安装广告牌：最佳材料大揭秘

一、广告牌必备的材质

广告牌作为商业宣传的重要方式之一，材质的选择至关重要。首先，广告牌的材料必须耐久，能够经受住恶劣天气和各种环境的考验。其次，广告牌的材料必须轻便，方便安装和搬运。最后，广告牌的材料还应该易于维护和清洁。从这三个方面出发，我们介绍几类广告牌材质的优缺点。

1.不锈钢材质

不锈钢材质是广告牌的常用材料之一，主要优点是耐腐蚀、坚固耐用、不易受氧化影响。不锈钢广告牌是一种长期投资，可持续多年，无需额外的维护和保养成本。同时，不锈钢广告牌容易清洁，可以使用水和清洁剂轻松擦拭。

2.铝制材质

铝制材质是广告牌材质中的佼佼者，它既轻便又坚固耐用，同时还有很好的防锈和耐腐蚀性。铝制广告牌通常采用高强度铝板材制成，不仅硬度高，而且寿命长，是商业广告的绝佳选择。

3.亚克力材质

亚克力材质广告牌具有细腻且高耐磨的表面，材质透明度高，使得广告牌形象更加清晰明了。但是亚克力材质广告牌的耐久性不如不锈钢广告牌和铝制广告牌，且对热和紫外线的抗性较差。

二、广告牌的制作工艺

广告牌的制作工艺直接影响广告牌的质量和使用寿命。常见的广告牌制作工艺包括喷涂、数码印刷、丝网印刷等。下面我们对几种常见的制作工艺做进一步介绍。

1. 喷涂

喷涂广告牌一般采用镀锌钢板材制成，表面先进行除锈处理，然后再进行表面喷涂。喷涂广告牌做工精细，外观美观，但易受撞击、湿气和酸雨等因素的影响。

2. 数码印刷

数码印刷广告牌是近年来出现的一种新型广告牌，利用现代数码印刷技术，将广告图片直接印刷在广告牌材料上。数码印刷广告牌外观精美、细节清晰，但是制作成本相对较高，不适合大面积的生产和使用。

3. 丝网印刷

丝网印刷广告牌可以适用于各种材料，制作工艺简单，制作周期短，适合于量大批量生产。但是丝网印刷广告牌的色彩和图案相对简单，不适合要求高度个性化的广告宣传。

三、广告牌的安装方式

广告牌的安装方式直接影响广告牌的使用效果和安全性。安装广告牌时需要考虑广告牌的高度、安装方式和安全性等方面。

1. 钻杆安装

钻杆法是一种常见的广告牌安装方法，它主要适用于较小体积、较轻的广告牌。该方法采用地脚螺栓固定广告牌底座，钻杆连接广告牌和底座。该方法不仅安全可靠，而且安装简便，适用于大多数广告牌。

2. 埋地安装

埋地法是广告牌安装的一种较为稳定的方法，它适用于大型广告牌和需要超高安全性的广告牌。该方法需要深入地下，费时费力，但是安装后广告牌的稳定性能极高。

四、广告牌的维护和保养

广告牌的维护保养对于广告牌的使用寿命和美观度至关重要。广告牌的维护保养需要考虑多种因素，如污垢、锈蚀、损坏等。

1. 定期清洁

广告牌应进行定期清洁以保持外观清新明亮，同时也有利于广告牌的维护保养。清洁广告牌时，应注意使用适合材质的清洁剂，防止对广告牌材质造成损害。

2. 及时维修

广告牌需要经常检查，及时维修广告牌上的缺陷和损坏，防止其进一步恶化。在维修广告牌时，应注意使用适合材质的修补材料，保证修补效果和广告牌的美观度。

结论：选择合适的广告牌材质、制作工艺和安装方式，以及定期维护和保养广告牌，可以有效延长广告牌的使用寿命和美观度。

问答话题：1.如何选择合适的广告牌材质？在选择广告牌材质时，需要从耐久性、轻便性和易维护性三个方面出发。常用的广告牌材质包括不锈钢材质、铝制材质和亚克力材质。2.广告牌的制作工艺有哪些？广告牌的制作工艺包括喷涂、数码印刷和丝网印刷等。不同的制作工艺具有各自的优缺点，需要根据实际需求进行选择。3.广告牌的安装方式有哪些？广告牌的安装方式包括钻杆安装和埋地安装等。不同的安装方式适用于不同的广告牌类型和需求。

安装广告牌：最佳材料大揭秘随机日志

每天从客户中挑选一位风尚人物，与你分享他的成功故事，传递社会正能量。

1、记账培养良好习惯，是一种理财方式更是一种自我养成的方式。

2、有任何问题请在“我的”>帮助与反馈处，请与我们联系。

3、在弹出窗口选择“安全性”选项，在右侧个人密码下方输入固定的登录密码点击“确定”即可，在远程控制的时候就不需要临时密码，直接使用固定密码就能进行远程登录。

4、【越聊】找个喜欢的人，做点刺激的事！000万用户的共同选择，总能认识和你志趣相投的人！

5、支持捕获网页风格样式（以CSS内容保存）

<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>IEEE IS評(ping)選(xuan)AI十(shi)大(da)新(xin)星(xing)，領(ling)導(dao)層(ceng)要(yao)求(qiu)重(zhong)擬(ni)名(ming)單(dan)遭(zao)拒(ju)，停(ting)止(zhi)操(cao)龍(long)兵(bing)教(jiao)授(shou)主(zhu)編(bian)工(gong)作(zuo)

新智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

编輯(ji)：LRS

【新智元导讀(du)】華(hua)人(ren)群(qun)體(ti)已(yi)成(cheng)人工智能(neng)领域(yu)的(de)頂(ding)尖(jian)力(li)量(liang)！

最(zui)近(jin)人工智能领域著(zhu)名雜(za)誌(zhi) IEEE Intelligent Systems公(gong)布(bu)了(le) 2022 年(nian)度(du) 「人工智能十大新星」（AI's 10 to Watch）名单，其(qi)中(zhong)有(you) 九(jiu)位(wei)都(dou)是(shi)华人研(yan)究(jiu)者(zhe)。

评选委(wei)員(yuan)會(hui)由(you)2名华人、5名非(fei)华人組(zu)成，從(cong)30多(duo)位提(ti)名競(jing)爭(zheng)者中，根(gen)據(ju)科(ke)研質(zhi)量、聲(sheng)譽(yu)、影(ying)響(xiang)以(yi)及(ji)博(bo)士(shi)畢(bi)業(ye)以來(lai)的專(zhuan)家(jia)認(ren)可(ke)度，通(tong)過(guo)電(dian)子(zi)郵(you)件(jian)和(he)現(xian)場(chang)会議(yi)進(jin)行(xing)的多輪(lun)討(tao)論(lun)後(hou)最終(zhong)確(que)定(ding)了這(zhe)份(fen)幾(ji)乎(hu)全(quan)华人獲(huo)獎(jiang)的名单。

不(bu)过获奖的过程(cheng)卻(que)並(bing)非壹(yi)帆(fan)風(feng)順(shun)。

由於(yu) 沒(mei)有美(mei)國(guo)人和西(xi)方(fang)人获奖，此(ci)次(ci)名单也(ye)引(yin)起(qi)了IEEE計(ji)算(suan)機(ji)協(xie)会领导层的極(ji)大不滿(man)，并以政(zheng)治(zhi)正(zheng)确為(wei)由，要求同(tong)为华人、Intelligent Systems主编、悉(xi)尼(ni)科技(ji)大學(xue)的操龙兵教授修(xiu)改(gai)或(huo)重做(zuo)获奖名单。

但(dan)舉(ju)賢(xian)不避(bi)親(qin)，操龙兵教授在(zai)壓(ya)力下(xia)依(yi)然(ran)堅(jian)持(chi)原(yuan)有的人选，不过代(dai)價(jia)却是被(bei)中止了IS的主编工作。

恭(gong)喜(xi)九位华人获奖者，这份榜(bang)单也充(chong)分(fen)顯(xian)示(shi)了华人科学家在人工智能领域的實(shi)力和潛(qian)力！

人工智能十大新星

李(li)博

李博博士是美国伊(yi)利(li)諾(nuo)伊大学厄(e)巴(ba)納(na)-香(xiang)檳(bin)分校(xiao)计算机科学系(xi)的助(zhu)理(li)教授，曾(zeng)获得(de)IJCAI计算机和思(si)想(xiang)奖的获得者;阿(e)爾(er)弗(fu)雷(lei)德(de)·斯(si)隆(long)研究奖学金(jin);美国国家科学基(ji)金会（NSF）職(zhi)业生(sheng)涯(ya)奖;馬(ma)薩(sa)諸(zhu)塞(sai)州(zhou)理工学院(yuan)技術(shu)评论TR-35奖院長(chang)卓(zhuo)越(yue)研究奖; C.W. Gear傑(jie)出(chu)青(qing)年教師(shi)奖等(deng)，并在多個(ge)顶級(ji)机器(qi)学習(xi)和安(an)全会议上(shang)获得最佳(jia)论文(wen)奖。

她(ta)的研究主要集(ji)中在可信(xin)机器学习（ML）、安全性(xing)、ML和博弈(yi)论的理论和实踐(jian)，將(jiang)领域知(zhi)識(shi)和邏(luo)辑推(tui)理能力集成到(dao)數(shu)据驅(qu)動(dong)的統(tong)计ML模(mo)型(xing)中，以提高(gao)学习的魯(lu)棒(bang)性，并为高維(wei)数据設(she)计了可擴(kuo)展(zhan)的隱(yin)私(si)保(bao)護(hu)数据發(fa)布框(kuang)架(jia)。

她的研究成果(guo)为学习系统的可信度提供(gong)了嚴(yan)格(ge)的保證(zheng)，并已被部(bu)署(shu)在工业應(ying)用(yong)中。

劉(liu)同亮(liang)

刘同亮博士是澳(ao)大利亞(ya)悉尼大学高级講(jiang)师，同時(shi)也是阿聯(lian)酋(qiu)穆(mu)罕(han)默(mo)德·本(ben)·紮(zha)耶(ye)德人工智能大学机器学习系客(ke)座(zuo)副(fu)教授，于悉尼科技大学获得博士学位。

他(ta)的主要研究方向(xiang)为理解(jie)和设计机器学习算法(fa)，以解決(jue)可信机器学习领域的問(wen)題(ti)。

在需(xu)要大規(gui)模有標(biao)簽(qian)数据的领域，往(wang)往存(cun)在严重的錯(cuo)誤(wu)标签问题，如(ru)计算机視(shi)覺(jiao)、自(zi)然語(yu)言(yan)處(chu)理和数据挖(wa)据领域，他在有噪(zao)声标签的机器学习理论和算法方面(mian)的工作成果對(dui)这些(xie)领域有重大貢(gong)獻(xian)。

聶(nie)禮(li)強(qiang)

聂礼强博士是哈(ha)尔濱(bin)工业大学（深(shen)圳(zhen)）计算机科学與(yu)技术学院院长及教授，主要致(zhi)力于多媒(mei)体內(nei)容(rong)分析(xi)和搜(sou)索(suo)，特(te)別(bie)强調(tiao)数据驱动的多模態(tai)学习和知识引导的多模态推理，開(kai)創(chuang)了多模态之(zhi)間(jian)建(jian)模一致（modeling of consistent）、互(hu)補(bu)（complementary）和部分对齊(qi)（partial alignment）的關(guan)系。

他在顶级会议、期(qi)刊(kan)上发表(biao)过100多篇(pian)论文以及出版(ban)了五(wu)本書(shu)，曾获得2021年SIGIR最佳学生论文奖，2022年ACM MM最佳论文奖等，目(mu)前(qian)谷(gu)歌(ge)被引次数超(chao)过1.7萬(wan)。

Soujanya Poria

Soujanya Poria是新加(jia)坡(po)科技与设计大学（SUTD）的助理教授，于英(ying)国斯特靈(ling)大学的计算机科学专业获得博士学位，曾在ACL，EMNLP，AAAI等顶级会议和期刊上发表了100多篇论文，并获得IEEE CIM杰出论文奖和ACM ICMI最佳论文奖榮(rong)誉奖。

他对融(rong)合(he)来自文本、音(yin)頻(pin)和视觉模态的信息(xi)进行了开创性的研究，可用于各(ge)種(zhong)行为和情(qing)感(gan)任(ren)務(wu)，显著改善(shan)了依賴(lai)多模态数据的系统，为各种新的研究途(tu)徑(jing)鋪(pu)平(ping)了道路(lu)。

他的最新研究方向是关于信息抽(chou)取(qu)、视觉语言推理，以及基于常(chang)识、基于上下文的因(yin)果解釋(shi)来理解人類(lei)对話(hua)。

Deqing Sun

Deqing Sun博士是Google的研究科学家，其研究成果对计算机视觉做出了重大贡献，特别是在運(yun)动估(gu)计方面。

他在光(guang)流(liu)（Classic+NL和PWC-Net）方面的工作非常有影响力，并一直(zhi)在为NVIDIA RTX平臺(tai)中的Super SloMo，Face Unblur和Google Pixel手(shou)机上的Fusion Zoom等商(shang)业应用提供支(zhi)持。

他曾擔(dan)任CVPR/ICCV/ECCV的區(qu)域主席(xi)，并在CVPR/ECCV/SIGGRAPH共(gong)同组織(zhi)了几次研讨会/教程。他是2018年CVPR最佳论文荣誉奖获得者，2022年CVPR最佳论文决賽(sai)选手，2020年PAMI青年研究员奖以及2020年CVPR Longuet-Higgins奖。

孫(sun)怡(yi)舟(zhou)

孙怡舟博士是加州大学洛(luo)杉(shan)磯(ji)分校计算机科学系的副教授，于2012年在伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的计算机科学专业获得博士学位。

她的主要研究方向是挖掘(jue)圖(tu)/網(wang)絡(luo)，更(geng)一般(ban)地(di)說(shuo)，数据挖掘、机器学习和网络科学，重點(dian)是建模新问题，并提出可扩展的算法，用于大规模的现实世(shi)界(jie)的应用。

她是異(yi)構(gou)信息网络（HIN）挖掘的先(xian)驱，最近的研究专註(zhu)于深度图学习、神(shen)經(jing)符(fu)號(hao)推理，并为多智能体动力系统提供神经解决方案(an)。她的工作具(ju)有廣(guang)泛(fan)的应用範(fan)圍(wei)，从电子商务，醫(yi)療(liao)保健(jian)，材(cai)料(liao)科学到硬(ying)件设计。

湯(tang)繼(ji)良(liang)

汤继良博士是密(mi)歇(xie)根州立(li)大学的校级教授，致力于图ML和可信AI及其在教育(yu)和生物(wu)学中的应用，他的贡献包(bao)括(kuo)提出了行业内高引用的算法、开发了多个业内流行的系统。

他的研究興(xing)趣(qu)包括图形(xing)机器学习及其在社(she)交(jiao)媒体和生物学中的应用，曾与劍(jian)橋(qiao)大学出版社合作撰(zhuan)寫(xie)了第(di)一本綜(zong)合性的书《图深度学习》（Learning on Graphs），并开发了各种开源(yuan)工具，包括用于特征(zheng)选擇(ze)的scikit-feature，用于可信AI的DeepRobust，以及用于单細(xi)胞(bao)分析的DANCE。

他曾获得多个奖項(xiang)，包括2022年IAPR J.K.Aggarwal奖、2022年SIAM/IBM早(zao)期职业研究奖、2021年IEEE ICDM Tao Li奖、2021年IEEE大数据安全少(shao)年研究奖、2020年ACM SIGKDD星星奖、2019年NSF CAREER奖，以及八(ba)项最佳论文奖（或亚軍(jun)）。

汪(wang)張(zhang)揚(yang)

汪张扬博士是美国得克(ke)萨斯大学奧(ao)斯汀(ting)分校电子和计算机工程助理教授，2012年本科毕业于中国科学技术大学，2016年博士毕业于伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校，致力于高效(xiao)可靠(kao)的机器学习，研究方向涵(han)蓋(gai)机器学习理论到应用的各个方面。

他近期的研究方向是在经典(dian)優(you)化(hua)到现代神经网络中，利用、理解和扩展稀(xi)疏(shu)性的作用，研究成果涵盖多个重要課(ke)题，如大型基礎(chu)模型的有效訓(xun)練(lian)/推理/遷(qian)移(yi)，鲁棒性和可信度，学习优化，生成式(shi)人工智能和图学习等。

他获得过許(xu)多奖项和荣誉，包括NSF职业奖，ARO青年研究者奖，INNS Aharon Katzir青年研究者奖，首(shou)屆(jie)LoG会议2022最佳论文奖，以及多个行业教师研究奖以及研究竞赛奖，同时也是ACM杰出演(yan)讲者和IEEE高级会员。

陰(yin)紅(hong)志

阴红志博士是昆(kun)士大学信息技术与电氣(qi)工程学院的副教授，于北(bei)京(jing)大学获得博士学位，致力于可信的数据智能，将数据轉(zhuan)化为各种行业和场景(jing)中的隐私保护，以及可解释和公平的智能服(fu)务。

他也是研究和开发下一代智能系统和算法的领先专家，可以用于輕(qing)量级设備(bei)上的預(yu)測(ce)分析以及对海(hai)量和异构数据的推薦(jian)和分散(san)式（decentralized）机器学习。

他的研究成果曾获得第35届IEEE国際(ji)数据工程会议（ICDE 2019）最佳论文奖，第25届国际数据庫(ku)系统高级应用会议（DASFAA 2020）最佳学生论文奖，第20届国际数据挖掘会议（ICDM 2018）最佳论文提名，以及北京大学杰出博士学位。

Liang Zheng

Liang Zheng博士是澳洲(zhou)国立大学的高级讲师，2015年博士毕业于清(qing)华大学，致力于以数据为中心(xin)的计算机视觉，提高训练和驗(yan)证数据的质量，预测没有标签的测試(shi)数据難(nan)度（test data difficulty），为以模型为中心的开发提供了一个补充的视角(jiao)。

他最近的研究方向是以数据为中心的计算机视觉，其中主要关注的是提高利用率(lv)，分析和改进数据而(er)非算法。

參(can)考(kao)資(zi)料：

https://www.computer.org/csdl/magazine/ex/2023/02/10111517/1MIcRBcam2s返(fan)回(hui)搜狐(hu)，查(zha)看(kan)更多

責(ze)任编辑：