关于笔的广告词150字

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为什么选择我们的笔?

我们的笔不仅是一支具有良好质量和美观外观的工具,更是一个能够帮助你事业成功的伙伴。

我们的笔是由经验丰富的专业人员设计和制作的,确保每一支笔的质量都是无可挑剔的。我们的笔具有流畅的书写体验,轻松便捷且不会让您感到疲劳。

此外,我们的笔设计精美,外形时尚,非常适合商务场合使用。不管您是在会议室内签署一份重要的文件、还是在公共场合进行签名,我们的笔都将展现您的专业精神和品味。

一支美观的笔

内外兼备的设计

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我们的笔外壳采用高质量的材料制作而成,不仅保证了其外观的优美,也让笔的手感更加舒适。我们的笔尖设计精巧,书写起来流畅自如,不会让您感到疲劳。

写字的手

投资您的事业

我们的笔不仅是一个用来书写的工具,更是一个帮助您投资事业的重要工具。当您与客户会面时,一支高质量的笔能够让您更加专业和自信。

此外,我们的笔也是一份很好的礼物。不管是给客户、同事,还是给家人和朋友,一支高质量的笔都是一个精致、实用的礼物。

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因此,我们相信,如果您选择我们的笔,这将是您投资事业和提高个人形象的正确选择。

商务场合的笔

结论

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新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji):桃(tao)子(zi)

【新智元導(dao)讀(du)】近(jin)日(ri),ResNeXt壹(yi)作(zuo)谢赛宁宣(xuan)布(bu)將(jiang)從(cong)Meta离职加入纽约大学。

CV大佬(lao)谢赛宁将要(yao)从Meta离职加入纽约大学。

他(ta)表(biao)示(shi),自(zi)己(ji)将要結(jie)束(shu)4年(nian)在(zai)FAIR的(de)研(yan)究(jiu)生(sheng)活(huo),2023年1月(yue)将在纽约大学擔(dan)任(ren)助(zhu)理(li)教(jiao)授(shou)。

他即(ji)将於(yu)圖(tu)靈(ling)獎(jiang)得(de)主(zhu)Yann LeCun成(cheng)為(wei)新同(tong)事(shi)。LeCun發(fa)文(wen)表示,「歡(huan)迎(ying)赛宁」。

據(ju)個(ge)人(ren)主頁(ye)介(jie)紹(shao),谢赛宁本(ben)科(ke)畢(bi)業(ye)于上(shang)海(hai)交(jiao)通(tong)大学,18年獲(huo)加州(zhou)大学聖(sheng)叠(die)戈(ge)分(fen)校(xiao)CS博(bo)士(shi)学位(wei)。

毕业後(hou),便(bian)在Facebook AI Research (FAIR)担任研究科学家(jia)。

他曾(zeng)有(you)過(guo)豐(feng)富(fu)的實(shi)習(xi)經(jing)歷(li),包(bao)括(kuo)在NEC Labs、Adobe、Facebook、Google、DeepMind。

为什(shen)麽(me)說(shuo)谢赛宁是(shi)CV級(ji)大佬,還(hai)得从他的学術(shu)研究成果(guo)说起(qi)。

一作谢赛宁与何恺明大神共同提(ti)出(chu)了(le)用(yong)于图像(xiang)分類(lei)的簡(jian)單(dan)、高(gao)度(du)模(mo)塊(kuai)化(hua)的網(wang)絡(luo)结構(gou)ResNeXt,這(zhe)篇(pian)論(lun)文发表在了2017CVPR上。

ResNeXt提出了一種(zhong)介于普(pu)通卷(juan)積(ji)核(he)深(shen)度可(ke)分离卷积的这种策(ce)略(lve):分組(zu)卷积,它(ta)通过控(kong)制(zhi)分组的數(shu)量(liang)(基(ji)数)來(lai)達(da)到(dao)兩(liang)种策略的平(ping)衡(heng)。

分组卷积的思(si)想(xiang)是源(yuan)自Inception,不(bu)同于Inception的需(xu)要人工(gong)設(she)計(ji)每(mei)个分支(zhi),ResNeXt的每个分支的拓(tuo)撲(pu)结构是相(xiang)同的。最(zui)后再(zai)结合(he)殘(can)差(cha)网络,得到的便是最終(zhong)的ResNeXt。

论文地(di)址(zhi):https://arxiv.org/abs/1611.05431

还有今(jin)年1月,由(you)谢赛宁帶(dai)領(ling)的團(tuan)隊(dui)发表了一篇「A ConvNet for the 2020s」论文,掀(xian)起CV圈(quan)模型(xing)架(jia)构之(zhi)爭(zheng)。

要知(zhi)道,过去(qu)一年,Transformer頻(pin)频跨(kua)界(jie)視(shi)覺(jiao)领域(yu),同時(shi)投(tou)身(shen)这一方(fang)向(xiang)的研究学者(zhe)越(yue)来越多(duo)。

而(er)这篇论文的提出,带来了全(quan)新的純(chun)卷积模型ConvNeXt。

此(ci)外(wai),在2021年,他还与何恺明合作一篇「Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners」。

论文中(zhong),提出了一种用于计算(suan)機(ji)视觉的Masked AutoEncoders 掩(yan)蔽(bi)自编碼(ma)器(qi),简稱(cheng)MAE,一种类似(si)于NLP技(ji)术的自我(wo)監(jian)督(du)方法(fa)。

操(cao)作很(hen)简单:對(dui)輸(shu)入图像的隨(sui)机區(qu)块進(jin)行(xing)掩蔽,然(ran)后重(zhong)建(jian)缺(que)失(shi)的像素(su)。

主要有两个核心(xin)设计:一个是非(fei)对称的编码-解(jie)码架构,一个高比(bi)例(li)遮(zhe)蔽输入图像。

目(mu)前(qian),谷(gu)歌(ge)学者主页中,谢赛宁所(suo)有著作的引(yin)用量已(yi)超(chao)过2萬(wan)。其(qi)中被(bei)引数最多的一篇论文便是他以(yi)一作身份(fen)提出的ResNeXt。

接(jie)下(xia)来,他将要离開(kai)FAIR,加入纽约大学,並(bing)闡(chan)述(shu)了未(wei)来自己的研究方向。

許(xu)多学界学者为其送(song)上了祝(zhu)福(fu)。

參(can)考(kao)資(zi)料(liao):返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu),查(zha)看(kan)更(geng)多

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发布于:贵州黔南罗甸县