摘要：对于非光滑强凸问题,在线梯度下降(Online Gradient Decent,OGD)取适当步长参数可以得到对数阶后悔界.然而,这并不能使一阶随机优化算法达到最优收敛速率.为解决这一问题,研究者通常采取两种方案:其一是改进算法本身,另一种是修改算法输出方式.典型的Adam(Adaptive moment estimation)型算法SAdam(Strongly convex Adaptive moment esti⁃mation)采用了改进算法的方式,并添加了自适应步长策略和动量技巧,虽然得到更好的数据依赖的后悔界,但在随机情形仍然达不到最优.针对这个问题,本文改用加权平均的算法输出方式,并且重新设计与以往算法同阶的步长超参数,提出了一种名为WSAdam(Weighted average Strongly convex Adaptive moment estimation)的Adam型算法.证明了WSAdam达到了非光滑强凸问题的最优收敛速率.经过Reddi问题的测试和在非光滑强凸函数优化中的实验,验证了所提方法的有效性.

摘要：“牙好胃口好睡觉嘛嘛香”是饕餮的优点,也是猪的优点,但多少世纪以来,饕餮却并没有取代猪的地位。从史至今,为了让农民养饕餮,花了不少广告费,但农民并不接招,反反复复的市场调查也未找到原因。后来科学家研究证明,饕餮的胃功能很差,经常有胃酸胃痛胃胀胃不适的症状,所以老是长不肥。等到斯达舒胶囊发明后。

摘要：将是消费者的广告观众比喻成死猪是不恰当的,但即使广告是100℃的开水,消费者也不会为之所动。当消费者对广告麻木得甚至不想去上厕所时,谁会坚持着说客户的广告费只浪费了50％。多少广告挥挥手,不带走一片云彩地走了,其后仍有广告在那挥手告别。一、生命中不能承受之轻——创新的小前提童谣:一个黄昏的早晨,一位年轻的老头,背着生锈的利剑,骑着一匹黑色的马,寻找他憎恶的爱人,……“新飞广告做得好,不如新飞冰箱好。”

摘要：令狐冲:我想削发为尼? 仪琳:可你是个男的。令弧冲:我已经挥刀自宫仪琳:做了太监就更不能做尼姑! 令弧冲:为什么? 仪琳:又是太监又是尼姑,那是什么东西! 令弧冲:中国广告啊!

摘要：大卫·奥格威(David ogilvy)曾定言广告不是让消费者认为广告本身做得好,而让消费者产生实际的购买行为。从表面上看,这其中有着相当经典的道理,但是奥格威却犯了一个相当低级的错误就是将一个道理的条件和结论相对立。因为广告好。

摘要：明星广告是一个由来已久的话题,我不想就此文写得学术化,要不然不管此文写得有多头头是道,也是一篇将问题复杂化的垃圾文章。正如明星广告中不得一本正经地表演一样,此篇文章不可写的中规中矩,谁叫这是一篇关于广告的文章呢? 一、明星该不该死? 明星该死吗?明星要是死了,我们在哪儿去找明星来做广告。明星不该死吗?明星要是没死,为什么广告中的明星只是成了一种摆设?

摘要：本文给出一个计算标量场中变量在分析点上的真值与这一点上分析值之间偏差的方法。使用这个方法，通过试错调整观测点的分布，可以设计出标量场中观测点空间结构的理想阵列。使用该阵列有限个点上的观测值可以客观地分析出该变量的瞬间空间分布，使它与其真值之间的偏差达到最小值。

摘要：汤姆骑着脚踏车碰见了他的伙伴杰克。汤姆:杰克,我爸今天给我买了辆车,你爸什么时候给你买? 杰克:别神气,现在我就回去让我爸买车,比你的脚踏车好十倍! 杰克到了家里,又哭又闹地缠着爸爸要脚踏车。儿子:爸爸,你就给我买一辆脚踏车嘛,汤姆的爸都给他买了一辆。

摘要：这项工作提出了用于海洋资料的一个客观分析方法。这个方法是根据ＧａｕｓＭａｒｋｏｖ原理建立的。当给出一个待分析场中有限个资料点上的观测值时，使用这个方法可以得到相应物理量（如速度，流函数和温度等）的最小平方误差的线性估计场。在建立这个方法的过程中，也给出了计算ＲＭＳ误差的公式。使用这个方法还可以设计出有效的空间取样阵列。本文使用这个方法对海冰速度，海面风速和流函数等分别进行了分析，试验结果表明，这个方法简单、方便。

摘要：Marlboro,形为牛仔,音为万宝路,意为让你感受到壮志豪情,不畏艰辛的香烟。再如P&C,形为靓丽女性,音为宝洁,就像理解阿拉伯数字“3”一样容易。阿拉伯数字“3”可以为操不同语言的世界各国人所认识。在世界数学的交流会上,言语不通的科学家们也可以充分交流。