中国影视广告升级！探究变化之路
# 中国影视广告升级！探究变化之路
随着中国经济的发展，广告行业也得到了巨大的发展。在这个过程中，影视广告更是成为了一个不可或缺的组成部分。本文将探究中国影视广告的升级之路，从四个方面进行详细阐述。
## 影视广告的历史和现状影视广告作为一种广告形式，早在上世纪80年代就已经开始出现。随着市场需求的不断增长，影视广告也逐渐升级。目前，影视广告更多地呈现出融入剧情、跨界合作、精准定位等特点。
这些发展趋势是由于市场环境和消费者需求的改变所推动的。市场竞争愈加激烈，企业需要更高的品牌曝光度和更好的品牌形象，而消费者则更加注重个性化、差异化和受众化的需求。因此，影视广告在历史上的发展和现状上的变化是紧密相连的。
## 影视广告的跨界合作跨界合作是当前影视广告升级的一个重要趋势。影视广告与其他产业在形式和内容上的跨界合作，不仅有助于提高广告的曝光度，还为受众带来新的视觉体验。跨界合作中最典型的就是影视广告与游戏、音乐等产业的合作。
以游戏为例，游戏产业已经成为了中国文化产业的重要组成部分，游戏用户的数量庞大。因此，影视广告与游戏产业的跨界合作能够实现双方的互惠互利，扩大曝光度、提高品牌知名度和促进用户增长。
## 影视广告的精准定位相对于传统广告形式，影视广告的精准定位是其最大的优势之一。随着大数据和人工智能技术的发展，企业可以通过数据分析，将广告推送给具有高度相似兴趣的目标用户。这种精准定位不仅可以提高广告的转化率，还可以降低企业的成本，提高效益。
另外，影视广告的精准定位还可以让用户的观影体验更加个性化和舒适。通过对用户偏好的了解，企业可以将广告内容和形式进行优化，从而达到更好的营销效果。
## 影视广告的未来展望未来，影视广告还会有更多的升级和变化。首先，随着VR、AR等技术的发展，影视广告的呈现形态将更加立体、生动。其次，随着社交媒体的普及，影视广告的互动性也会越来越强，用户将更多参与到广告的创作和分享中。
总体来说，影视广告未来的发展方向是更加智能、个性化、趣味化和互动化。这种发展趋势是由于市场竞争、消费者需求和技术创新三方面的压力共同推动所形成的。
## 总结归纳本文从影视广告的历史和现状、跨界合作、精准定位和未来展望四个方面进行了详细的阐述。通过对这些方面的探索，我们可以看出中国影视广告在不断发展和升级，逐步向着更加智能、个性化、趣味化和互动化的方向发展。
## 问答话题### 中国影视广告为什么需要精准定位？中国影视广告需要精准定位是因为市场竞争日益激烈，广告成本不断上涨。只有通过精准定位，企业才能针对性地推送广告，提高广告的转化率，降低成本，提高效益。
### 跨界合作对于影视广告的促进作用是什么？跨界合作对于中国影视广告的促进作用有三个方面。首先，跨界合作扩大了广告的曝光度，提高了品牌知名度。其次，跨界合作可以为用户带来新的视觉体验，增加用户的好感度。最后，跨界合作可以促进新用户的增长，提升企业的收益。
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<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>Nature子(zi)刊(kan)｜威(wei)大(da)華(hua)人(ren)團(tuan)隊(dui)全(quan)新(xin)多(duo)模(mo)態(tai)數(shu)據(ju)分(fen)析(xi)及(ji)生(sheng)成(cheng)方(fang)法(fa)JAMIE，大幅(fu)提(ti)升(sheng)細(xi)胞(bao)類(lei)型(xing)、功(gong)能(neng)預(yu)測(ce)能力(li) 新智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao) 編(bian)輯(ji)：好(hao)困(kun) 【新智元導(dao)讀(du)】最(zui)近(jin)，來(lai)自(zi)美(mei)國(guo)威斯(si)康(kang)辛(xin)大學(xue)王(wang)岱(dai)峰(feng)研(yan)究(jiu)团队，提出(chu)了(le)壹(yi)種(zhong)全新的(de)多模态数据處(chu)理(li)方法JAMIE，可(ke)用(yong)於(yu)單(dan)细胞多模态数据分析，如(ru)数据對(dui)齊(qi)、嵌(qian)入(ru)和(he)添(tian)補(bu)。 近年(nian)来，隨(sui)著(zhe)单细胞技(ji)術(shu)的迅(xun)速(su)發(fa)展(zhan)，我(wo)們(men)得(de)以(yi)测量(liang)了单個(ge)细胞的各(ge)种特(te)征(zheng)從(cong)而(er)獲(huo)取(qu)单细胞多模态数据（比(bi)如scRNA-seq，scATAC-seq，Patch-seq）。 這(zhe)些(xie)数据有(you)助(zhu)于我们深(shen)入了解(jie)细胞功能和分子機(ji)制(zhi)。比如研究人員(yuan)近来多通(tong)過(guo)机器(qi)学習(xi)方法来分析单细胞多模态数据間(jian)的關(guan)系(xi)，進(jin)而理解细胞类型和疾(ji)病(bing)所(suo)涉(she)及的生物(wu)学机制。 但(dan)是(shi)单细胞多模态数据的获取常(chang)常成本(ben)高(gao)昂(ang)，並(bing)且(qie)模态缺(que)失(shi)時(shi)有发生。而現(xian)有的机器学习方法通常需(xu)要(yao)完(wan)全匹(pi)配(pei)的多模态数据才(cai)能进行(xing)数据填(tian)补和嵌入，不(bu)適(shi)用于模态缺失的情(qing)形(xing)。 為(wei)了解決(jue)这个問(wen)題(ti)，美国威斯康辛大学麥(mai)迪(di)遜(xun)分校(xiao)王岱峰實(shi)驗(yan)室(shi)開(kai)发了一种基(ji)于聯(lian)合(he)變(bian)分自動(dong)编碼(ma)器的开源(yuan)机器学习方法——Joint Variational Autoencoders for Multimodal Imputation and Embedding（JAMIE）。 JAMIE可用于单细胞多模态数据整(zheng)合分析，如数据对齐、嵌入，和对丟(diu)失数据进行添补，从而更(geng)好的预测细胞类型及功能。 此(ci)工(gong)作(zuo)于近日(ri)发表(biao)于《自然(ran)–机器智能》（Nature Machine Intelligence）。 項(xiang)目(mu)地(di)址(zhi)：https://github.com/daifengwanglab/JAMIE JAMIE方法介(jie)紹(shao) JAMIE訓(xun)練(lian)了一种可重(zhong)復(fu)使(shi)用的联合变分自编码器模型，將(jiang)可用的多模态数据分別(bie)投(tou)影(ying)到(dao)相(xiang)似(si)的潛(qian)空(kong)间中(zhong)，从而增(zeng)強(qiang)了单模态模式(shi)的推(tui)斷(duan)能力。 如圖(tu)1所示(shi)，为了執(zhi)行跨(kua)模态填补，JAMIE将数据饋(kui)入编码器，然後(hou)将潜空间結(jie)果(guo)通过相反(fan)的解码器进行处理。 JAMIE将自编码器的可重复使用和靈(ling)活(huo)的潜空间生成與(yu)对齐方法的自动对應(ying)估(gu)計(ji)相结合，从而能夠(gou)处理不完全对应的多模态数据。 图1. JAMIE方法總(zong)覽(lan) 具(ju)體(ti)而言(yan)，JAMIE可以分为以下(xia)兩(liang)步(bu)： 輸(shu)入数据预处理。以雙(shuang)模态为例(li)，假(jia)設(she)模态 对应数据矩(ju)陣(zhen)分别为 和 。註(zhu)意(yi)这裏(li)特征維(wei)度(du)和可以不同(tong)，樣(yang)本数目和也(ye)可以不同。预处理对每(mei)个矩阵的每一行都(dou)歸(gui)一化(hua)成均(jun)值(zhi)0和方差(cha)1。如果有对应数据，用戶(hu)可以提供(gong)模态相关矩阵 来改(gai)进性(xing)能，其(qi)中 表示模态 中的第(di) 个样本和模态 中的第 个样本完全对应， 表示沒(mei)有已(yi)知(zhi)的对应关系， 表示有部(bu)分的对应关系。 利(li)用联合变分自编码器学习每个模态的相似潜空间: 和 ，其中 (默(mo)認(ren) ，用户可調(tiao)節(jie))是潜空间维度。训练过程(cheng)中，JAMIE最小(xiao)化如下損(sun)失函(han)数 ： 总损失函数 包(bao)含(han)四(si)项。 其中第一项 计算(suan)变分自编码器推断出的分布(bu)与多元標(biao)準(zhun)正(zheng)态分布之(zhi)间的Kullback-Leibler (KL)散(san)度，有助于保(bao)持(chi)潜空间的連(lian)續(xu)性； 第二(er)项强制对应样本的相似性；第三(san)项是重構(gou)数据矩阵和原(yuan)始(shi)数据矩阵之间的平(ping)均平方誤(wu)差和；第四项利用推断的跨模态对应关系来调整生成的潜空间。 各项的具体表達(da)方式見(jian)論(lun)文(wen)原文。第二、三、四项的相对第一项的權(quan)重 可由(you)用户自行调节，JAMIE也提供了可适用于常用情況(kuang)的默认权重。 下述(shu)表格(ge)展示了JAMIE与當(dang)前(qian)最先(xian)进方法的模型和适用範(fan)圍(wei)的对比。JAMIE将幾(ji)种不同的整合和插(cha)补方法的特征統(tong)一到一个单一的架(jia)构中，因(yin)此能够进行缺失模态插值，从而具有非(fei)組(zu)学数据兼(jian)容(rong)性、且能处理只(zhi)有部分对应关系的多模态数据的優(you)點(dian)。 表1. 各种多模态整合和缺失模态填补方法的比較(jiao)。JAMIE在(zai)一个单一的架构中统一了来自多种不同整合和插补方法的特征。NLMA：非線(xian)性流(liu)形对齐[15]，UnionCom[7]，CCA：典(dian)型相关分析[15, 16]，BABEL[5]。 JAMIE的主(zhu)要应用 多模态数据的整合和表型预测 对多模态数据的整合可以改进分类性能、增进对表型知識(shi)和复雜(za)生物机制的理解。 給(gei)定(ding)两个数据集(ji) 、 和对应关系 ，JAMIE可以根(gen)据训练好的编码器 和 生成潜空间数据 、 ，并基于 、 进行聚(ju)类或(huo)者(zhe)分类。 基于潜空间数据的聚类具有几个优勢(shi)，如将两种模态都納(na)入到特征生成。然后，JAMIE可以预测样本对应关系，并如细胞类型预测。 对于部分标注的数据集，同一聚类的细胞们应該(gai)具有相似的类型。 JAMIE在生成潜空间数据的过程中就(jiu)进行了分離(li)了不同类型数据的特征，因此通常不需要复杂的聚类或分类算法就可以达到较好的效(xiao)果。 对于高维数据，JAMIE使用UMAP[32]进行细胞类型聚类可視(shi)化。 跨模态数据填补 目前跨模态填补的很(hen)多方法不能展示它(ta)们学习到了用于填补目的的潜在生物机制。 对比于前馈網(wang)絡(luo)或线性回(hui)归方法，JAMIE能基于更嚴(yan)格的数学基礎(chu)更好的学习到潜在的生物机制来预测缺失数据。 图2展示了JAMIE用于跨模态数据填补的流程。JAMIE先是針(zhen)对训练数据训练编码和解码模型。 对于新数据 ，JAMIE首(shou)先利用数据 学习到的编码器 将其投影到潜空间得到 ，然后通过聚合潜空间特征的方法得到 ，最后通过对应 的解码器 将 解码成缺失模式的数据。 JAMIE使用潜空间预测细胞的对应关系，这可能有助于理解数据特征和表型之间的关系。 图2. JAMIE跨模态插补 潜空间特征和填补特征的解釋(shi) 为了解释训练的模型，JAMIE采(cai)用了SHAP(SHapley Additive exPlanations)[18]。 SHAP通过对模型生成的个体预测进行样本调制来評(ping)估各个输入特征的重要性。这可以用于各种有趣(qu)的应用。 如果目标变量可以通过表型輕(qing)松(song)分离，SHAP可以確(que)定进一步研究的相关特征。此外(wai)，如果我们进行填补，SHAP可以揭(jie)示模型学到的跨模态联系。 给定模型 和样本 ，学习到SHAP值 ，使得，其中 是背(bei)景(jing)特征向(xiang)量。 如果 ，則(ze)SHAP值的总和和背景输出将等(deng)于 ，其中每个 与 对模型输出的影響(xiang)成比例。 另(ling)一种有用的技术是選(xuan)擇(ze)一个关鍵(jian)指(zhi)标用于分类（例如，LTA[7,19]）或填补（例如，填补特征与测量特征之间的对应关系），并在模型中逐(zhu)个移(yi)除(chu)（用背景值替(ti)代(dai)）每个特征来评估该指标。 然后，如果关键指标变得更糟(zao)，这表明(ming)被(bei)移除的特征对于模型的结果更为重要。 实验结果 JAMIE采用了四个常用的单细胞多模态数据集进行验證(zheng)。 （1）来自MMD-MA的分支(zhi)流形的高斯分布采样生成的模擬(ni)多模态数据（300个样本，3个细胞类型）； （2）来自小鼠(shu)视覺(jiao)皮(pi)層(ceng)（3,654个样本，6个细胞类型）和小鼠運(yun)动皮层（1,208个样本，9个细胞类型）的单个神(shen)經(jing)元细胞的Patch-seq基因表达和電(dian)生理特征特征数据； （3）来自人类发育(yu)中的大腦(nao)（21个孕(yun)周(zhou)，覆(fu)蓋(gai)人类大脑皮层的7种主要细胞类型）中8,981个样本的10x单细胞多组学基因表达和染(ran)色(se)質(zhi)可及性数据； （4）来自COLO-320DM结腸(chang)腺(xian)癌(ai)细胞系的4,301个细胞的scRNA-seq基因表达和scATAC-seq染色质可及性数据。 评估发现，JAMIE明顯(xian)优于其他(ta)方法（如图三的MMD-MA的分支流形模拟数据结果比较，和图四小鼠视觉皮层数据结果比较）并优先考(kao)慮(lv)了多模态填补的重要特征，同时在细胞分辨(bian)率(lv)层面(mian)上(shang)提供了潜在的新机制洞(dong)见。 图3. 模拟多模态数据结果比较：a、原始空间的UMAP，按(an)细胞类型上色。b、JAMIE潜在空间的UMAP。c、JAMIE和现有技术（CCA[15,16]，LMA[15]，MMD-MA[8]，NLMA[15]和UnionCom[7]）在使用所有可用的对应信(xin)息(xi)进行细胞类型分离时的比较。x軸(zhou)为更接(jie)近真(zhen)实均值的样本比例，y轴为LTA[7,19]值。d、模态1中测量值和插补值之间相似性（1-JS距(ju)离）的累(lei)積(ji)分布。黑(hei)线对应不同细胞类型的平均相似性，而每个彩(cai)线分别对应一个细胞类型的相似性。 图4. 在小鼠视皮层中的基因表达和电生理特征结果比较：a、原始空间的UMAP，按细胞类型上色。b、JAMIE潜在空间的UMAP。c、JAMIE和现有技术（CCA[15,16]，LMA[15]，MMD-MA[8]，NLMA[15]和UnionCom[7]）在使用所有可用的对应信息进行细胞类型分离时的比较。x轴为更接近真实均值的样本比例，y轴为LTA[7,19]值。d、模态1中测量值和插补值之间相似性（1-JS距离）的累积分布。黑线对应不同细胞类型的平均相似性，而每个彩线分别对应一个细胞类型的相似性。 总结 总而言之，JAMIE 是一种用于单细胞多模态数据整合预测的新型深度神经网络模型。 它适用于复杂、混(hun)合或部分对应的多模态数据，通过一种依(yi)賴(lai)于联合变分自编码器（VAE）结构的新穎(ying)潜在嵌入聚合方法来实现。除了上述的优越(yue)性能外，JAMIE 還(hai)具有高效的计算能力和较低(di)的內(nei)存(cun)使用需求(qiu)。此外，预训练模型以及学习到的跨模态潜在嵌入可以在下遊(you)分析中进行重复使用。 当然对于较大的数据集，训练变分自编码器（VAEs）需要耗(hao)費(fei)大量时间。因此，JAMIE 中的自动 PCA 等先前特征选择方法有助于減(jian)轻时间要求。由于VAE使用重建(jian)损失，数据预处理也至(zhi)关重要，以避(bi)免(mian)大量或重复的特征对低维嵌入特征產(chan)生不成比例的影响。对于特定的跨模态插补，必(bi)須(xu)仔(zai)细考虑训练数据集的多样性，以避免对最終(zhong)模型产生偏(pian)差并对其泛(fan)化能力产生負(fu)面影响。JAMIE 还可以潜在地擴(kuo)展到对来自不同来源而不是不同模态的数据集进行对齐，例如在不同條(tiao)件(jian)下的基因表达数据。 作者介绍 论文作者Noah Cohen Kalafut（计算机系博(bo)士(shi)生），黃(huang)翔(xiang)（高級(ji)研究员），王岱峰（PI）隸(li)屬(shu)于威斯康辛大学麦迪逊分校生物统计和醫(yi)学信息学系、计算机科(ke)学系和威斯曼(man)研究中心(xin)。通訊(xun)作者为王岱峰教(jiao)授(shou)。 成立(li)于1973年的威斯曼中心半(ban)世(shi)紀(ji)以来一直(zhi)致(zhi)力于推进人类发育，神经发育障(zhang)礙(ai)和神经退(tui)行性疾病方面的研究。 參(can)考資(zi)料(liao)： https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2022.10.15.512388v2 https://github.com/daifengwanglab/JAMIE返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查(zha)看(kan)更多 責(ze)任(ren)编辑：