深圳自媒体广告公司排名Top10
深圳自媒体广告公司排名Top10分析
1. 什么是自媒体广告？
自媒体广告，又被称为社交媒体广告，是指在社交媒体平台上展示的广告形式。这些广告可以出现在微信、微博、抖音等社交媒体平台上，广告主可以根据自己的需求选择不同的广告形式，如朋友圈广告、植入式广告、直播广告等，以达到推广产品或服务的目的。
1.1 自媒体广告的优势
相比于传统广告，自媒体广告具有以下优势：
第一，自媒体广告的受众更为准确，可以根据人群的兴趣、年龄、性别等信息进行定向投放，提高广告的点击率；第二，自媒体广告的互动性更强，用户可以直接与广告主进行互动，增强用户与品牌的互动性；第三，自媒体广告的成本更低，相对于传统广告来说，自媒体广告的价格更为合理，也更容易控制投放费用。
1.2 自媒体广告的不足
自媒体广告也存在一些不足之处：
第一，自媒体广告的流量虚高问题比较严重，部分平台的点击量是通过人工进行刷量提升的，一定程度上影响了广告的真实效果；第二，自媒体广告的效果难以量化，难以衡量广告的真正价值；第三，自媒体广告的受众更为年轻化，难以覆盖老年人群体。
2. 深圳自媒体广告公司排名Top10
深圳是中国最发达的城市之一，自媒体广告公司数量非常庞大。以下是深圳自媒体广告公司排名Top10：
2.1 深圳市旧友新媒体科技股份有限公司
旧友新媒体科技是一家专门从事自媒体广告运营的公司，主要提供TVC创意、平面设计、网络推广、微信公众号开发等服务。公司主打以媒体合伙人为核心业务，帮助企业找到适合自己的营销方式，提供360度全方位的服务。
旧友新媒体科技的客户包括中国平安、腾讯微信、华为等多家知名企业，以及广州恒大、深圳佳兆业等地产公司。公司自2013年成立以来，业务逐渐拓展，2019年实现营业收入超过1亿元。
2.2 深圳市掌翼传媒有限公司
掌翼传媒是一家专注于自媒体广告的创意与策划的公司，提供全方位的自媒体广告服务。公司主要业务包括微信公众号运营、视频制作、短视频拍摄、内容策划等服务。
公司自成立以来一直保持高速发展，客户包括华为、小米、中国电信等多家知名企业。掌翼传媒在2019年获得了由深圳市广告协会授予的深圳市广告服务行业十佳专业服务机构称号。
2.3 深圳市大旗媒体有限公司
大旗媒体成立于2012年，是一家专门从事自媒体广告的公司，主营业务包括广告投放、红人营销、内容推广、数字化营销等多种服务。公司以年轻化、时尚化、创新化的形象受到广泛关注。
大旗媒体的客户包括腾讯、搜狗、北京汽车等多家知名企业。公司凭借着过硬的执行力和独特的创意，连续多年在深圳自媒体广告公司排名Top10中名列前茅。
3. 自媒体广告的发展前景
自媒体广告目前已经成为广告市场的重要组成部分，随着社交媒体的不断发展，自媒体广告的前景也越来越广阔。未来，自媒体广告的发展趋势将呈现以下几个方面：
3.1 定向投放将更加精准化
随着人工智能等技术的应用，自媒体广告的定向投放将变得更加精准化。广告主可以根据用户的兴趣、行为等信息进行精确投放，提高广告的点击率。
3.2 外包服务将更加普遍化
随着互联网信息化程度的提高，很多企业都将自媒体广告外包给专业的公司进行操作。未来，这种趋势将更加普遍化，自媒体广告公司将逐渐成为广告主的重要伙伴。
3.3 用户体验将更加友好化
随着自媒体广告形式的不断创新，用户体验将得到有效改善。未来，自媒体广告将更多地采用插入式、原生式等友好化形式，提高用户的阅读体验。
3.4 社交电商将成为趋势
自媒体广告的下一步发展将是社交电商。随着电商形态的多元化发展，社交电商将成为未来的趋势。自媒体广告将成为产品销售、品牌推广的重要途径，推动电商行业的快速升级。
4. 总结
自媒体广告以其精准的定向投放、强大的互动性和合理的价格成为广告主的首选。深圳自媒体广告公司排名Top10企业的出现，彰显了深圳互联网广告市场的竞争力。未来，自媒体广告将朝着更加精准化、更加友好化、更加创新化的方向发展。
参考文献：
问答话题
1. 自媒体广告在哪些方面更有优势？
自媒体广告的优势在于定向投放更为精准，用户互动性更强，价格更合理。
2. 自媒体广告的不足之处有哪些？
自媒体广告的不足之处在于流量虚高问题比较严重，效果难以量化，受众更为年轻化。
深圳自媒体广告公司排名Top10特色
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但(dan)这種(zhong)高(gao)性(xing)能模型方(fang)法(fa)在机器人技(ji)術(shu)领域的应用卻(que)相(xiang)對(dui)較(jiao)少(shao)。 原(yuan)因(yin)很(hen)簡(jian)單(dan)，首(shou)先(xian)缺(que)乏(fa)大規(gui)模和多样化的机器人数据，限(xian)制(zhi)了(le)模型吸收廣(guang)泛(fan)机器人經(jing)驗(yan)的能力(li)。 其(qi)次，缺乏可從(cong)此(ci)類(lei)数据集中(zhong)学习並(bing)有效泛化的表达力強(qiang)、可擴(kuo)展且(qie)速(su)度(du)足(zu)够快(kuai)的實(shi)時(shi)推(tui)理模型。 而(er)这次，谷歌推出(chu)的Robotics Transformer 1 (简稱(cheng)RT-1)是一种多任(ren)務(wu)模型，它(ta)可以(yi)標(biao)記(ji)机器人輸(shu)入(ru)和输出動(dong)作(zuo)（例(li)如，相机圖(tu)像(xiang)、任务指令和電(dian)机命(ming)令）以在運(yun)行(xing)时实現(xian)高效推理，并使(shi)实时控(kong)制成為(wei)可能。 RT-1吸收了大量(liang)数据，让机器人勝(sheng)任不(bu)同(tong)環(huan)境(jing)下(xia)的多种任务，从而提(ti)升(sheng)机器性能和泛化能力 简单来說(shuo)，就(jiu)是让一个机器人同时干几份活。 該(gai)模型是在一个包(bao)含(han)130k个episode的大型真(zhen)实世(shi)界(jie)机器人数据集上訓(xun)練(lian)的，该数据集涵(han)蓋(gai)700多項(xiang)任务，使用Everyday Robots (EDR) 的13臺(tai)机器人在17个月(yue)內(nei)收集而成。 結(jie)果(guo)表明(ming)，與(yu)现有技术相比(bi)，RT-1可以顯(xian)著(zhu)改(gai)进对新任务、环境和对象(xiang)的零(ling)样本(ben)泛化。 Github鏈(lian)接(jie)小(xiao)编也(ye)貼(tie)心(xin)地(di)放在下面(mian)啦(la)，有興(xing)趣(qu)的小夥(huo)伴(ban)趕(gan)緊(jin)去(qu)看看。 https://github.com/google-research/robotics_transformer RT-1模型具(ju)體(ti)原理 RT-1建立在Transformer架(jia)構(gou)上，它能从机器人的相机中獲(huo)取(qu)图像歷(li)史(shi)记錄(lu)并以自然语言表达的任务描(miao)述(shu)作为输入，同时直(zhi)接输出标记化的动作。 RT-1的架构类似(si)於(yu)僅(jin)解(jie)碼(ma)器序(xu)列(lie)模型（decoder-only sequence model）的架构，该模型針(zhen)对具有因果掩(yan)蔽(bi)的标準(zhun)分(fen)类交(jiao)叉(cha)熵(shang)目(mu)标进行训练。 该模型将文(wen)本指令和一組(zu)图像作为输入，通(tong)過(guo)預(yu)训练的 FiLM EfficientNet 模型将它們(men)编码为标记，并通过 TokenLearner 对其进行壓(ya)縮(suo)，然後(hou)经Transformer输出动作标记 其主(zhu)要(yao)功能包括(kuo)：图像詞(ci)元化（Image Tokenization）、动作词元化（Action Tokenization）和词元压缩（Token Compression ）。 图像tokenization：我(wo)们通过在 ImageNet 上预训练的 EfficientNet-B3 模型傳(chuan)遞(di)图像，然后将生(sheng)成的 9×9×512 空(kong)間(jian)特(te)征(zheng)图展平(ping)为81个标记。图像分词器以自然语言任务指令为条件(jian)，并使用初(chu)始(shi)化为身(shen)份的 FiLM 層(ceng)在早(zao)期(qi)提取与任务相關(guan)的图像特征。 动作tokenization：机器人的动作維(wei)度是手(shou)臂(bi)运动的 7 个變(bian)量（x、y、z、滾(gun)动、俯(fu)仰(yang)、偏(pian)航(hang)、夾(jia)具打(da)開(kai)），3 个基(ji)本运动变量（x、y、偏航），以及(ji)一个額(e)外(wai)的離(li)散(san)变量在三(san)种模式(shi)之(zhi)间切(qie)換(huan)。 Token压缩：该模型自適(shi)应地選(xuan)擇(ze)图像Token的軟(ruan)组合(he)，这些(xie)组合可以根(gen)据它们对使用元素(su)註(zhu)意(yi)模塊(kuai)TokenLearner 进行学习的影(ying)響(xiang)进行压缩，从而使推理速度提高2.4倍(bei)以上。 我们使用人类通过遠(yuan)程(cheng)操(cao)作提供(gong)的演(yan)示(shi)，并用机器人執(zhi)行指令的文本描述对每(mei)一集进行注釋(shi)。 而这个机器人执行任务靠(kao)的是，「7个自由(you)度的手臂、一个兩(liang)指夹持(chi)器和一个移(yi)动底(di)座(zuo)」。 数据集中表示的一组高級(ji)技能包括拾(shi)取和放置(zhi)物(wu)品(pin)、打开和关閉(bi)抽(chou)屜(ti)、将物品放入和取出抽屉、将細(xi)長(chang)的物品直立放置、将物体打翻(fan)等操作。 整(zheng)合异質(zhi)数据源(yuan) 为进一步(bu)推动RT-1，我们使用从另(ling)一个机器人收集的数据对其进行训练，以測(ce)試(shi) (1) 模型在出现新数据源时是否(fou)保(bao)持其在原始任务上的性能，以及 (2) 模型是否在泛化方面得(de)到(dao)提升具有新的和不同的数据。 我们轉(zhuan)换收集的数据以匹(pi)配(pei)我们使用EDR收集的原始数据集的动作规範(fan)和邊(bian)界，并用任务指令标记每个数据集。 然后在每个训练批(pi)次中将Kuka数据与EDR数据以1:2的比例混(hun)合，以控制原始EDR技能的回(hui)歸(gui)。 图为从多个机器人收集数据时的训练方法 结果表明，RT-1能够通过觀(guan)察(cha)其他(ta)机器人的经验来获得新技能。 當(dang)RT-1在Kuka的垃(la)圾(ji)箱(xiang)揀(jian)选数据和机器人教(jiao)室(shi)的现有EDR数据上进行训练时，仅使用 EDR 数据进行训练时的22% 「准確(que)率躍(yue)升了近(jin)2倍」，达到39%。 当单獨(du)使用来自Kuka的拣选数据训练RT-1，并使用来自EDR机器人的拣选数据对其进行評(ping)估(gu)时，准确率为0%。 实验结果 为更(geng)好(hao)地理解RT-1的泛化能力，我们针对三个基線(xian)研究了它的性能：Gato、BC-Z和BC-Z XL（即(ji)与 RT-1 具有相同数量參(can)数的 BC-Z）。 并将其分为四(si)个类別(bie)： 图为测试环境下RT-1与对照(zhao)组的表现 可見(jian)任务表现（Seen tasks performance）：在训练期间观测的任务表现； 不可见任务表现（Unseen tasks performance）：在看不见的任务上的表现，其中技能和对象在训练集中是分开的； 穩(wen)健(jian)性（Robustness）：在干擾(rao)因素介(jie)入期间的性能和背(bei)景(jing)变化（新廚(chu)房(fang)、照明、背景場(chang)景）的性能表现 远景场景（long-horizon scenarios）：真实厨房中SayCan类自然语言指令的执行 RT-1 的高性能和泛化能力可以通过SayCan实现远距(ju)离、移动操作任务。 SayCan的工(gong)作原理是将语言模型置于机器人可供性中，并利用少量提示将以自然语言表达的长期任务分解为一系(xi)列低(di)级技能。 我们在两个真实厨房中使用RT-1和其他两个基线（SayCan with Gato 和 SayCan with BC-Z）评估SayCan。 下面，“Kitchen2”构成了比“Kitchen1”更具挑(tiao)戰(zhan)性的泛化场景。用于收集大部(bu)分训练数据的模擬(ni)厨房是在 Kitchen1 之后建模的。 可以看到，SayCan with RT-1在 Kitchen1中的执行成功率为 67%，優(you)于其他基线。 由于新的看不见的厨房帶(dai)来的泛化困(kun)難(nan)，SayCan with Gato 和 SayCan with BCZ 的性能下降(jiang)，但RT-1的成功率并沒(mei)有因此下降。 参考(kao)資(zi)料(liao)： https://ai.googleblog.com/2022/12/rt-1-robotics-transformer-for-real.html返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多 責(ze)任编辑：