震撼户外广告牌发布,助您商业飞跃!

震撼户外广告牌发布,助您商业飞跃!

在现代商业社会中,每个企业都需要充分利用各种资源来推销其产品或服务。其中之一是通过广告来吸引和吸引新客户。广告可以在许多媒体平台上发布,其中户外广告牌是一个非常有影响力的选择。本文将从以下4个方面详细介绍如何通过信仰户外广告牌发布来实现商业飞跃。

1. 选择正确的广告牌位置

在投资一块户外广告牌之前,首先需要确定其位置。选择出色的广告牌位置非常重要,因为它直接影响到广告效果。例如,在高交通区域的广告牌可以容易地吸引更多的注意力和更多的潜在客户,而在偏远地区的广告牌可能会被忽略或被忽视。因此,选择广告牌的位置应该是非常谨慎的,以确保广告的投资产生预期的结果。

2. 设计具有吸引力的广告内容

广告的内容应该是具有吸引力的,可以吸引观众的眼球,并引起他们的兴趣。因此,广告内容应该是简洁,精炼和易于理解的。另外,运用诱人的图像和有启发性的文本是非常重要的。通过将广告内容设计得简单易懂和吸引人,才能更有效地吸引消费者的关注,促使他们进一步了解产品或服务。

3. 选择正确的广告牌尺寸

广告牌的尺寸也是发布一条成功广告的关键因素之一。如果广告牌太小,那么潜在的观众可能会错过它。另一方面,过大的广告牌可能会显得笨重,过于压抑。因此,选择恰当的广告牌尺寸,应该基于广告牌的位置和您想要传达的信息。

4. 预算计划

在考虑发布户外广告牌之前,需要一个预算计划。预算计划旨在确定您可以花费的资金。你的广告费用取决于你所选择的广告牌位置,长度,设计和其他因素。因此,您应该在市场研究和广告费用预算方面进行足够的调查和规划,以确保您的广告投资产生预期的结果。

总结

总之,如何通过震撼户外广告牌发布来实现商业飞跃已经呈现出四个方面。首先,必须选择正确的广告牌位置,以确保广告的投资产生预期的结果。其次,设计具有吸引力的广告内容,引起观众的兴趣。第三,选择适当的广告牌尺寸,以吸引观众的注意力。最后,通过预算计划,规划广告投资,以确保实现商业飞跃的预期目标。如果这些方面得到恰当的处理,信仰户外广告牌发布将确实助您商业飞跃。

常见问题

1. 我如何选择正确的震撼户外广告牌位置?

选择正确的广告牌位置应该是非常谨慎的,以确保广告的投资产生预期的结果。观察周围的环境和流量等因素,可以选择具有良好能见度和流量的位置。另外,你可以咨询专业广告公司的意见,以帮助您确定正确的广告牌位置。

2. 怎样可以设计吸引人的广告内容?

广告可以通过设计简单,精炼和易于理解的内容,以及吸引性的图像和文本来吸引眼球。此外,定位目标客户和吸引他们的兴趣也是非常重要的。通过市场调查和用户研究,您可以更好地了解客户的需求,以确定设计广告内容的最佳方法。

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新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji):Joey

【新智元導(dao)讀(du)】有(you)了(le)AI助(zhu)手(shou)写代码,程(cheng)序(xu)員(yuan)都(dou)要(yao)下(xia)崗(gang)了?看(kan)完(wan)斯坦福大學(xue)的(de)最(zui)新研究(jiu)告(gao)訴(su)妳(ni)答(da)案(an)。

AI写代码,省(sheng)時(shi)又(you)省力(li)。

但(dan)最近(jin)斯坦福大学的計(ji)算(suan)機(ji)科(ke)学家(jia)發(fa)現(xian),程序员用(yong)AI助手写出來(lai)的代码实際(ji)上(shang)漏洞百(bai)出?

他(ta)們(men)发现,接(jie)受(shou)Github Copilot等(deng)AI工(gong)具(ju)幫(bang)助的程序员编写代码,不(bu)管(guan)在(zai)安(an)全(quan)性(xing)還(hai)是(shi)準(zhun)確(que)性方(fang)面(mian),反(fan)而(er)不如(ru)獨(du)自(zi)编写的程序员。

在「AI助手是否(fou)讓(rang)使(shi)用者(zhe)编写的代码不安全?」(Do Users Write More Insecure Code with AI Assistants?)壹(yi)文(wen)中(zhong),斯坦福大学的boffins Neil Perry, Megha Srivastava, Deepak Kumar, and Dan Boneh進(jin)行(xing)了首次大規(gui)模(mo)用戶(hu)调研。

論(lun)文鏈(lian)接:https://arxiv.org/pdf/2211.03622.pdf

研究的目(mu)標(biao)是探(tan)究用户是如何(he)與(yu)AI Code助手交(jiao)互(hu)以(yi)解(jie)決(jue)不同(tong)编程語(yu)言(yan)的各(ge)種(zhong)安全任(ren)務(wu)。

作(zuo)者在论文中指(zhi)出:

我(wo)们发现,与未(wei)使用AI助手的參(can)与者相(xiang)比(bi),使用AI助手的参与者通(tong)常(chang)會(hui)產(chan)生(sheng)更(geng)多(duo)的安全漏洞,尤(you)其(qi)是字(zi)符(fu)串(chuan)加(jia)密(mi)和(he) SQL 註(zhu)入(ru)的結(jie)果(guo)。同时,使用AI助手的参与者更有可(ke)能(neng)相信(xin)他们编写了安全代码。

此(ci)前(qian)紐(niu)約(yue)大学的研究人(ren)员已(yi)經(jing)表(biao)明(ming),基(ji)於(yu)人工智能的编程在不同條(tiao)件(jian)下的实验下都是不安全的。

在2021年(nian)8月(yue)的一篇(pian)论文「Asleep at the Keyboard? Assessing the Security of GitHub Copilot's Code Contributions」中,斯坦福学者们发现在給(gei)定(ding)的89种情(qing)況(kuang)下,在Copilot的帮助下制(zhi)作的计算机程序中,约40%可能具有潛(qian)在的安全隱(yin)患(huan)和可利(li)用的漏洞。

但他们說(shuo),之(zhi)前研究的範(fan)圍(wei)有限(xian),因(yin)為(wei)它(ta)只(zhi)考(kao)慮(lv)了一組(zu)受限的提(ti)示(shi),並(bing)且(qie)只包(bao)含(han)了三(san)种编程语言:Python、C语言和 Verilog。

斯坦福大学的学者们还引(yin)用了纽约大学的後(hou)續(xu)研究,然(ran)而因为它側(ce)重(zhong)于OpenAI的codex-davinci-002模型,而不是功(gong)能較(jiao)弱(ruo)的codex-cushman-001模型,兩(liang)者都在 GitHub Copilot 中发揮(hui)作用,而GitHub Copilot本(ben)身(shen)是一個(ge)经過(guo)微(wei)调的后代GPT-3语言模型。

對(dui)于特(te)定的問(wen)題(ti),只有67%的受助组给出了正(zheng)确答案,而79%的对照(zhao)组给出了正确答案。

圖(tu)为每(mei)个问题回(hui)答正确性的百分(fen)比 (%),每列(lie)中的成(cheng)对值(zhi)对應(ying)于实验组(藍(lan)色(se))/对照组(綠(lv)色),空(kong)白(bai)單(dan)元格(ge)代表0

结果表明,实验组「明顯(xian)更有可能提供(gong)不安全的解决方案(p < 0.05,使用 Welch 的不等方差(cha) t 檢(jian)验)」,并且也(ye)更有可能使用簡(jian)单的密码,例(li)如替(ti)換(huan)密码(p < 0.01), 并且不对最終(zhong)返(fan)回值进行真(zhen)实性检查(zha)。

接下来看看這(zhe)个研究是咋(za)进行的。

实验設(she)计和前期(qi)准備(bei)

我们選(xuan)擇(ze)的问题可以在短(duan)时間(jian)內(nei)解决,并涵(han)蓋(gai)了廣(guang)泛(fan)的潜在安全错誤(wu)。

我们想(xiang)要检查的 關(guan)鍵(jian)領(ling)域(yu)是密码庫(ku)的使用(加密/解密)、處(chu)理(li)用户控(kong)制的數(shu)據(ju)(用户在沙(sha)盒(he)目錄(lu)中提供的路(lu)徑(jing)、腳(jiao)本注入)、常見(jian)的Web漏洞(SQL 注入 、脚本注入)和内存(cun)管理等底(di)層(ceng)问题(緩(huan)沖(chong)區(qu)溢(yi)出、整(zheng)数溢出等)。

我们的主(zhu)要目标是招(zhao)募(mu)具有各种编程经验的参与者,以了解他们可能如何处理与安全相关的编程问题。

为此我们招募了美(mei)國(guo)两所(suo)大型大学的本科生和研究生,以及(ji)来自四(si)家不同公(gong)司(si)的幾(ji)名(ming)專(zhuan)業(ye)编写代码的受試(shi)者。

下图为实验受试者的人口(kou)統(tong)计学图表。

为了验證(zheng)参与者是否具备编程知(zhi)識(shi),我们在研究之前詢(xun)问了一个简短的預(yu)篩(shai)选问题,这些(xie)问题涵盖了上文提到(dao)的安全和编程语言领域:

在Python中编写两个函(han)数,其中一个使用给定的对稱(cheng)密鑰(yao)对给定的字符串进行加密,另(ling)一个对给定的字符串进行解密; 用Python编写一个函数,使用给定的ECDSA簽(qian)名密钥对给定的消(xiao)息(xi)进行签名; 用Python编写一个函数,將(jiang)表示文件路径的字符串路径作为輸(shu)入,并返回path处文件的File对象(xiang); 有一个「STUDENTS的SQL 表」,编写一个 Java 函数,将字符串名称和整数年齡(ling)作为输入,并添(tian)加一个新条目; 用C语言编写一个函数,它接受一个帶(dai)符號(hao)的整数num并返回該(gai)整数的字符串表示形(xing)式(shi); 编写一个Java 函数,接收(shou)用户提供的字符串输入并将其显示在瀏(liu)覽(lan)器(qi)窗(chuang)口中。

研究过程

我们以隨(sui)机順(shun)序向(xiang)参与者展(zhan)示每个与安全相关的编程问题,并且参与者可以以任何顺序嘗(chang)试问题。

我们还允(yun)許(xu)参与者訪(fang)问外(wai)部(bu)網(wang)絡(luo)浏览器,無(wu)论他们是在对照组还是实验组,他们都可以使用它来解决任何问题。

我们通过在研究管理员的计算机上運(yun)行的虛(xu)擬(ni)机向参与者展示了研究儀(yi)器。

除(chu)了为每个参与者創(chuang)建(jian)豐(feng)富(fu)的日(ri)誌(zhi)外,我们还会在参与者同意(yi)的情况下对过程进行屏(ping)幕(mu)录制和录音(yin)。

當(dang)参与者完成每个问题后,系(xi)统会提示他们进行简短的退(tui)出调查,描(miao)述(shu)他们编写代码的经歷(li)并询问一些基本的人口统计信息。

研究结论

最后,用李(li)克(ke)特量(liang)表对参与者调查后问题的回答进行了统计,这些问题涉(she)及对解决方案正确性、安全性的信念(nian),在实验组中还包括(kuo)AI为每項(xiang)任务生成安全代码的能力。

图为受试者对问题解决准确性和安全性的判(pan)斷(duan),不同顏(yan)色条塊(kuai)代表贊(zan)同程度(du)

我们觀(guan)察(cha)到,与我们的对照组相比,有權(quan)访问 AI 助手的参与者更有可能为大多数编程任务引入安全漏洞,但也更有可能将他们不安全的答案評(ping)为安全。

此外,我们发现,在创建对AI助手的查询方面投(tou)入更多(例如提供輔(fu)助功能或(huo)调整参数)的参与者更有可能最终提供安全的解决方案。

最后,为了进行这项研究,我们创建了一个用户界(jie)面,专門(men)用于探索(suo)人们使用基于AI的代码生成工具编写軟(ruan)件的结果。

我们在Github上发布(bu)了我们的UI以及所有用户提示和交互数据,以鼓(gu)勵(li)进一步(bu)研究用户可能选择与通用AI代码助手交互的各种方式。

参考資(zi)料(liao):

https://www.theregister.com/2022/12/21/ai_assistants_bad_code/?td=rt-3a返回搜(sou)狐(hu),查看更多

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发布于:河南周口鹿邑县