高清广告机遇见机场大尺寸广告机
如何利用高清广告机在机场展示广告
机场的大尺寸广告机已经成为了广告营销中的重要工具。但是如何通过高清广告机在机场展示广告呢？以下是一些关键的方面：1. 选择合适的广告机型号
在选择机场大尺寸广告机时，应该根据机场的规模、人流量、展示方式等方面考虑机型。比如，在机场广场或者候机厅等人流密集的地方选择大型LED屏幕广告机，而在通道、楼梯等狭窄的地方则选择细长型的屏幕广告机。同时，应该根据预算的大小来选择机型，以免过度支出。2. 制作高质量的广告素材
制作高质量的广告素材是一个成功的广告营销活动的关键因素。在机场大尺寸广告机上展示的广告素材应该是清晰、吸引人的，并且能够吸引观众的注意力。广告中的文字和图片应该简单明了，易于理解，并且能够通过各种展示方式来获得最佳的展示效果。3. 细致周到的广告策划
广告策划是广告营销活动的核心，应该充分考虑观众的需求和心理，以及机场的特殊性。在广告策划过程中，应该结合机场的人流量、机型、广告效果等方面，为广告展示制定细致周到的计划。4. 完善的广告监测和评估
在广告展示结束后，应该对广告效果进行严格的监测和评估。通过广告效果的监测和评估，可以了解广告展示的效果如何，并且根据监测结果对广告策划和制作进行调整，以获得更好的展示效果。总结
在机场展示广告需要考虑到多个因素，例如机型、广告素材、广告策划、广告监测等。通过合理的机型选择、高质量的广告素材、细致周到的广告策划和完善的广告监测和评估，可以在机场大尺寸广告机上获得最佳的展示效果。问答话题
1. 机场大尺寸广告机能够展示哪些类型的广告？机场大尺寸广告机可以展示各种类型的广告，例如服装、食品、电子产品、旅游等广告，都可以在机场大尺寸广告机上展示。2. 如何评估机场大尺寸广告机的广告效果？评估机场大尺寸广告机的广告效果需要考虑广告展示的目标和预算，以及广告展示的效果是否达到预期。通常可以通过广告展示的点击率、转化率、收益等指标来评估广告效果。高清广告机遇见机场大尺寸广告机随机日志
更新了CAD模块，升级为CAD迷你家装,优化了图纸文件的管理,修改了BUG，解决部分显卡的兼容性问题
1、将“火绒安全软件”退出后，尝试登陆小黑盒加速器，若可以登录，请删除火绒后重装火绒。
2、想要直接在AK加速器中启动游戏，那么你可以在游戏加速成功后，点击“启动游戏”旁白的小箭头，然后就可以点击浏览来设置游戏的EXE路径。
3、查看读览天下所有杂志品牌及最新上线杂志,查看最新最受关注的文章,查看外文读物，阅读国外知名品牌杂志,查看您收藏过的杂志，为您的阅读提供便捷更多,查看正在下载的杂志和已下载完成的杂志列表,个性化设置，可修改个人密码与信息收起
4、牛辞胜岁，虎跃新程，济济云祝大家：事事都如意，虎虎有生气。
5、系统加速精灵傻瓜式操作、全自动智能加速
<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>機(ji)構(gou)：特(te)斯(si)拉(la)，“偽(wei)裝(zhuang)”成(cheng)車(che)企(qi)的(de)AI芯(xin)片(pian)公(gong)司(si)？ 近(jin)日(ri)，知(zhi)名(ming)半(ban)導(dao)體(ti)分(fen)析(xi)机构Semianalysis作(zuo)者(zhe)Dylan Patel對(dui)特斯拉在(zai)AI芯片和(he)雲(yun)服(fu)務(wu)、大(da)數(shu)據(ju)搜(sou)集(ji)和AI訓(xun)練(lian)方(fang)面(mian)的布(bu)局(ju)做(zuo)了(le)深(shen)入(ru)分析。 文(wen)章(zhang)認(ren)為(wei)，特斯拉誌(zhi)在成为全(quan)球(qiu)領(ling)先(xian)的人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)公司之(zhi)壹(yi)。迄(qi)今(jin)为止(zhi)，特斯拉也(ye)許(xu)在自(zi)動(dong)駕(jia)駛(shi)领域(yu)的技(ji)術(shu)並(bing)不(bu)是(shi)最(zui)先進(jin)的，Alphabet旗(qi)下(xia)的Waymo技术被(bei)公认为最为先进的技术。此(ci)外(wai)，特斯拉在生(sheng)成式(shi)人工智能领域的涉(she)足(zu)較(jiao)少(shao)。然(ran)而(er)，特斯拉擁(yong)有(you)数据收(shou)集能力(li)、專(zhuan)用(yong)計(ji)算(suan)能力、創(chuang)新(xin)文化(hua)和頂(ding)尖(jian)的AI研(yan)究(jiu)人員(yuan)，這(zhe)些(xie)或(huo)许是其(qi)在自动驾驶车輛(liang)和机器(qi)人领域實(shi)現(xian)跨(kua)越(yue)式發(fa)展(zhan)的秘(mi)訣(jue)。 特斯拉在算力方面的提(ti)升(sheng) 目(mu)前(qian)，特斯拉在內(nei)部(bu)的AI基(ji)礎(chu)設(she)施(shi)非(fei)常(chang)有限(xian)，只(zhi)有大約(yue)4000個(ge)V100顯(xian)卡(ka)和16000个A100显卡。與(yu)世(shi)界(jie)上(shang)其他(ta)大型(xing)科(ke)技公司相(xiang)比(bi)，这个数字(zi)非常小(xiao)，因(yin)为像(xiang)微(wei)軟(ruan)和Meta这樣(yang)的公司拥有超(chao)過(guo)10萬(wan)个GPU，而且(qie)他們(men)计劃(hua)在中(zhong)短(duan)期(qi)内將(jiang)这个数字翻(fan)倍(bei)。特斯拉AI基础设施的薄(bo)弱(ruo)部分是由(you)於(yu)其内部训练芯片“D1”的多(duo)次(ci)延(yan)誤(wu)。 然而，现在情(qing)況(kuang)正(zheng)在迅(xun)速(su)改(gai)變(bian)。 特斯拉将在1.5年(nian)内大幅(fu)提升了其AI能力，預(yu)计增(zeng)長(chang)規(gui)模(mo)超过10倍。其中一个原(yuan)因是提升自身(shen)能力，但(dan)也有一个很(hen)重(zhong)要(yao)的原因是为了X.AI公司的发展。Semianalysis按(an)季(ji)度(du)进行(xing)單(dan)位(wei)估(gu)算，深入探(tan)討(tao)特斯拉的AI產(chan)能、H100和Dojo芯片的情况，以(yi)及(ji)特斯拉因其模型架(jia)构、训练基础设施和邊(bian)緣(yuan)推(tui)理(li)（包(bao)括(kuo)HW 4.0芯片）产生的獨(du)特需(xu)求(qiu)，而且還(hai)讨論(lun)了X.AI公司的发展现狀(zhuang)，X.AI是OpenAI的競(jing)爭(zheng)对手(shou)，而馬(ma)斯克(ke)從(cong)OpenAI挖(wa)走(zou)了许多著(zhu)名的工程(cheng)師(shi)。 D1训练芯片的发展曲(qu)折(zhe)又(you)艱(jian)辛(xin)，从设计到(dao)供(gong)電(dian)方面都(dou)遇(yu)到了問(wen)題(ti)，然而现在特斯拉聲(sheng)稱(cheng)已(yi)經(jing)準(zhun)備(bei)好(hao)公開(kai)展示(shi)該(gai)芯片，并开始(shi)进行批(pi)量(liang)生产。文章认为，自2016年以來(lai)，特斯拉一直(zhi)在为其汽(qi)车设计内部的AI芯片，并在2018年开始为数据中心(xin)應(ying)用设计芯片。 在芯片发布之前，Semianalysis独家(jia)披(pi)露(lu)了他们所(suo)使(shi)用的特殊(shu)封(feng)装技术，这項(xiang)技术被称为InFO SoW，一个与晶(jing)圓(yuan)大小相當(dang)的扇(shan)出(chu)封装技术。原則(ze)上類(lei)似(si)于Cerebras公司的做法(fa)，但優(you)點(dian)是可(ke)以进行可靠(kao)的芯片測(ce)試(shi)。这是特斯拉架构中最独特和有趣(qu)的方面，因为25个芯片被集成到这个InFO-SoW中，并且沒(mei)有直接(jie)連(lian)接存(cun)儲(chu)器。 Semianalysis还在2021年更(geng)詳(xiang)細(xi)地(di)讨论了特斯拉芯片架构的优缺(que)点。当時(shi)是因为芯片上的内存容(rong)量不足，特斯拉不得(de)不制(zhi)作另(ling)一款(kuan)芯片。 特斯拉本(ben)应在2022年多次擴(kuo)大产能，但由于芯片材(cai)料(liao)和系(xi)統(tong)问题，始終(zhong)未(wei)能实现这一目標(biao)。现在已经是2023年年中，产能终于开始提升。这種(zhong)芯片架构非常適(shi)合(he)特斯拉独特的应用場(chang)景(jing)，但值(zhi)得註(zhu)意(yi)的是，它(ta)并不适用于对内存帶(dai)寬(kuan)限制嚴(yan)重的LLM（低(di)延遲(chi)内存）。 文章指(zhi)出，特斯拉之所以独特，是因为他们必(bi)須(xu)专注于圖(tu)像網(wang)絡(luo)。因此，他们的架构差(cha)異(yi)很大。Semianalysis之前曾(zeng)讨论过深度學(xue)習(xi)推薦(jian)网络和基于Transformer的語(yu)言(yan)模型需要非常不同(tong)的架构设计。图像/視(shi)頻(pin)識(shi)別(bie)网络还需要不同的计算、芯片内通(tong)信(xin)、芯片内存和芯片外存储的組(zu)合。 在训练过程中，这些卷(juan)積(ji)模型在GPU上的利(li)用率(lv)非常低。隨(sui)著(zhe)英(ying)偉(wei)達(da)下一代(dai)产品(pin)对Transformer模型进行进一步(bu)优化，特斯拉对卷积模型的差异化、优化架构的投(tou)資(zi)有望(wang)取(qu)得显著进展，这些图像网络必须符(fu)合特斯拉推斷(duan)基础设施的限制。 训练芯片雖(sui)然是由臺(tai)积电制造(zao)的，但在特斯拉电动汽车内運(yun)行人工智能推理的芯片被称为全自动驾驶（FSD）芯片。特斯拉车辆上的模型非常有限，因为特斯拉堅(jian)信他们不需要在车辆中拥有巨(ju)大的性(xing)能来实现全自动驾驶。此外，与Waymo和Cruise相比，特斯拉的成本限制更加(jia)严格(ge)，因为他们实際(ji)上发貨(huo)量很大。与此同时，Alphabet Waymo和GM Cruise在开发和早(zao)期测试階(jie)段(duan)使用的全尺(chi)寸(cun)GPU成本要高(gao)出10倍，他们正在考(kao)慮(lv)为他们的车辆制造更快(kuai)（也更昂(ang)貴(gui)）的SoC。 特斯拉的FSD系列(lie) 第(di)二(er)代芯片从2023年2月(yue)开始在车辆上进行发货，该芯片的设计与第一代非常相似。第一代芯片基于三(san)星(xing)的14nm工藝(yi)，采(cai)用了三个四(si)核(he)集群(qun)的设计，總(zong)共(gong)有12个Arm Cortex-A72内核，运行频率为2.2 GHz。然而，在第二代设计中，特斯拉将CPU核心数量增加到了五(wu)个四核集群，共20个Cortex-A72内核。 第二代FSD芯片最重要的部分是3个NPU核心。这三个核心每(mei)个都使用32 MiB的SRAM来存储模型權(quan)重和激(ji)活(huo)数据。每个周(zhou)期，从SRAM中讀(du)取256字節(jie)的激活数据和128字节的权重数据傳(chuan)遞(di)給(gei)乘(cheng)积累(lei)加运算（MAC）。MAC的设计是一个网格，每个NPU核心有一个96x96的网格，每个时鐘(zhong)周期总共有9,216个MAC和18,432个操(cao)作。每个芯片上的3个NPU运行频率为2.2 GHz，总计算能力达到121.651万億(yi)次运算每秒(miao)（TOPS）。 第二代FSD芯片拥有256GB的NVMe存储和16GB的Micron GDDR6，其速度为14Gbps，并通过128位内存总線(xian)提供224GB/s的带宽。後(hou)者变化最为显著，因为带宽相比上一代提高了约3.3倍。FLOPs（每秒浮(fu)点运算数）相对于带宽的增加表(biao)明(ming)HW3芯片難(nan)以充(chong)分得到利用。每个HW 4.0中配(pei)备兩(liang)个FSD芯片。 HW4板(ban)性能增加是以額(e)外的功(gong)耗(hao)为代價(jia)的，HW4板的空(kong)閑(xian)功耗约为HW3的两倍。在峰(feng)值时，Semianalysis预计功耗也會(hui)更高。外部HW4外殼(ke)电壓(ya)为16V，电流(liu)为10A，即(ji)使用功率为160W。 盡(jin)管(guan)HW4性能有所提升，但特斯拉仍(reng)希(xi)望使HW3也能实现全自动驾驶，这很可能是因为他们不想(xiang)对已購(gou)買(mai)全自动驾驶功能的现有HW3用戶(hu)进行改装。 信息(xi)娛(yu)樂(le)系统采用了AMD的GPU/APU。与上一代相比，该系统现在与FSD芯片位于同一板上，而不再(zai)使用独立(li)的扩展板。 HW4平(ping)台支(zhi)持(chi)12个攝(she)像頭(tou)，其中一个用于冗(rong)余(yu)备份(fen)，因此实际使用的是11个摄像头。在舊(jiu)的配置(zhi)中，前置摄像头集线器使用了三个低分辨(bian)率的120万像素(su)摄像头。而新平台则使用了两个更高分辨率的500万像素摄像头。 特斯拉目前不使用激光(guang)雷(lei)达传感(gan)器或其他非摄像头的方法。过去(qu)，他们確(que)实使用了雷达传感器，但在中期将其移(yi)除(chu)。这極(ji)大地降(jiang)低了车辆的制造成本，特斯拉致(zhi)力于优化成本，并相信純(chun)摄像头感知是实现自动驾驶的可能途(tu)徑(jing)。然而，他们也指出，如(ru)果(guo)有可行的雷达传感器可用，他们将将其与摄像头系统整(zheng)合。 在HW4平台上，有一个内部设计的雷达，名为Phoenix。Phoenix将雷达系统与摄像头系统結(jie)合起(qi)来，旨(zhi)在通过利用更多的数据打(da)造更安(an)全的车辆。Phoenix雷达使用76-77 GHz频譜(pu)，峰值等(deng)效(xiao)全向(xiang)輻(fu)射(she)功率（EIPR）为4.16 W，平均(jun)等效辐射功率（EIRP）为177.4 mW。它是一种非脈(mai)沖(chong)式汽车雷达系统，具(ju)有三种感知模式。雷达PCB包括一个用于传感器融(rong)合的Xilinx Zynq XA7Z020 FPGA芯片。 特斯拉AI模型差异化 特斯拉旨在开发基础的AI模型，以为其自动机器人和汽车提供动力。这两者都需要了解(jie)周圍(wei)環(huan)境(jing)并在周围导航(hang)，因此可以应用相同类型的AI模型。为未来的自动平台创建(jian)高效的模型需要大量的研究，具体来說(shuo)需要大量的数据。此外，这些模型的推理必须以极低的功耗和低延迟进行，由于硬(ying)件(jian)限制，这极大減(jian)少了特斯拉能夠(gou)提供的最大模型尺寸。 在所有公司中，特斯拉拥有可用于深度学习神(shen)经网络训练的最大数据集。每辆上路(lu)的特斯拉汽车都使用传感器和图像来捕(bu)捉(zhuo)数据，将这个数乘以上路特斯拉电动汽车的数量，将得到一个龐(pang)大的数据集。特斯拉将其数据收集部分称为“车隊(dui)规模自动标注”。每辆特斯拉电动汽车都会拍(pai)摄一段45-60秒的密(mi)集传感器数据記(ji)錄(lu)，包括视频、慣(guan)性测量单元(yuan)（IMU）数据、GPS、裏(li)程计等，并将其发送(song)到特斯拉的训练服务器上。 特斯拉的模型是通过分割(ge)、掩(yan)膜(mo)、深度、点匹(pi)配等任(ren)务进行训练的。由于在道(dao)路上拥有数百(bai)万辆电动汽车，特斯拉有大量经过良(liang)好标记和记录的数据源(yuan)供選(xuan)擇(ze)，这使得他们能够在公司的Dojo超級(ji)计算机上进行持續(xu)的训练。 然而，特斯拉在数据使用方面的信念(nian)与其建立的可用基础设施相矛(mao)盾(dun)，特斯拉只使用了收集到的数据中的一小部分。由于其严格的推理限制，特斯拉因过度训练其模型以在给定(ding)的模型大小内实现最佳(jia)准确性而聞(wen)名。 过度训练（over-training）小型模型导致完(wan)全自动驾驶的性能出现瓶(ping)頸(jing)，并且無(wu)法利用收集到的所有数据。许多公司选择尽可能进行大规模训练，但他们也使用更強(qiang)大的汽车推理芯片。例(li)如，英伟达计划在2025年向汽车客(ke)户交(jiao)付(fu)具备2000 TeraFLOPS计算能力的DRIVE Thor芯片，这比特斯拉的新HW4芯片要高出15倍以上。此外，英伟达的架构对于其他模型类型来说更加靈(ling)活。 【来源：集微网】返(fan)回(hui)搜狐(hu)，查(zha)看(kan)更多 責(ze)任編(bian)輯(ji)：