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公司研究阿尔特-深度跟踪报告新势力造车入局独立设计龙头崛起-21052715页

国内领先的第三方汽车设计龙头,具备全链条设计能力。公司主营业务为汽车 设计和开发,具备整车全链条设计和研发能力,从产品企划到样车开发,可一 站式满足客户多样需求。公司客户优质,覆盖广汽、东风汽车等国内外主流品 牌、蔚来、小鹏和理想等造车新势力和美团、滴滴等互联网公司,并与多家车 企保持长期深度合作,在手订单充沛。 ▍新势力造车入局,第三方龙头崛起。随着汽车向移动智能终端进化,商业模式 也转向软件、数据和生态服务,华为、小米、滴滴、美团等科技和互联网巨头 纷纷入局,设计需求爆发。公司作为国内独立的第三方汽车设计龙头,显著受 益于下游需求爆发。除汽车设计业务外,公司也致力于配套高端动力总成系统。 其中,传统动力总成方面,公司投资的柳州菱特生产的 V6 型发动机拥有自主知 识产权,开始批量配套北汽 BJ80;新能源动力总成方面,控股子公司四川阿尔 特新能源已批量供货广汽本田和东风本田,并获得宝能汽车和上汽通用五菱定 点,未来随着订单持续量产落地,将成为公司业绩新增长点。

  • 2021-05-31
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教育大数据采集机制与关键技术研究

数据采集是实现教育大数据应用价值潜能的基础,因此对于教育大数据建设与应用至关重要。阐述了教育大数据的采集内容、采集方式、采集手段及标准与规范,并结合当前教育大数据建设与应用中的实际问题,分别从平衡数据共享与隐私保护、驱动数据治理与人才创新、创新采集机制与相关技术3个方面,对教育大数据采集研究提出对策与建议。

  • 2021-05-31
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公司研究水井坊-明确定位再出发探索价格新界限-21052620页

次高端扩容打开空间,产品结构持续升级,聚焦提升竞争力 次高端白酒占整体白 酒比例预计从 2015 年的 2.6%增长到 2020 年的 8.2%,增长空间大。2015 年后公司 基本全面放弃中低端品牌,将品牌定位聚焦于中高端以上,目前主要产品的零售价 均处于 300 元以上。夯实产品矩阵,打造次高端核心大单品 2017 年开始至今,公 司陆续推出战略性单品,加码次高端价格带,300-1000 元价格带涵盖了大单品臻 酿八号、井台和典藏,高端价格带力推菁翠。各档次核心大单品的定位清晰,产品 战略落实到位。

  • 2021-05-31
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公司研究捷顺科技-经营性现金流转正新业务占比持续提升-21052518页

捷停车百亿级市场空间,目前用户数与交易量快速提升并盈亏平衡, 预计未来三年收入复合增速有望超40%,并为公司创造利润。 捷停车是面向C端客户的APP,通过交易佣金、广告费以及通道费盈利。根 据估算,截至2020年底捷停车交易金额40亿、智慧停车场超16000个、活 跃用户数超3000万,市场占有率约10%,实现收入5671万元,跨过盈亏平 衡点,预计2021年实现交易金额约100亿元,未来三年收入实现复合增长 超40%,并为公司创造利润。

  • 2021-05-31
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金融大数据分析平台技术架构方案

金融大数据分析平台通过数据平台实现数据集中,确保金融集团各级部门均可在保证数据隐私和安全的前提下使用数据,充分发挥数据作为企业重要资产的业务价值;实现分散在供应链金融、人人贷、保理等各个业务系统中的数据在数据平台中的集中和整合,建立单一的产品、客户等数据的企业级视图,有效促进业务的集成和协作,并为企业级分析、交叉销售提供基础。(下载/查询更多相关方案,点击底部阅读原文)

  • 2021-05-31
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研报科技行业先锋系列报告214张一鸣卸任字节跳动CEO-21052515页

2021年5月20日,张一鸣发布内部全员信,宣布卸任CEO一职,聚焦到远景战略、企业文 化、社会责任等长期重要的事情,字节跳动联合创始人梁汝波接任为新CEO,CEO相关 工作将在年内交接完成 ? 张一鸣表示,当业务和组织变复杂规模变大的时候,作为中心节点的CEO容易陷入被动, 脱离开CEO的工作,能够相对专注学习知识,系统思考,研究新事物,动手尝试和体验, 以十年为期,为公司创造更多可能

  • 2021-05-31
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基于技术平台实现大数据秒级服务方案

从2004年Google发布MapReduce论文,掀起大数据热潮,同时也得益于互联网数据的井喷发展,大数据体系已经高速发展了14年。消息平台、流式处理、分布式计算及海量数据储存已经发展壮大日趋成熟,使得大数据能力逐步达到工业化量产的规模,然而在数据可视这最后一公里上,大数据体系一直没有一个终极一站式解决方案。

  • 2021-05-31
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大数据技术应用与案例解析

最早提出大数据时代到来的是麦肯锡:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 业界(IBM 最早定义)将大数据的特征归纳为4个“V”(大量Volume,多样Variety,价值Value,高速Velocity),或者说特点有四个层面:第一,数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T);第二,数据类型繁多。比如,网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低,商业价值高。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

  • 2021-05-31
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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