led广告投放价格

LED广告投放价格

在数字化时代,LED广告已成为越来越多企业宣传的首选。LED广告具有鲜明的视觉效果和更佳的互动性,能够吸引更多人的注意力。那么,LED广告投放价格是多少呢?这是每一位企业家都需要考虑的问题。

首先,LED广告投放价格与多个因素有关。其中最重要的因素之一是广告投放的位置。LED广告的投放位置越显眼,价格也就越高。例如,在繁华的商业区投放的LED广告,价格会比在偏远地区投放的广告更高。

LED广告

其次,LED广告的投放价格还与广告的时长有关。短期广告则价格相对较低,而长期广告则价格相对较高。因此,企业需要根据自己的实际情况来选择合适的广告投放时长。

数字化广告

此外,LED广告的投放价格还与广告的大小有关。越大的广告,价格也就越高。因此,企业需要根据自己的需求来选择适合自己的广告大小。

如何降低LED广告投放价格?

降低LED广告投放价格的方法有很多。其中最重要的一种方法是选择合适的广告投放时机。例如,在节假日、大型活动期间,广告投放价格会相对较高,而在非节假日、非大型活动期间,价格则相对较低。

广告投放

此外,与媒体公司进行谈判也是一个很好的方式。企业可以通过跟媒体公司谈判,争取到更多的优惠价格。当然,在谈判时,企业需要了解自己的广告需求,以便更好地与媒体公司进行沟通。

另外,在LED广告的制作方面,企业可以选择一些专业的制作公司。这些公司通常会提供更加优质的服务,并且价格也会更加合理。当然,企业需要在选择制作公司时,慎重考虑,选择一家具有良好口碑的制作公司。

结论

总的来说,LED广告的投放价格与多个因素有关。企业需要根据自己的实际情况来选择合适的广告投放方案。同时,降低LED广告投放价格的方法也有很多。企业只需要通过合理的谈判、选择合适的时机,以及选择良好口碑的制作公司,就能够降低广告投放的价格。

led广告投放价格随机日志

每上一节课,你都会获得本节课的运动规划报告;

1、提供专业高效的保单智能管理服务,可快速查询保单详情、保障责任及相关权益,随时随地进行保单信息变更、保单借还款、领取生存类保险金、领取保单红利等。另外,还提供在线智能投保、医疗服务及健康管理等服务功能。

2、注:用户可以使用该模式直接来单独网卡的MAC地址,以及复原网卡的MAC地址。

3、修复大量代理时配置文件锁死程序退出问题

4、为系统管理员,开发人员,网站管理员和需要有效使用计算机的所有用户提供了一些有用的工具。

5、用户可以在天猫精灵中查看“天猫精灵智能助手”的各种信息,并对“天猫精灵智能助手”进行各种设置。以及查看使用“天猫精灵智能助手”的常见问题。

<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>AI大(da)模(mo)型(xing)“無(wu)米(mi)下(xia)鍋(guo)”?合(he)成(cheng)數(shu)據(ju)多(duo)重(zhong)優(you)勢(shi)凸(tu)顯(xian),矽(gui)谷(gu)巨(ju)頭(tou)正(zheng)加(jia)速(su)布(bu)局(ju)

來(lai)源(yuan):《科(ke)創(chuang)板(ban)日(ri)報(bao)》

編(bian)輯(ji):邱(qiu)思(si)雨(yu)

5月(yue)19日,北(bei)京(jing)擬(ni)組(zu)織(zhi)實(shi)施(shi)“北京市(shi)通(tong)用(yong)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)產(chan)業(ye)创新(xin)夥(huo)伴(ban)計(ji)劃(hua)”,謀(mou)划建(jian)設(she)國(guo)家(jia)級(ji)数据訓(xun)練(lian)基(ji)地(di)。

北京提(ti)出(chu),在(zai)谋划建设国家级数据训练基地的(de)過(guo)程(cheng)中(zhong),要(yao)開(kai)發(fa)涵(han)蓋(gai)文(wen)本(ben)、圖(tu)像(xiang)、視(shi)頻(pin)等(deng)多模態(tai)的高(gao)質(zhi)量(liang)数据集(ji),助(zhu)力(li)国家级数据训练基地建设。支(zhi)持(chi)发展(zhan)基於(yu)AIGC技(ji)術(shu)的合成数据新产业。

回(hui)溯(su)到(dao)今(jin)年(nian)3月初(chu),中国證(zheng)監(jian)會(hui)科技监管(guan)局局長(chang)姚(yao)前(qian)曾(zeng)在《中国金(jin)融(rong)》雜(za)誌(zhi)撰(zhuan)文稱(cheng),建議(yi)重點(dian)发展基于AIGC技术的合成数据产业。以(yi)更(geng)高效(xiao)率(lv)、更低(di)成本、更高质量為(wei)数据要素(su)市場(chang)“增(zeng)量擴(kuo)容(rong)”,助力打(da)造(zao)面(mian)向(xiang)人工智能未(wei)来发展的数据优势。

被(bei)多次(ci)点名(ming)強(qiang)調(tiao)的合成数据,究(jiu)竟(jing)是(shi)何(he)方(fang)神(shen)聖(sheng)?

顧(gu)名思義(yi),合成数据(synthetic data)是通过计算(suan)機(ji)技术人工生(sheng)成的数据,而(er)不(bu)是由(you)真(zhen)实事(shi)件(jian)产生的数据。但(dan)合成数据具(ju)備(bei)“可(ke)用性(xing)”,能夠(gou)在数學(xue)上(shang)或(huo)統(tong)计学上反(fan)映(ying)原(yuan)始(shi)数据的屬(shu)性,因(yin)此(ci)可以作(zuo)为原始数据的替(ti)代(dai)品(pin)来训练、測(ce)試(shi)並(bing)驗(yan)证大模型。

在训练大模型的过程中,除(chu)了(le)需(xu)要龐(pang)大的数据量以外(wai),数据的质量同(tong)樣(yang)至(zhi)關(guan)重要。例(li)如(ru),ChatGPT的训练使(shi)用了45TB的数据、近(jin)1萬(wan)億(yi)個(ge)單(dan)詞(ci)。据姚前分(fen)析(xi)推(tui)测,ChatGPT等大模型的训练数据主(zhu)要来自(zi)于維(wei)基百(bai)科、書(shu)籍(ji)、期(qi)刊(kan)、Reddit社(she)交(jiao)新聞(wen)站(zhan)点等。總(zong)體(ti)来看(kan),数据来源嚴(yan)重依(yi)賴(lai)于現(xian)有(you)的互(hu)聯(lian)網(wang)公(gong)开文本数据。

但互联网文本数据有限(xian),GPT-3的參(can)数量已(yi)達(da)到千(qian)亿级別(bie),如果(guo)下壹(yi)代大模型的参数达到万亿级别以上的話(hua),数据短(duan)缺(que)問(wen)題(ti)恐(kong)成为训练的瓶(ping)頸(jing)。在此背(bei)景(jing)下,合成数据的重要性日益(yi)凸显。

▌合成数据:更高效率、更低成本、更高质量

正如上文所(suo)述(shu),“更高效率、更低成本、更高质量”是目(mu)前合成数据的优势所在。市场调研(yan)机構(gou)Gartner預(yu)测,到2024年,人工智能和(he)数据分析項(xiang)目中的数据预计有60%將(jiang)来自合成数据。具体来看:

“更高效率”:合成数据能够在相(xiang)對(dui)較(jiao)短的時(shi)間(jian)內(nei)大量生成,且(qie)能够精(jing)確(que)地復(fu)制(zhi)原始数据集的统计特(te)征(zheng),但又(you)與(yu)原始数据不存(cun)在任(ren)何关联, 便(bian)于在更大範(fan)圍(wei)内分享(xiang)和使用; “更低成本”:合成数据服(fu)務(wu)商(shang)AI.Reverie指(zhi)出, 人工標(biao)註(zhu)一張(zhang)图片(pian)可能需要6美(mei)元(yuan),但人工合成的话只(zhi)需要6美分; “更高质量”:合成数据能够 補(bu)充(chong)邊(bian)緣(yuan)案(an)例,可以通过深(shen)度(du)学習(xi)算法(fa)合成原始数据中沒(mei)有的罕(han)見(jian)样本,保(bao)障(zhang)了数据的多样化(hua)。

除此以外,在AIGC时代,数据的隱(yin)私(si)性、保密(mi)性、安(an)全(quan)性等问题尤(you)为重要。例如,醫(yi)療(liao)行(xing)业的数据通常(chang)会包(bao)括(kuo)患(huan)者(zhe)个人健(jian)康(kang)信(xin)息(xi)等;金融行业則(ze)涉(she)及(ji)到歷(li)史(shi)交易(yi)信息等敏(min)感(gan)数据。

利(li)用合成数据训练AI大模型则能够有效規(gui)避(bi)用戶(hu)隐私问题。在上述案例中,通过合成数据集,医疗机构能够在不提供(gong)患者隐私信息的條(tiao)件下训练相关模型完(wan)成藥(yao)物(wu)研发工作;金融机构则能够在不提供敏感的历史交易信息前提下,通过合成数据集训练量化交易模型提升(sheng)獲(huo)利能力,也(ye)可以用来训练客(ke)服机器(qi)人以改(gai)善(shan)服务体验。

《麻(ma)省(sheng)理(li)工科技評(ping)論(lun)》(MIT Technology Review)将大模型合成数据列(lie)为2022年十(shi)大突(tu)破(po)性技术之(zhi)一,称其(qi)有望(wang)解(jie)決(jue)人工智能領(ling)域(yu)的“数据鴻(hong)溝(gou)”问题。

▌先(xian)行應(ying)用于计算机视覺(jiao) 巨头已爭(zheng)相布局

具体到产业应用層(ceng)面,合成数据先行应用于计算机视觉领域,例如自動(dong)駕(jia)駛(shi)、机器人、安防(fang)等应用场景。這(zhe)些(xie)场景下的AI大模型都(dou)需要大量图像、视频数据来训练,但获取(qu)原始数据卻(que)相对较難(nan)。

以自动驾驶领域为例,实際(ji)驾驶场景路(lu)況(kuang)复杂、變(bian)量较多,且極(ji)端(duan)天(tian)氣(qi)下获取真实路况数据可能存在困(kun)难或危(wei)險(xian),因此难以完全依赖于真車(che)现场数据。但是,通过合成数据集模拟各(ge)種(zhong)驾驶场景,就(jiu)能够在保障人員(yuan)和设备安全的条件下,提升自动驾驶能力。

目前,合成数据应用正迅(xun)速向金融、医疗、零(ling)售(shou)、工业等諸(zhu)多产业领域拓(tuo)展。摩(mo)根(gen)大通于2021年9月提出通过合成数据来加快(kuai)金融领域的AI研究和模型开发,以解决欺(qi)詐(zha)檢(jian)测和反洗(xi)錢(qian)等问题,并改善服务体验;美国運(yun)通也同样正在嘗(chang)试创建合成数据来训练、优化其用于欺诈检测的AI模型。

微(wei)軟(ruan)、谷歌(ge)、英(ying)偉(wei)达等硅谷巨头均(jun)在加速布局合成数据领域的相关业务。

英伟达自动驾驶仿(fang)真平(ping)臺(tai)DRIVE Sim通过Replicator合成数据工具来縮(suo)小(xiao)仿真数据与真实数据之间差(cha)異(yi)并提高场景泛(fan)化能力;

谷歌利用AI生成的医疗記(ji)錄(lu)来幫(bang)助预测保险诈騙(pian);

微软开发了可以生成合成和聚(ju)合数据集的开源工具Synthetic Data Showcase,并创建了合成人臉(lian)数据庫(ku)。

Meta于2021年11月收(shou)購(gou)了合成数据创业公司(si)AI.Reverie。

国内方面,据《科创板日报》不完全统计,A股(gu)上市公司中:

天風(feng)证券(quan)、上海(hai)证券等多家机构分析師(shi)一致(zhi)認(ren)为,AIGC模型算法创建的合成数据功(gong)能将为新技术产业提供支撐(cheng),讓(rang)数据約(yue)束(shu)不再(zai)成为产业发展瓶颈。返(fan)回搜(sou)狐(hu),查(zha)看更多

責(ze)任编辑:

发布于:辽宁辽阳文圣区