

5、支持支付宝与京东支付，安全快捷

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新(xin)智(zhi)元報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji)：LRS

【新智元導(dao)讀(du)】果蝇幼(you)蟲(chong)大脑连接组有了(le)，重建人(ren)類(lei)大脑還(hai)遠(yuan)远远远远......

雖(sui)說(shuo)現(xian)代(dai)的(de)深(shen)度(du)學(xue)習(xi)早(zao)已(yi)脫(tuo)離(li)對(dui)「生(sheng)物(wu)神经網(wang)絡(luo)」的模(mo)仿(fang)，但(dan)了解(jie)生物大脑的運(yun)行(xing)機(ji)制(zhi)，对於(yu)神经网络模型(xing)的未(wei)來(lai)發(fa)展(zhan)仍(reng)然(ran)很(hen)有幫(bang)助(zhu)。

大脑回(hui)路(lu)的結(jie)構(gou)方(fang)式(shi)影(ying)響(xiang)著(zhe)大脑的計(ji)算(suan)能(neng)力(li)，但到(dao)目(mu)前(qian)為(wei)止(zhi)，除(chu)了在(zai)壹(yi)些(xie)非(fei)常(chang)簡(jian)單(dan)的生物體(ti)中(zhong)，仍然还沒(mei)有看(kan)到任(ren)何(he)大脑的具(ju)体结构。

去(qu)年11月(yue)，来自(zi)劍(jian)橋(qiao)大学、約(yue)翰(han)霍(huo)普(pu)金(jin)斯(si)大学、珍(zhen)利(li)亞(ya)研(yan)究(jiu)園(yuan)區(qu)等(deng)多(duo)家(jia)頂(ding)尖(jian)机构的研究人員(yuan)在Biorxiv上(shang)傳(chuan)了一篇(pian)論(lun)文(wen)，经過(guo)十余年的艱(jian)苦(ku)研究，首次(ci)完(wan)整(zheng)地(di)对「果蝇幼虫」的大脑连接组進(jin)行重建。

论文鏈(lian)接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.add9330

3月10日(ri)，相(xiang)關(guan)成(cheng)果发表(biao)在《科(ke)学》雜(za)誌(zhi)上。

论文作(zuo)者(zhe)之(zhi)一，来自约翰霍普金斯大学的副(fu)教(jiao)授(shou)Joshua Vogelstein 表示(shi)，果蝇在許(xu)多方面比(bi)其(qi)他(ta)生物更(geng)接近(jin)人类的大脑，有些区域(yu)对應(ying)于決(jue)策(ce)，有些区域对应于学习，有些区域对应于导航(hang)；並(bing)且(qie)果蝇幼虫的大脑和(he)人类也(ye)分(fen)为左(zuo)右(you)兩(liang)邊(bian)。

在对果蝇大脑的分析(xi)中还可(ke)以(yi)发现一些现代神经网络中的结果，比如(ru)循(xun)環(huan)神经网络、多層(ceng)网络之間(jian)的快(kuai)捷(jie)路徑(jing)（殘(can)差(cha)网络ResNet）等，或(huo)许能啟(qi)发对机器(qi)学习模型的改(gai)进。

好(hao)消(xiao)息(xi)：重建的果蝇幼虫的大脑连接组包(bao)括(kuo)3016個(ge)神经元

壞(huai)消息：人有860億(yi)个神经元。

完整重建果蝇幼虫大脑

大脑主(zhu)要(yao)由(you)「神经元細(xi)胞(bao)」构成，相鄰(lin)的神经元可以在突触细胞之间的连接處(chu)互(hu)相发出(chu)信(xin)號(hao)，其中一个神经元釋(shi)放(fang)「神经遞(di)質(zhi)」，另(ling)一个神经元負(fu)責(ze)接收(shou)這(zhe)種(zhong)化(hua)学物质，大脑的神经元和突触的完整圖(tu)譜(pu)被(bei)稱(cheng)为连接组（connectome），研究连接组对于理(li)解大脑如何產(chan)生行为至(zhi)关重要。

重建连接组的主要流(liu)程(cheng)是(shi)將(jiang)大脑切(qie)割(ge)成超薄(bo)(20微(wei)米(mi))的切片(pian)，然後(hou)用(yong)電(dian)子(zi)顯(xian)微鏡(jing)的电子流对切片进行成像(xiang)，比如要把(ba)鹽(yan)粒(li)大小(xiao)的果蝇幼虫大脑切成幾(ji)千片，稍(shao)有差池(chi)，就(jiu)得(de)從(cong)頭(tou)再(zai)来。

对于一些简单的生物来说，构建完整的连接组还相对容(rong)易(yi)，第(di)一个完整繪(hui)制的是秀(xiu)麗(li)隱(yin)桿(gan)線(xian)虫，整个身(shen)体只(zhi)有302个神经元，在上世紀(ji)80年代即(ji)完成绘制。

但到目前为止，研究人员也僅(jin)为三个有机体绘制了完整的突触连接组，每(mei)种生物只有數(shu)百(bai)个大脑神经元。

2020年時(shi)，谷(gu)歌(ge)和珍利亚研究园区的研究人员曾(zeng)发布(bu)过一个果蝇的大脑连接组3D模型，包含(han)25,000个果蝇神经元，这些神经元跨(kua)越(yue)不(bu)同(tong)的细胞类型和多个大脑区域，但該(gai)模型并不是一个完整的大脑，即便(bian)如此(ci)，该模型也只是包含一个成年果蝇10万个神经元中的四(si)分之一。

还有一些研究小组正(zheng)在研究脑部(bu)更大的動(dong)物的连接组，比如昆(kun)虫、魚(yu)类、哺(bu)乳(ru)动物等，不过由于神经元数量(liang)太(tai)多，主要研究方法(fa)是对大脑进行分区后单獨(du)研究，會(hui)导致(zhi)無(wu)法重建那(na)些跨空(kong)间且相互连接的大脑区域。

本(ben)次重建的完整连接组屬(shu)于黑(hei)腹(fu)果蝇的幼虫，果蝇可以表现出非常豐(feng)富(fu)的行为，包括学习、價(jia)值(zhi)计算和行为選(xuan)擇(ze)，并且與(yu)成年果蝇和較(jiao)大的昆虫具有同源(yuan)的大脑结构。

強(qiang)大的遺(yi)传工(gong)具可用于选择性(xing)操(cao)縱(zong)或記(ji)錄(lu)个別(bie)神经元类型，在易处理的（tractable）模型系(xi)統(tong)中，关于连接组揭(jie)示的特(te)定(ding)神经元和回路基(ji)序(xu)的功(gong)能作用的假(jia)設(she)可以很容易地得到檢(jian)驗(yan)。

研究小组将一个「6小时大」的黑腹果蝇幼虫的大脑切割成4841片，并用高(gao)分辨(bian)率(lv)电子显微镜进行掃(sao)描(miao)，将成像数字(zi)化后再重新组合(he)成一张三維(wei)图像；在计算机分析的輔(fu)助下(xia)，最(zui)終(zhong)生成的图谱包含3016个神经元和54.8万个突触。

残差网络暗(an)藏(zang)其中

研究人员对大脑回路（circuit）结构进行了詳(xiang)细的分析，包括连接和神经元类型、网络中樞(shu)（network hubs）和神经回路图。

大脑輸(shu)入(ru)输出中枢（in-out hubs）中大部分(73%)是「对学习中心(xin)的突触后中枢」或「对驅(qu)动学习的多巴(ba)胺(an)能神经元的突触前中枢」；使(shi)用图谱嵌(qian)入（graph spectral embedding）技(ji)術(shu)将基于突触连通(tong)性的分层聚(ju)类神经元分为93种类型，这些类型在基于形(xing)態(tai)学和功能等其他特征(zheng)上具有內(nei)部一致性。

研究人员还開(kai)发了一种算法来跟(gen)蹤(zong)大脑多突触通路中的信号传播(bo)，并分析了前饋(kui)(从感(gan)覺(jiao)到输出)和反(fan)馈通路（feedback pathways）、多感官(guan)整合（multisensory integration）和跨半(ban)球的反应（cross-hemisphere interactions）。

在大脑中发现了廣(guang)泛(fan)存(cun)在的多感官整合，以及(ji)从感觉神经元到输出神经元不同深度的多條(tiao)相互关聯(lian)的通路，形成了一个分布式的处理网络。

大脑具有高度循环（recurrent）结构，41% 的神经元接受(shou)長(chang)程循环输入，不过循环的分布并不均(jun)勻(yun)，在涉(she)及学习和行动选择的領(ling)域循环率特别高。

驱动学习的多巴胺能神经元是大脑中最常見(jian)的神经元之一。

有许多对側(ce)神经元（contralateral neurons）投(tou)射(she)到大脑两半球，它(ta)們(men)是进出中枢（in-out hubs），彼(bi)此之间相互突触，促(cu)进了大脑两半球之间的广泛交(jiao)流；文中还分析了大脑和神经之间的相互作用。

研究人员发现，下行神经元（descending neurons）的目標(biao)是一小部分前运动元件(jian)（premotor elements），其在运动狀(zhuang)态（locomotor states）切換(huan)中扮(ban)演(yan)着重要的作用。

结论

果蝇幼虫完整的脑连接组将在很长一段(duan)时间内为其他脑功能理论和實(shi)验研究提(ti)供(gong)基礎(chu)，这項(xiang)研究中产生的方法和计算工具将促进未来连接体的分析。

盡(jin)管(guan)动物王(wang)國(guo)中大脑组織(zhi)的细節(jie)各(ge)不相同，但许多神经回路结构是守(shou)恒(heng)的。

隨(sui)着未来绘制更多其他生物的大脑连接组，不同连接组之间的比较将揭示常见的、可能是最佳(jia)的回路结构，以及生物体之间行为差異(yi)的特质。

在果蝇幼虫大脑中觀(guan)察(cha)到的一些结构特征，包括多层shortcuts和显着的嵌套(tao)循环，都(dou)能夠(gou)在最先(xian)进的人工神经网络中发现，或许可以彌(mi)補(bu)當(dang)前网络在深度、处理任務(wu)泛化上的問(wen)題(ti)，这些特征也可以增(zeng)加(jia)大脑的计算能力，克(ke)服(fu)神经元数量的生理限(xian)制。

未来对大脑和人工神经网络之间的相似(si)和差异的分析可能有助于理解大脑的计算原(yuan)理，并可能启发新的机器学习架(jia)构。