2012央视十佳广告:惊艳瞬间回顾!

2012央视十佳广告:惊艳瞬间回顾!

2012年,央视首次评选了十佳广告,并通过电视节目为观众呈现了这些令人惊艳的广告片。这些广告片不仅具有视觉冲击力,更能够深入人心,触发人们的共鸣。接下来,我们将从四个方面对这些广告片进行详细阐述。

情感共鸣:《爱的路上我们在一起》

这则广告片是为了庆祝中国高速公路建设60周年而拍摄的。强调高速公路连接了人们之间的感情,讲述了一对母女在高速路上的感人故事。广告片中的细节和画面都非常感人,让观众产生强烈的情感共鸣。这也是该广告片能够获选十佳广告之一的原因。

除了这则广告片,还有不少广告片也通过诉诸情感来触发观众共鸣,例如《如约而至》、《舞动的力量》等,它们都能让观众产生强烈的情感体验,因此也备受好评。

趣味性:《熬夜篇》

这则广告片是可口可乐公司为了宣传其新品牌芬达而制作的短片。广告片中的元素非常丰富,音乐、舞蹈、搞笑剧情等都被巧妙地融入到了其中。这个广告片在网络上广受好评,被称为国民广告,其成功之处在于它的趣味性很强。

此外,还有一些广告片也通过趣味性来吸引观众,例如《狂欢上班族》、《幸福像个傻瓜》等,它们都能够让观众在欣赏广告的同时快乐地度过时光。

视觉冲击力:《品牌蜕变》

这则广告片是格力电器2012年的品牌形象片,它的画面非常震撼。不同于以往的广告片,该片将专业的特效技术应用到广告中,制作出了非常震撼的画面,成功地引起了观众的注意。广告片中的画面、音乐和信息都非常协调,给观众留下了深刻的印象。

类似的广告片还有很多,例如《长城葡萄酒》、《冰球篇》等,这些广告片在画面上的创意和表现力都非常出色,因此也备受好评。

文化元素:《江南style》

这个广告片是为了宣传世博会而制作的,它融入了中国传统文化元素,同时也加入了韩国时下最流行的Gangnam Style舞蹈。这样的设计非常巧妙,既强调了中国文化的独特性,又赢得了年轻观众的喜爱。这个广告片非常成功,被广告界誉为大胆而成功的尝试。

除了这个广告片,还有许多广告片融入了自己所在地区的文化元素,例如《东方魅力》、《开启蒙牛之旅》等,都成功地利用了文化元素来传递广告的信息。

总结归纳

通过对这些广告片的分析,我们可以发现一个成功的广告片必须具备以下几个特点:

  1. 情感共鸣:好的广告片必须能够触发观众的共鸣,让观众感受到广告背后所传递的情感。
  2. 趣味性:广告片必须富有趣味性,能够吸引观众的注意力。
  3. 视觉冲击力:好的广告片必须有出色的画面表现和特效技术,给观众留下深刻的印象。
  4. 文化元素:广告片的制作者应该能够巧妙地将本地区的文化元素融入到广告中,吸引观众的注意。

问答话题

1. 为什么《熬夜篇》广告片会成为国民广告?

答:《熬夜篇》广告片的成功之处在于它非常具有趣味性。广告片中的音乐、舞蹈、搞笑剧情等都非常出色,成功地吸引了观众的注意力。此外,广告片的主题也符合年轻人的生活状态,因此备受好评。

2. 为什么《江南style》广告片被誉为大胆而成功的尝试?

答:《江南style》广告片成功地将中国传统文化元素与韩国时下最流行的Gangnam Style舞蹈结合起来。这样的设计既展示了中国文化的独特性,又符合了年轻观众的口味。制作方的这种大胆尝试让广告片在国内外都备受好评。

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新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

作(zuo)者(zhe):專(zhuan)知(zhi)

編(bian)輯(ji):好(hao)困(kun)

【新智元導(dao)讀(du)】图神经网络將(jiang)深(shen)度(du)学習(xi)模型(xing)擴(kuo)展(zhan)到(dao)非(fei)歐(ou)氏(shi)空間(jian),並(bing)能(neng)夠(gou)在(zai)包(bao)括(kuo)推(tui)薦(jian)系(xi)統(tong)和(he)社(she)交(jiao)网络在內(nei)的(de)各(ge)種(zhong)應(ying)用(yong)中(zhong)實(shi)現(xian)最(zui)先(xian)進(jin)的性(xing)能。

這(zhe)些(xie)強(qiang)大的算(suan)法在過(guo)去(qu)幾(ji)年(nian)中獲(huo)得(de)了(le)巨(ju)大的興(xing)趣(qu)。然(ran)而(er),这种性能是(shi)基(ji)於(yu)靜(jing)態(tai)图結(jie)構(gou)假(jia)設(she)的,这限(xian)制(zhi)了图神经网络在數(shu)據(ju)隨(sui)时间變(bian)化(hua)时的性能。 时序(xu)图神经网络是考(kao)慮(lv)时间因(yin)素(su)的图神经网络的扩展。

近(jin)年來(lai),各种时序图神经网络算法被(bei)提(ti)出(chu),并在多(duo)個(ge)时间相(xiang)關(guan)应用中取(qu)得了優(you)于其(qi)他(ta)深度学习算法的性能。本(ben)综述討(tao)論(lun)了與(yu)时空图神经网络相关的有(you)趣主(zhu)題(ti),包括算法、应用和開(kai)放(fang)挑(tiao)戰(zhan)。

论文(wen)地(di)址(zhi):https://arxiv.org/abs/2301.10569

1. 引(yin)言(yan)

图神经网络(GNN)是壹(yi)類(lei)深度学习模型,专門(men)设計(ji)用于處(chu)理(li)图结构数据。这些模型利(li)用图拓(tuo)撲(pu)来学习图的節(jie)點(dian)和邊(bian)的有意(yi)義(yi)表(biao)示(shi)。图神经网络是傳(chuan)统卷(juan)積(ji)神经网络的扩展,在图分(fen)类、节点分类和鏈(lian)接(jie)預(yu)測(ce)等(deng)任(ren)務(wu)中被證(zheng)明是有效(xiao)的。GNNs的关鍵(jian)优勢(shi)之(zhi)一是,即(ji)使(shi)在基礎(chu)图的規(gui)模增(zeng)長(chang)时,它(ta)們(men)也(ye)能保(bao)持(chi)良(liang)好的性能,这是因為(wei)可(ke)学习參(can)数的数量(liang)獨(du)立(li)于图中节点的数量。图神经网络(GNN)已(yi)被廣(guang)泛(fan)应用于各种領(ling)域(yu),如推荐系统、藥(yao)物(wu)發(fa)现和生(sheng)物学以(yi)及(ji)自(zi)治(zhi)系统中的資(zi)源(yuan)分配(pei)。然而,这些模型僅(jin)限于静态图数据,其中图结构是固(gu)定(ding)的。近年来,时变图数据引起(qi)了人(ren)们越(yue)来越多的关註(zhu),它出现在各种系统中并攜(xie)帶(dai)有價(jia)值(zhi)的时间信息。时变图数据的应用包括多元时间序列(lie)数据、社交网络、視(shi)聽(ting)系统等。

为了滿(man)足(zu)这一需(xu)求(qiu),出现了一种新的GNN族(zu):时空GNN,通(tong)过学习图结构的时间表示,同(tong)时考虑了数据的空间和时间維(wei)度。本文對(dui)最先进的时空图神经网络进行(xing)了全(quan)面(mian)的回(hui)顧(gu)。本文首(shou)先简要(yao)概(gai)述不(bu)同类型的时空图神经网络及其基本假设。更(geng)詳(xiang)細(xi)地研(yan)究(jiu)了时空GNN中使用的特(te)定算法,同时也为这些模型的分組(zu)提供(gong)了有用的分类法。本文還(hai)概述了时空GNN的各种应用,强調(tiao)了这些模型已被用于取得最先进结果(guo)的关键领域。最後(hou),讨论了該(gai)领域面臨(lin)的挑战和未(wei)来的研究方向(xiang)。總(zong)之,本综述旨(zhi)在对时空图神经网络进行全面和深入(ru)的研究,强调该领域的现狀(zhuang)、仍(reng)然需要解(jie)決(jue)的关键挑战,以及这些模型令(ling)人兴奮(fen)的未来可能性。

2. 算法

时空图神经网络從(cong)算法角(jiao)度可分为基于譜(pu)的和基于空间的兩(liang)类。另(ling)一个分类类別(bie)是引入时变的方法:另一个機(ji)器(qi)学习算法或(huo)在图结构中定义时间。

2.1 混(hun)合(he)时空图神经网络

混合时空图神经网络由(you)两个主要组件(jian)组成(cheng):空间组件和时间组件。在混合时空图神经网络中,利用图神经网络算法对数据中的空间依(yi)賴(lai)关系进行建模。

2.2 Solo-Graph神经网络

在时空图神经网络中建模时间的另一种方法是在GNN本身(shen)中定义时间框(kuang)架(jia)。提出了多种方法,包括:将时间定义为边,将时间作为信號(hao)輸(shu)入到GNN,将时间建模为子(zi)图,以及将其他机器学习架构夾(jia)在GNN中(图2)。

3. 应用

3.1 多变量时间序列预测

受(shou)图神经网络处理关系依赖[10]能力(li)的啟(qi)发,时空图神经网络被广泛应用于多变量时间序列预测。应用包括流(liu)量预测,Covid预测,光(guang)伏(fu)電(dian)力消(xiao)耗(hao),RSU通信和地震(zhen)应用。

3.2人物交互(hu)

在机器学习和计算机视覺(jiao)中,时空域学习仍然是一个非常(chang)具(ju)有挑战性的問(wen)题。主要的挑战是如何在大的时空上(shang)下(xia)文[18]中建模对象(xiang)和更高(gao)層(ceng)次(ci)的概念(nian)之间的交互。在这樣(yang)一个困難(nan)的学习任务中,有效地对空间关系、局(ju)部(bu)外(wai)觀(guan)以及随著(zhe)时间发生的復(fu)雜(za)交互和变化进行建模是至(zhi)关重(zhong)要的。[18]引入了一种时空图神经网络模型,在空间和时间上循(xun)環(huan),適(shi)合捕(bu)捉(zhuo)不斷(duan)变化的世(shi)界(jie)場(chang)景(jing)[18]中不同实體(ti)和物体的局部外观和复杂的高层交互。

3.3 動(dong)态图表示

时序图表示学习一直(zhi)被認(ren)为是图机器学习中一个非常重要的方面[15,31]。針(zhen)对现有方法依赖时序图的離(li)散(san)快(kuai)照(zhao)而不能捕获强大表示的局限性,[3]提出了一种基于时空图神经网络的动态图表示学习方法。此(ci)外,[15]如今(jin)使用时空GNN动态表示腦(nao)图。多目(mu)標(biao)跟(gen)蹤(zong)视頻(pin)中的多目标跟踪嚴(yan)重依赖于对目标之间的时空交互进行建模[16]。[16]提出了一种时空图神经网络算法,对对象之间的空间和时间交互进行建模。

3.4 手(shou)語(yu)翻(fan)譯(yi)

手语采(cai)用视觉-手动方式(shi)来传達(da)含(han)义,是聾(long)人和重听群(qun)体的主要交流工(gong)具。为了縮(suo)小(xiao)口(kou)语用戶(hu)和手语用户之间的交流鴻(hong)溝(gou),机器学习技(ji)術(shu)被引入其中。传统上,神经机器翻译被广泛采用,但(dan)需要更先进的方法来捕捉手语的空间屬(shu)性。[13]提出了一种基于时空图神经网络的手语翻译系统,该系统在捕捉手语的时空结构方面具有强大的能力,与传统的神经机器翻译方法[13]相比(bi),取得了最好的性能。

3.5 技术增长排(pai)名(ming)

了解技术的增长率(lv)是技术部门業(ye)务战略(lve)的核(he)心(xin)关键。此外,预测技术的增长速(su)度和相互之间的关系,有助(zhu)于在產(chan)品(pin)定义、營(ying)銷(xiao)策(ce)略和研发方面的商(shang)业决策。[32]提出了一种基于时空图神经网络的社交网络技术增长排名预测方法。

4. 结论

图神经网络在过去几年中获得了巨大的兴趣。这些强大的算法将深度学习模型扩展到非欧氏空间。然而,图神经网络限于静态图结构假设,限制了图神经网络在数据随时间变化时的性能。时序图神经网络是考虑时间因素的图神经网络的扩展。本文对时空图神经网络进行了全面的概述。本文提出了一种分类法,基于时变方法将时空图神经网络分为两类。还讨论了时空图神经网络的广泛应用。最后,根(gen)据當(dang)前(qian)时空图神经网络面临的公(gong)开挑战,提出了未来的研究方向。

参考资料(liao):

https://arxiv.org/abs/2301.10569返(fan)回搜(sou)狐(hu),查(zha)看(kan)更多

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发布于:江西抚州临川区