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传播模型最新视觉报道_传播模型校正是以为基础,针对某地的无线环境进行的无线传播(2024年12月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-12-01

传播模型

「华与华方法」【元媒体理论】奥斯古德的传播模型，从他的意义理论和一般心理语言过程中发展而来。奥古斯德认为，在一个口语社会中，每个人都是既能发送消息又能接收消息的“传播单位”communication unit. 这就是华与华的播传理论和元媒体理论了。不过我觉得，“元媒体”meta-media的提法比communication unit更好！下面这张华与华播传模型图，在我写《超级符号就是超级创意》的时候还没有，后来我把它收入《华与华品牌五年计划》一书。最近我集中精力完成华与华方法的理论闭环，明年会写作《超级符号与品牌三角形》一书，做一个系统性总结定论。

16个品牌模型，轻松构建品牌系统！想要打造一个强大的品牌系统吗？𐟤” 来，一起探索这16个高频使用的品牌模型，让你的品牌策略更加完善！ 1️⃣ 商业模式画布模型：清晰展示你的商业运作模式，让合作伙伴一目了然。 2️⃣ 品牌三角定位模型：确定你的品牌在市场中的独特位置，与众不同。 3️⃣ 品牌销售主张USP理论模型：明确你的品牌卖点，吸引消费者的注意。 4️⃣ 品牌生命力模型：评估和提升品牌的长期价值和生命力。 5️⃣ AISAS消费者行为分析模型：深入了解消费者的购买行为，精准营销。 6️⃣ 顾客体验地图模型：从顾客的角度出发，优化服务流程和体验。 7️⃣ 品牌渗透率和忠诚度分析模型：衡量品牌在市场中的影响力和顾客忠诚度。 8️⃣ 品牌传播模型：制定有效的品牌传播策略，提升品牌知名度。掌握这些模型，你就能轻松构建一个完整的品牌系统，让你的品牌在竞争中脱颖而出！𐟌Ÿ

消费者行为学模型案例深度解析𐟔𐟔𐟔𐟔 ### AIDMA模型：广告的魔力 AIDMA模型强调广告的传播效果，特别是引起注意、激发兴趣、产生欲望、形成记忆，最终转化为行动。这个模型的核心是媒体，通过内容刺激性强、传播范围广的广告来吸引潜在消费者的注意。比如“脑白金”和“恒源祥”的广告，通过不断重复来加深消费者的记忆，最终转化为购买行为。 AISAS模型：互动的力量 AISAS模型在数字时代尤为重要，它强调社交互动和分享的重要性。通过软性文案和故事营销，激发消费者情感和共鸣，形成品牌信息的扩散。例如，东方甄选的直播间通过情感诉求文案和故事型文案，频繁上热搜，消费者通过搜索和分享来推动品牌信息的传播。 SICAS模型：精细化的营销策略 SICAS模型建立了一套开放式的营销效果评估模型，帮助品牌商家精准指导营销决策。品牌商家需要基于互联网的产品形态建立全网触点来实时感知消费者行为动态，进行精细化销售效果评估。完美日记就是一个典型的例子，它通过信息触点全网覆盖的策略来提高感知量，同时在微博、微信等平台上进行预热，最终形成广泛传播。这些模型不仅揭示了消费者行为的本质，也为品牌商家提供了有效的营销策略。通过深入了解这些模型，品牌商家可以更好地制定营销计划，提高营销效果。

𐟌ŸIB数学IA选题灵感大集合𐟌Ÿ 由于选题信息较多，这里提供一些具体的选题参考，帮助你找到灵感。如果需要更详细的方案，可以私聊发送清晰的照片。 1️⃣ 优化配送路线，减少行驶时间和燃料成本使用计算机程序或算法分析送货目的地的位置和最佳路线。考虑交通模式、道路状况以及包裹的大小和重量。输出结果将是一个优化的配送路线图或列表，以最小化行驶时间和燃料成本。这有助于提高配送服务的效率和盈利能力。 2️⃣ 预测传染病在人口中的传播模型收集有关人口规模、感染率和疾病传播率的数据。使用这些数据创建一个模拟疾病随时间传播的数学模型。模型应考虑人口密度、年龄分布和疫苗接种率等因素。通过将模型预测与实际数据进行比较来测试其准确性。模型可用于探索不同的情景，如不同疫苗接种策略的影响或隔离措施的有效性。 3️⃣ 研究几何形状与其性质之间的关系进行一系列实验，测试不同几何形状的体积、表面积和重量等各种性质。然后分析收集到的数据，以确定物体的形状与其性质之间是否存在关系。这可以通过使用计算机软件创建3D模型，或通过实验室设备实际测量形状来实现。研究结果可通过图表展示，以说明出现的任何趋势或模式。 4️⃣ 分析抛体运动的行为及其在物理学中的应用进行实验，在不同角度和速度下发射抛体，并使用高速摄像机或其他测量设备跟踪其轨迹。收集的数据可用于分析抛体的运动，并确定其速度、加速度和其他物理性质。这些信息可以应用于实际场景，如设计火箭或计算体育运动中球的轨迹。此外，还可以在不同环境下研究抛体运动的行为，如存在空气阻力或真空中，以更好地理解其在物理学中的应用。 5️⃣ 开发预测行星路径的模型收集行星在给定时间的质量、位置和速度数据。使用万有引力定律计算其他天体对行星的引力作用。使用这些信息预测行星随时间变化的路径，考虑引力作用引起的速度或方向的变化。通过将模型预测与实际观测结果进行比较来测试其准确性。 6️⃣ 研究圆锥曲线的性质及其在几何学和物理学中的应用使用数学方程探索圆锥曲线的性质，如圆、椭圆、抛物线和双曲线。研究它们在几何学中的应用，如卫星天线和反射器的构造，以及在物理学中的应用，如行星和彗星的轨道。开发模型和模拟来展示这些应用及其对现实世界的影响。

新传必读书单：从经典到前沿 𐟓š《新闻学概论》这本教材被誉为新闻学的经典之作，内容广泛而精深。前三章主要介绍新闻的本质、真实性和价值等基本概念。接下来的章节则涵盖了新闻媒体、新闻事业和新闻工作等宏观领域。重点内容包括新闻宣传、新闻舆论、新闻出版自由和新闻法治等。最后，提出了新闻工作者应遵守的道德规范和对新闻人才的要求。 𐟓š《新闻理论十讲》这本书比《新闻学概论》更为深入，不仅涵盖了基本概念，还通过大量新闻实务报道来解析相关理论。书中结合了国内外新闻传播学者对相关概念的阐释，进行了横向比较。同时，从历史维度探讨了相关概念的发展沿革，有助于理解其型塑过程。 𐟓š《马克思主义新闻观教程》这本书介绍了马克思主义新闻观的理论背景，内容通俗易懂。首先介绍了马克思和恩格斯的新闻活动和“世界交往”概念，然后展示了其新闻政策与观念的历史发展。接着介绍了国内外马克思主义新闻观的实践与发展的代表人物，具有很强的理论与实践意义。 𐟓š《传播学教程》这本书的内容体系化，前半部分详细讨论了各类传播的起源与发展，并辅以社会性、政治学、心理学等理论背景。后文重点介绍大众传播，包括拉斯韦尔的5W模型、施拉姆的循环模型等传播模型，以及议程设置、第三人理论等传播效果理论。这本书有助于快速搭建传播学的知识体系。 𐟓š《大众传播理论：范式与流派》这本书介绍了传播的观念、大众传播研究的历史、大众传播理论的范式与研究方法。它将大众传播理论分为客观经验主义、诠释经验主义及批判理论三个范式，并介绍了批判理论和麦克卢汉的媒介理论。这本书被称为人大新传考研的必读书目，知识十分庞杂。初读可能会觉得较为晦涩，可以先通过《传播学教程》搭建传播学知识体系，再精读此书作为知识的拓展。 𐟓š《网络传播概论》随着网络时代的到来，网络传播的方法和效果是否有所变化呢？这本书从网络传播的具体形式、用户、传播效果等方面进行了介绍，搭建起了网络传播发展的历史变化。在后半部分，讨论了如“沉默的螺旋”等经典传播学理论在网络时代的新变化。

【2024年中国应用新闻传播十大创新案例发布界面财联社“财跃大模型”入选】财联社12月1日电，“2024年中国应用新闻传播十大创新案例”今天在深圳发布，界面财联社“财跃大模型”入选。该项创新案例评选由中国新闻史学会应用新闻传播学专业委员会负责，主要反映国内媒体在融合传播、技术应用和舆论引导中最前沿的实践探索，为业界实务创新提供具有显著引领性和示范性的案例标杆。

计算社会科学入门：传播模型的奥秘 𐟌 嘿，大家好！今天咱们来聊聊计算社会科学中的两个重要传播模型。传播可是社会科学研究中的一个大课题，从传染病传播到互联网信息传递，再到产品扩散，传播无处不在。传播模型就是从定量角度来建模传播过程，预测传播速度、方向、影响范围和程度。其中，有两个特别经典的模型：independent cascade（独立级联模型）和linear threshold（线性阈值模型）。独立级联模型 vs 线性阈值模型 𐟧在这两个模型中，扩散过程都是在拓扑网络图中进行的，比如社交媒体平台上的“关注”行为形成的用户之间的关注网络。两者的区别在于：独立级联模型：每个初始节点对相邻节点的影响是独立的，也就是说，某个节点A是否会被节点B影响的概率不受其他节点的影响。简单来说，只要周边有节点在传播，每个节点都有一定的概率被影响。线性阈值模型：仅当节点A的相邻节点中有超过k个节点在进行传播时，A才可能受到传播的影响。这个k值就是阈值。如果k=4，那么所有临近节点中小于四个传播源的节点“必不可能”受到传播的影响。简单传播 vs 复杂传播 𐟌 虽然这两个模型看起来只有很小的差别，但实际上非常重要。传播学中有“简单传播”和“复杂传播”的区分：简单传播：只需要一个传播源，或者一次接触就可能出现传播的情况，比如传染病，或者新闻的传播。复杂传播：必须要多个传播源同时作用的传播，比如社交媒体APP的推广，要让某个用户下载使用一个社交APP，可能必须要这个用户的20个朋友都在用这个APP他/她才会下载（不然没人聊天𐟘…）。独立级联和线性阈值模型正好分别对应了简单和复杂传播。如果对某种传播过程套用了另一种模型，可能会对传播结果的预测产生本质的偏差。比如，企业会用传播模型来选择找哪些社交媒体账户宣传更有助于产品的推广。对于简单传播来说，往往找粉丝量高的大V推广效果最好；但对于复杂传播来说，粉丝量高的大V可能粉丝彼此之间不认识，导致每位用户都只与一个大V传播源相邻，推广效果糟糕。此时更有效的手段是找到紧密连接的小群体，在小群体中找几位用户进行推广。因为群体中人们彼此都紧密连接，很容易在局部超过用户的阈值，使得产品的影响扩大。总结 𐟓 这两种传播模型各有千秋，适用于不同的传播场景。理解这两个模型的区别和适用场景，可以帮助我们更准确地预测和评估传播效果。希望今天的分享能对你有所帮助！两种模型的介绍可以参考[1]，关于简单和复杂传播可以参考[2]。 ⠠#传播学 ⠣建模

图卷积网络（GCN）核心概念解析图卷积网络（GCN）对于初学者来说可能会有些挑战，主要是因为一开始就涉及到了许多傅里叶变换的概念，而关于GCN的核心——拉普拉斯矩阵的描述却显得有些抽象，缺乏直观的数学意义。今天，我将尝试从热传导模型的角度来帮助大家理解GCN的本质。节点影响 𐟌 每个节点的状态会不断受到邻居和远方节点的影响，直到达到某种平衡状态。关系越亲近的节点，对状态的影响越大。GCN的核心在于理解拉普拉斯矩阵在干什么，它反映了节点间的状态差异。热传导与热传播 𐟔劧ƒ� 导模型可以帮助理解GCN。在物理学上，热量从温度高的区域流向温度低的区域，这种热量流动的速度正比于温度差。同样地，在热传导中，节点的状态也会受其邻居节点的影响，最终达到平衡。这种热量的流动可以用拉普拉斯矩阵来表示，它描述了节点与邻居之间的状态关系。拉普拉斯矩阵的作用 𐟧‹‰普拉斯矩阵本质上是一种扩展的二阶导数，用于衡量节点状态随时间的变化。在热传导模型中，拉普拉斯矩阵控制了节点之间的特征流动，影响节点的状态更新。GCN中的特征传播与这种热传导的过程相似，节点状态不断被邻居的状态所更新，直到达到平衡。 GCN的实质 𐟌€ 特征传播GCN的实质就是进行特征的传播和汇聚。可以将特征看作是“热量”或“信息”，通过邻居节点间的传递进行平衡和更新。拉普拉斯矩阵在GCN中的作用就相当于一个控制特征流动的算子，使得节点特征更趋向于与其邻居相似。希望这些解释能帮助你更好地理解图卷积网络（GCN）的核心概念！

杜子建称文旅模式会越来越多人参与，董宇辉只是一个带头者，或者是一个启蒙者！粉丝：讲一讲宇辉同行这种文旅模式能干多久？杜子建：董宇辉这种文旅模式会越来越好，越干越久，但不等于董宇辉越干越久。文旅模式是社会需要的一种新型的传播模式，以前我们可能要在 CCTV 打广告，那文旅模式现在是民间的一种传播模型，是要打广告让更多的地方文旅传播出来，那董宇辉可能是里面的排头兵，第一批人，后来的人会越来越多人参与到文旅模式里去，所以这个行业肯定会越做越好。但这个行业不是某一个人的天下，董武辉只是一个带头者，或者是一个启蒙者，以后会有更多的人参与到这件事里了，比如说刀郎跟文旅模式就已经接上这一口气了，很多文旅单位就想请刀郎到他们那里唱唱一天歌，那未来有新的IP出来，新的网红出来了，又有新的文旅模式出来。「董宇辉」「王海疑似诬陷董宇辉」「打假人王海疑似诬陷董宇辉」ks吉米的微博视频

深度学习入门指南：从零开始到实践深度学习是一种强大的机器学习方法，它在各个领域都有广泛应用。如果你是一个新手，想要入门深度学习，以下是一些步骤，可以帮助你开始学习和实践深度学习。 𐟑‰一、学习基本概念在开始深度学习之前，你需要对一些基本概念有所了解。以下是一些你需要学习的重要概念： ✨1. 神经元：神经元模型是一个包含输入、输出与计算功能的模型。 ✨2. 神经网络：它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。 ✨3. 前向传播和反向传播：它们是神经网络的基本运行方式，前向传播用于计算输出，反向传播用于更新网络参数。 ✨4. 激活函数：激活函数决定神经元的输出。学习不同的激活函数以及它们的作用。 ✨5. 损失函数：损失函数用于衡量模型的预测与实际结果之间的差异。 ✨6. 优化算法：优化算法用于更新神经网络的参数以最小化损失函数。 𐟑‰二、学习编程和数学基础深度学习需要一些编程和数学基础。以下是你应该学习的基本内容： ✨1. 编程语言：Python 是深度学习的主要编程语言。学习 Python 的基本语法和常用库。 ✨2. 线性代数：深度学习中使用矩阵和向量进行计算，因此了解线性代数的基本概念是必要的，但是要求不高。 ✨3. 概率与统计：了解基本的概率和统计概念将有助于你理解深度学习模型的工作原理。 𐟑‰三、学习深度学习框架深度学习框架可以帮助你更轻松地构建、训练和部署深度学习模型。以下是一些常见的深度学习框架： ✨1. TensorFlow2：由 Google 开发的开源框架，简单，模块封装比较好，容易上手，对新手比较友好。 ✨2. PyTorch：由 Facebook 开发的开源框架，前沿算法多为PyTorch版本。 𐟑‰四、学习经典模型学习一些经典的深度学习模型和案例将帮助你更好地理解深度学习，以下是一些你可以开始学习的模型： ✨1. 卷积神经网络（CNN）：是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络，常用于图像识别和计算机视觉任务。 ✨2. 循环神经网络（RNN）：用于序列数据建模和自然语言处理任务的常用模型，结构比较简单，通常为：输入层 – 隐藏层 – 输出层。 ✨3. 生成对抗网络（GAN）：用于生成新的数据样本的模型。学习这些模型的基本原理和实现方法，并尝试在实际问题中应用它们。

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