六神花露水创意广告

六神花露水的历史

六神花露水是一款非常受欢迎的中药类日用品,由广州市六神药业有限公司生产。这款产品于1927年创立,至今已有近百年的历史。在过去的几十年里,六神花露水已经成为了中国家喻户晓的品牌,被广泛应用于家庭清洁、皮肤护理和驱虫等方面。

六神花露水的主要成分是一些天然植物和草药,如薄荷、薰衣草、丁香、茉莉等,这些成分可以有效地杀菌消毒,并具有清凉舒适的效果。因此,六神花露水不仅可以用来清洗家居用品,还可以用来舒缓皮肤和驱赶蚊虫。

六神花露水所含的草药

在中国的日常生活中,六神花露水已经成为了一种文化符号,代表了一种纯正的中药文化。因此,六神花露水的广告宣传也需要与之相符合,体现出中华文化的特色和价值观。

六神花露水的广告创意

六神花露水的广告创意需要体现出中药文化和现代科技的结合,同时也要体现出产品的特性和优势。以下是一些创意方案:

1. 传统与现代的结合

在广告中,可以使用传统和现代文化元素的结合,比如用现代人的形象代替传统的中药材料,或者用中药材料代替现代物品,来表达产品既具有传统文化的内涵,又符合现代人的需要。

中药文化和现代科技的结合

2. 安全、环保、健康的形象

在广告中,可以强调六神花露水的天然成分和不含有害物质的特点,表达出产品的安全、环保、健康的形象,吸引更多注重生态环保的消费者。

六神花露水的环保、健康形象

3. 品牌文化的表达

在广告中,可以通过讲述品牌的历史和文化来表达品牌的价值,让消费者更好地了解品牌的优势和诉求。同时,也可以通过品牌文化的表达,增强消费者对品牌的信任和认可。

六神花露水的品牌文化

结论

总之,六神花露水的广告创意需要体现出中药文化和现代科技的结合,同时也要突出产品的特性和优势。通过各种创意手段的运用,可以让广告更加生动形象,吸引消费者的注意力,增强品牌的影响力和美誉度。

六神花露水创意广告随机日志

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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>IJCAI 2023放(fang)榜(bang)!接(jie)收(shou)率(lv)15%:中(zhong)稿(gao)全(quan)憑(ping)運(yun)氣(qi)?rebuttal沒(mei)用(yong)?審(shen)稿人(ren)只(zhi)盯(ding)負(fu)面(mian)評(ping)價(jia)?

新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji):LRS

【新智元導(dao)讀(du)】IJCAI 2023放榜,妳(ni)中了(le)幾(ji)篇(pian)?

又(you)到(dao)頂(ding)會(hui)放榜時(shi),几家(jia)歡(huan)喜(xi)几家愁(chou)。

本(ben)次(ci)IJCAI 2023共(gong)收到4566份(fen)提(ti)交(jiao)全文(wen),接收率大(da)約(yue)15%

從(cong)知(zhi)乎(hu)上(shang)反(fan)饋(kui)的(de)結(jie)果(guo)來(lai)看(kan),整(zheng)體(ti)审稿質(zhi)量(liang)依(yi)然(ran)不(bu)盡(jin)如(ru)人意(yi)(也(ye)可(ke)能(neng)是(shi)被(bei)拒(ju)稿的怨(yuan)念(nian)...),甚(shen)至(zhi)有(you)的审稿人根(gen)本没看rebuttal的內(nei)容(rong)就(jiu)給(gei)拒了。

也存(cun)在(zai)都(dou)是分(fen)數(shu)相(xiang)同(tong),但(dan)结局(ju)不同的論(lun)文。

也有網(wang)友(you)貼(tie)出(chu)meta review的拒絕(jue)理(li)由(you),全是大缺(que)點(dian)。

不過(guo)拒稿並(bing)不是終(zhong)点,更(geng)重(zhong)要(yao)的是繼(ji)續(xu)出發(fa)。

网友Lower_Evening_4056認(ren)為(wei),即(ji)便(bian)是裏(li)程(cheng)碑(bei)式(shi)的论文也会被多(duo)次拒稿,也有壹(yi)些(xie)论文即便不夠(gou)出色(se),也能被錄(lu)用。

當(dang)你继续前(qian)行(xing),再(zai)回(hui)过頭(tou)来看那(na)些合(he)理的审稿意見(jian)时,你会发現(xian)自(zi)己(ji)的工(gong)作(zuo)還(hai)能再上一個(ge)層(ceng)次。

审稿系(xi)統(tong)確(que)實(shi)存在缺陷(xian),更重要的是不要把(ba)reject看作是對(dui)你个人或(huo)作品(pin)价值(zhi)的评估(gu)结果。如果你是一个學(xue)生(sheng),并且(qie)你的导師(shi)根據(ju)审稿结果而(er)不是工作质量来评价你的話(hua),那你可能就要重新考(kao)慮(lv)和(he)导师的合作關(guan)系了。

NeurIPS会議(yi)此(ci)前開(kai)展(zhan)过一致(zhi)性(xing)实驗(yan),对於(yu)平(ping)均(jun)分在5到6.5之(zhi)間(jian)的论文,录用结果基(ji)本就是隨(sui)機(ji)的,取(qu)決(jue)于你碰(peng)到的审稿人。

比(bi)如說(shuo)有个人的论文结果是9665,如果他(ta)没碰到给他9分的审稿人,那结果必(bi)然是reject,只不过他剛(gang)好(hao)碰到了伯(bo)樂(le),并且扭(niu)轉(zhuan)了审稿结果。

最(zui)後(hou),恭(gong)喜那些论文录用的科(ke)研(yan)人,助(zhu)力(li)推(tui)動(dong)人工智能研究(jiu)的发展!

下(xia)面是一些在社(she)交媒(mei)体上分享(xiang)已(yi)录用的论文。

IJCAI 2023接收论文

然而,通(tong)过 SE 目(mu)標(biao)学習(xi)的增(zeng)強(qiang)語(yu)音(yin)并不總(zong)是產(chan)生良(liang)好的 ASR 结果。

从優(you)化(hua)的角(jiao)度(du)来看,自適(shi)應(ying)任(ren)務(wu)和自适应反应任务的梯(ti)度之间有时会存在幹(gan)擾(rao),這(zhe)会阻(zu)礙(ai)多任务学习,最终导致自适应反应性能不理想(xiang)。

论文鏈(lian)接:https://arxiv.org/pdf/2302.11362.pdf

具(ju)体来说,首(shou)先(xian)將(jiang) SE 任务的梯度投(tou)影(ying)到一个與(yu) ASR 梯度呈(cheng)銳(rui)角的动態(tai)曲(qu)面上,以(yi)消(xiao)除(chu)它(ta)們(men)之间的沖(chong)突(tu),協(xie)助 ASR 优化。

此外(wai),自适应地(di)調(tiao)整兩(liang)个梯度的大小(xiao),以防(fang)止(zhi)主(zhu)导 ASR 任务被 SE 梯度誤(wu)导。

实验结果表(biao)明(ming),該(gai)方(fang)法(fa)較(jiao)好地解(jie)决了梯度干扰問(wen)題(ti),在多任务学习基線(xian)上,在 RATS 和 CHiME-4数据集(ji)上分別(bie)实现了9.3% 和11.1% 的相对詞(ci)錯(cuo)误率(WER)降(jiang)低(di)。

约束(shu) Tsetlin 机器(qi)子(zi)句(ju)大小構(gou)建(jian)簡(jian)明邏(luo)辑模(mo)式

Tsetlin 机器(TM)是一種(zhong)基于逻辑的机器学习方法,具有透(tou)明和硬(ying)件(jian)友好的关鍵(jian)优勢(shi)。

雖(sui)然 TM 在越(yue)来越多的应用程序(xu)中匹(pi)配(pei)或超(chao)越了深(shen)度学习的準(zhun)确性,但是大子句池(chi)往(wang)往产生具有許(xu)多文字(zi)(長(chang)子句)的子句,使(shi)得(de)它们變(bian)得不那麽(me)容易(yi)理解。

此外,较长的子句增加(jia)了硬件中子句逻辑的切(qie)換(huan)活(huo)动,具有更高(gao)的功(gong)耗(hao)。

论文链接:https://arxiv.org/abs/2301.08190

这篇论文介(jie)紹(shao)了一种新的 TM 学习方法,即子句大小受(shou)限(xian)的子句学习方法(CSC-TM) ,可以对子句大小設(she)置(zhi)軟(ruan)约束。

一旦(dan)子句包(bao)含(han)比约束允(yun)许的更多的字面值(literals),就开始(shi)排(pai)除字面值,因(yin)此只会短(duan)暫(zan)出现较大的子句。

为了评价 CSC-TM,研究人員(yuan)对表格(ge)数据、自然语言(yan)文本、圖(tu)像(xiang)和棋(qi)盤(pan)遊(you)戲(xi)進(jin)行了分類(lei)、聚(ju)类和回歸(gui)实验。

结果表明,CSC-TM 保(bao)持(chi)准确性与多達(da)80倍(bei)的文字減(jian)少(shao),实際(ji)上,TREC、 IMDb 和 BBC Sports 的子句越短,准确性就越高,在准确性达到峰(feng)值之后,当子句大小接近(jin)單(dan)个文字时,就会緩(huan)慢(man)地下降。

文章(zhang)最后分析(xi)了 CSC-TM 的功耗,得到了新的收斂(lian)性质。

#DNN-Verification问题:計(ji)算(suan)深度神(shen)經(jing)网絡(luo)的不安(an)全輸(shu)入(ru)

深度神经网络越来越多地用于需(xu)要高安全級(ji)别的关键任务,比如说自动駕(jia)駛(shi),虽然可以采(cai)用最先进的验證(zheng)器来檢(jian)查(zha)DNN是否(fou)是不安全的:

给定(ding)一些屬(shu)性(即,是否存在至少一个不安全的输入配置)后,模型(xing)的yes/no输出对于其(qi)它目的(例(li)如shielding、模型選(xuan)擇(ze)或訓(xun)練(lian)改(gai)进)而言信(xin)息(xi)量不足(zu)。

论文链接:https://arxiv.org/abs/2301.07068

这篇论文介绍了#DNN-Verification问题,该问题涉(she)及(ji)计算导致違(wei)反特(te)定安全属性的DNN输入配置的数量,研究人员分析了这个问题的復(fu)雜(za)性,并提出了一种新的方法,返(fan)回确切的违規(gui)计数。

由于问题是P-完(wan)備(bei)性的,文中提出了一个随机的近似(si)方法,提供(gong)了一个可证明的概(gai)率界(jie)的正(zheng)确计数,同时顯(xian)著(zhe)降低计算要求(qiu)。

文中还提出了一組(zu)安全关键的基准,证明该近似方法的有效(xiao)性和评估的约束的緊(jin)密(mi)性的实验结果。

參(can)考資(zi)料(liao):

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責(ze)任编辑:

发布于:上海黄浦黄浦区