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临汾地震

实力涅槃!旗帜西凤“领航”名酒复兴新征程!

    "以旗帜西凤为核心,倾力打造西凤1915、七彩西凤、西凤酒海陈藏等系列优质战略产品",这是目前西凤酒清晰而完整的产品框架体系。仅从产品分工来看,旗帜西凤作为最为核心的打造产品,无疑将在西凤集团占据尤为重要的战略地位。

      根据官方透露信息,2017年,旗帜西凤除却在省内市场的高速增长,省外市场亦获得了较为良好的表现;今年8月,在旗帜西凤珍藏版上市一周年庆典之际,陕西西凤酒股份有限公司副总经理周艳花再次强调旗帜西凤战略地位的坚持不变。这一系列表现无不集中传达一个信号--旗帜西凤是西凤名酒复兴路上绝对的"领航"者。

      力扛"领航"大旗,用实力引领复兴

      事实上,回看旗帜西凤的诞生与发展,或许能够更加深刻感受到旗帜西凤在整体产业架构中的突围作用。定位高端的价值构想,实质上包含着西凤这一老名酒回归复兴最坚定的信念。按照西凤集团的运作思路,他们就是要聚焦打造这样一款承接西凤酒1952年获得国家首届名酒产品载体的升级换代新产品,给予其突出的"标志"属性,从而全面"领航"西凤名酒的霸气崛起新里程。

      当然,品牌大旗的扛举也并非想象中那么容易,作为一个引领企业发展的带头者,旗帜西凤的品牌建设突围必然需要搭配起相应实力作为整体战略支撑。为此,西凤集团不惜全面聚焦和整合产业资源倾力打造这款旗帜性标杆产品。2017年8月,依托于西凤强大的品牌号召力及产品口碑,53度旗帜西凤酒珍藏这一担负西凤重要使命的全新扛鼎之作便在众人的期许中横空出世,成为深刻立足当前行业形势,切割次高端市场蛋糕的战略性序列新武器。

      从产品的本身来看,金色凤凰展翅腾飞,寓意西凤酒展翅高飞的特殊包装设计让旗帜西凤完全区别于西凤旗下的所有产品序列;迎合消费者需求,通过专家组和研发团队精心改良的酒体品质升级,是60载酿造生产工艺创新的集大成者,也是西凤酒中唯一一款53度国标产品;传承传统凤香口感体验,旗帜西凤在创新之上兼容更新,呈现出清亮透明、醇厚甘润、丰满协调、爽劲怡畅的个性特征。单是产品品质与外观,即表现出极具实力代表的价值呈现。

      而在产品的市场运作中,2017年以来,西凤聚焦核心产品矩阵全面推进品牌升级,改变以往传统思维理念,通过大力砍减条码、停止外部产品开发、整治渠道环境等多维度举措,深度挖掘旗帜西凤市场潜力,构建起合理化、清晰化的产品渠道环境,实现量价配比的产品附加值提升。

      同时,也结合于西凤原有强大的市场开发能力,旗帜西凤不断从厂家及经销商层面汇聚资源与力量,践行脚踏实地、步步为营的市场运作策略,通过大量的品鉴陈列活动做好消费者体验,加速形成了目前极为有辨识度的产品品牌增长通道。据了解,到目前为止,旗帜西凤已呈现出极为乐观的增长态势,而这种增长随着今年西凤整体业绩环境的大增及对市场布局的进一步细化,将进入到更为优质的发展路径中。

      精准圈层营销,助力旗帜品牌涅槃

      在今年旗帜西凤珍藏版上市一周年庆典之际,周艳花再次强调旗帜西凤在西凤集团的核心战略地位。她指出,西凤将始终坚定旗帜西凤酒的核心战略地位不动摇;始终保持产品高端的品质不松懈;始终聚焦品牌形象不改变;始终强化销售管理不放松。持之以恒落地复兴战略,确保旗帜西凤成为实现西凤酒公司全国化扩张,踏上百亿征程的重要力量。

      过去一年来,旗帜西凤持续发力品牌建设,围绕"中产阶层白领"这一目标消费群体,推动聚焦化、精准化的圈层营销。首先,旗帜西凤持续聚焦2018年"杨凌之杯"陕西省羽毛球公开赛、陕西天泽女篮2017-2018赛季WCBA收官赛、"一带一路"2018西安国际男篮冠军赛等多种大型体育文化赛事,以积极参展的方式不断践行品牌高露出;其次,旗帜西凤大力冠名和参与2018年冬季达沃斯论坛、第三届丝绸之路博览会暨中国东西部地区贸易交流洽谈会、"一带一路"中国名酒价值论坛暨2018中国酒类供应链峰会等一系列国内国际颇具影响力的重要活动,以大型高端会议指定用酒的身份加入其中,在加强旗帜西凤高端定位形象输出的同时,也快速形成了极高的产品辨识度。

      当然,作为操刀营销的行家,西凤自然也不会落下与客户及消费者的近距离互动和体验。今年来,旗帜西凤不断在全国全省范围内寻找优质终端店进行高密度的产品陈列。同时,为加强对产品消费领袖的大力培育,旗帜西凤也频繁举办各类精准精细化的品鉴活动,通过与目标消费群体的深度互动建立品牌的情感沟通桥梁,以此获得消费者及客户的认知与认可。

      结合多元化的数字营销新型建设模式,旗帜西凤在传统品牌传播形式方面也在做着不断优化与升级。一方面,旗帜西凤通过投入大量资金加入到地铁广告、机场广告、户外广告等产品传播的集体轰炸中;另一方面又极为重视高端杂志、权威网站、报纸电视等传统媒体及微信、微博等新媒体的同频共振,目前,旗帜西凤俨然已经形成了一套自有的全方位立体化的品牌宣传矩阵。不管是在品牌建设方面还是市场布局方面,皆凸显出极为高效的运作势能,从而实现了旗帜西凤品牌知名度、美誉度及影响力的和谐统一,有力助推了其在白酒行业的品牌涅槃征程。

      如今,借助营销模式"由粗放营销向精细营销转变,单一营销向规模营销转变,区域营销向系统营销转变"的创新与升级,旗帜西凤能够更加聚焦市场、客户与消费者,使销售工作更具针对性、时效性和前瞻性,在扩大旗帜西凤品牌口碑度和消费者认同感的同时,也极大促进了其市场的全面落地布局。

      按照西凤集团的宏观战略构想,在接下来针对旗帜西凤的进一步发展中,他们还将深度聚焦品鉴活动、宴席活动、公关关系维护等全方位的细致工作,消化其在省内的空白市场,增加核心终端网点、培养核心消费群体,拓展团购渠道,以"小火慢炖"的策略方式,实现旗帜西凤在名酒复兴路上真正意义的建设突破。

      不难预料,有着一年实质性的基础性构建,再加之名优白酒品牌集中化趋势下资源价值的进一步释放,以旗帜西凤为引领的西凤品牌复兴破局之路将越走越平坦。

      

    

     (责任编辑:曹言言 HA008)

    

    

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深度强化学习中的好奇心

    本文是AI研究所编写的一个技术博客。最初的标题是《深层强化中的好奇心》。

    本文是AI研究所编写的一个技术博客。最初的标题是:

    深度强化学习的好奇心

    作者|迈克尔克莱尔

    翻译|缩写2018

    校对|酱梨涂饰|菠萝女孩

    链接到原始文本:

    Http://towardsdata..com/holio.-in-.-.ment-.-.-.-network-.llation-747b322e2403

    深度强化学习中的好奇心

    早期密集学习的困难任务之一,Montezuma的复仇,在探索随机网络蒸馏方面取得了重大突破(来源:Parker兄弟博客)。

    Atari游戏是深层强化学习(RL)算法的一个流行的基准任湖北生态职业技术学院_晴川历历网务。Atari很好地平衡了简单性和复杂性:一些游戏(如Pong)是如此简单,以至于它们可以通过基本算法(如一般策略梯度)来解决,而其他游戏则足够复杂以至于可以击败甚至最先进的算法。

    在最简单和最复杂的游戏之间的一系列有用的任务已经成为许多深入加强学习研究论文的核心。

    来自OpenAI博客。

    前者“未解决”的阿塔里游戏,蒙提祖马的复仇,最近已经解决了一个算法(在某种程度上),可以在得分上超过人类表现。研究人员可以鼓励代理人在1级探索不同的房间,这是赢得游戏积分的好方法。

    通过好奇心探索

    人类在玩冒险游戏时有一种内在的探索欲望,比如蒙提祖玛的复仇。游戏设计者构建这样的游戏来鼓励这种行为,通常需要玩家在继续游戏之前进行探索。这就是为什么冒险游戏很有趣。(问任何喜欢玩天空游戏的人。)

    像Montezuma的《复仇》或《天空》这样的冒险游戏充分利用了玩家探索的自然欲望,使得探索成为游戏任务的关键部分。

    深度强化学习算法执行“探索”的典型方法是通过随机策略:从神经网络提供的动作似然分布中随机采样动作。因此,特别是在早期阶段(当策略没有时间收敛时),它是随机行动的明显选择。

    这种方法在某些情况下是有效的。例如,Pong的解决方案是随机旋转桨并观察结果。幸运的是,球偏转可以启动优化。

    在像蒙特祖马的复仇游戏中,这种方法是不可行的。想象一下,从游戏的开始,化身随机地左右移动,随机地跳跃。结果,化身掉进熔岩中或直接进入敌人而没有获得点数。没有积分或奖励,算法无法得到优化的信号。

    那你会随便甩一甩吗?祝你好运。

    好奇

    重点放在寻找更好的探索方法上。基于好奇心的探索可以看作是激发人类玩家好奇心的一种尝试。

    但是,我们如何创建一个好奇的代理呢?

    有很多方法可以实现这个想法。其中之一,甚至使用下一个状态预测,由于其简单性和可伸缩性而很有趣。

    其基本思想是同时培养独立的预测模型和策略模型。预测模型输入所观测到的当前状态和所选择的动作,并对下一次观测进行预测。

    为了探索足够的轨迹,我们假设损失很小(因为我们通过监督学习不断开发预测模型);对于探索不足的轨迹,我们假设损失很大。

    那么,我们能做的就是创建一个新的奖励函数(称为“内在奖励”),它提供与预测模型的损失成比例的奖励。因此,当探索新的轨迹时,代理接收到强烈的奖励信号。

    (a)一级学习探索(b)二级快速探索

    使用马里奥模拟器任务(来源)中的下一个预测,学习探索从第一级的好奇心转移到第二级的快速探索。

    这项技术在超级马里奥模拟器中产生了一些令人鼓舞的结果。

    拖延症代理人:电视问题

    这项技术并不完美。一nba季后赛宣传片_跨省追捕网个已知的问最好的投资理财_spratly网题是代理被环境中的随机或噪声元素所吸引。这种时钟情况有时被称为“白噪声”问题或“电视问题”;也称为“拖延”。

    为了证明这种效果,设想一个代理人通过观察他所看到的像素来学习在迷宫中导航。

    下一奉贤区教育局_生辰八字取名软件网状态预测引起代理人学习成功导航迷宫的好奇心。

    代理人很好地完成了任务;他开始寻找迷宫中未被探索的部分,因为他有能力在探险丰富的地区做出好的预测(或者换句话说,他不能在未开发地区做出好的预测)。

    现在在迷宫的墙上放一个“电视”,快速连续地显示随机选择的图像。由于图像的随机来源,代理不能准确预测接下来会出现什么图像。该预测模型将产生高损耗,从而为代理商提供高“内在”回报。最终的结果是,特工们倾向于停止看电视,而不是继续探索迷宫。

    在环境(源)中,当代理人面对电视或随机噪声源时,下一个状态预测引起代理人的好奇心,最终导致“拖延”。

    为了避免延误,采用随机网络蒸馏。

    OpenAI的一些优秀人员最近发表了一篇论文,提出了噪声电视问题的解决方案,探讨了随机网络蒸馏(RND)。

    这里的新思想是将类似的技术应用到下一个状态预测方法,但是消除对先前状态的依赖。

    下一状态预测相对于RND(源)的概述。

    RND并不预测下一个状态,而是观察下一个状态并试图预测下一个状态。这是一个非常微不足道的预测,不是吗?

    RND随机网络的目的是采用这种小的预测任务,并将其转化为硬预测任务。

    使用随机网络

    这是一个聪明但违反直觉的解决方璧山租房_五山租房网案。

    其思想是我们使用随机初始化神经网络将观测值映射到潜在的观测向量。函数本身的输出并不重要;重要的是,我们有一些未知的确定性函数(随机初始化的神经网络),以某种方式转换观测值。

    因此,我们的预测模型的任务不是预测下一个状态,而是预测给定观测状态的未知随机模型的输出。我们训练该模型使用随机网络输出标签。

    当代理处于熟悉的状态时,预测模型应该能够很好地预测随机网络的期望输出。当智能体对状态不熟悉时,预测模型会对随机网络的输出做出较差的预测。

    通过这种方式,我们可以定义一个内在的奖励函数,它再次与预测模型的损失成比例。

    内部报酬计算的概念概述。只使用下一个观察状态。

    这可以解释为“新奇性检测”方案,其中当进行新的观测或不熟悉的观测时,预测模型具有较高的计算损失。

    作者使用MNIST作为这个概念的证明。在本实验中,他们通过随机初始香港卓悦网_山东理工大学就业信息网网化神经网络提供MNIST样字符。然后,在给定的输入条件下,它们训练并行网络来预测随机网络的输入。如预期,当目标类的训练样本数量增加时,它们将看到目标类被并行网络丢失。

    数据2:MNIST上的新奇性检测:预测器网络模拟随机初始化的目标网络。训练数据包括不同比例的图像和目标类别与“0”类别。每个曲线都表示MSE测试显示的目标类的训练用例的数量(对数)。

    论文对MNIST概念进行了验证。

    这样,当代理看到随机噪声源时,它不会被卡住。它不需要试图预测屏幕上下一个不可预测的帧,只需要知道这些帧是如何通过随机网络转换的。

    探寻蒙太祖玛的复仇

    由于解决方法不佳,以往的状态预测的好奇机制并不能解决蒙台梭玛的复仇问题,但RND似乎已经克服了这些问题。

    好奇心驱使的代理人探索房间,学习收集钥匙,这样他们就可以打开新房间。

    尽管取得了这样的成功,但是代理仅“偶尔”通过了一级。这是因为通过最后一道门来完成检查点,需要严格管理密钥的使用。需要内部状态模型(如LSTM)来克服这一障碍。

    因此,虽然RND已经允许代理人在得分上超过一般人的表现,但是在掌握游戏之前还有很长的路要走。

    这是关于深度强化学习算法的实验的一系列文章的一部分。查看本系列以前的一些帖子:

    理解演进的战略梯度。

    感谢卢多维奇本尼斯坦特。

    要继续查看本文的链接和参考资料吗?

    长时间点击链接打开或点击底部[好奇心在深度强化学习]:

    Http://ai.yanxishe.com/page/Text./1363

    AI协会每天更新精彩内容,观看更多精彩内容:雷锋网、雷锋网和雷锋网。

    五大CNN架构

    深度强化学习中的好奇心

    使用Pytorch进行深度学习(第一部分)手柄:使用PyTorch实现图像分类器(第二部分)

    等待您翻译:

    如何为初学者聚类混沌数据以使用Keras进行迁移学习增强学习:对于情绪行为系统,如果你想学习数据科学,这七个资源不能错过

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