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2019麦肯锡汽车消费者洞察 激流勇进 逆势扬帆: 把握消费新动向,取胜车市下半场

中国整体经济增长放缓的新常态下,乘用车市场也结束了多年的高速增长,进入了2.0时 代。然而,中国依然是全球最大的乘用车市场,无论在增量维度还是存量维度,消费者都 展示出了强劲的潜在需求。扎实的需求基本面使我们坚信:中国车市正在经历的是短期阵 痛,未来依然可期。在这样的背景下,我们从本次调研中提炼出以下关键思考:

  • 2021-12-16
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2019年第二季度大中华区物业摘要

受经济增速放缓影响,诸多城市的办公楼 市场整体租赁需求呈现放缓态势。在一线 城市,成本控制成为租户的关注重点。在 北京,中小型企业受市场压力影响较大, 因此中小面积的去化速度有所放缓。在上 海,整体市场需求同样出现较为明显的放 缓迹象,尤其是在浦东的中央商务区,对 成本价格较敏感的一些企业迁入诸如前滩 等新兴商务区。在广州,小型金融、贸易 和广告类企业受到的冲击更为明显,搬迁 到低成本区域的意愿有所上升。

  • 2021-12-16
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2019年今日头条平台营销通案

今日头条平台优势介绍 – 深耕 游戏-LEVEL UP计划 引进150+游戏行业领军人物 累计个人作者数量较去年提升4倍 游戏类相关内容共计产出460亿+ 内容消费量是2017年总量的2倍 10万粉丝以上的游戏账号达到1080+ 较2017年提升10倍 百万粉丝以上的游戏账号达到100+ 较2017年提升50倍 三农-金稻穗计划 500多个三农政务头条号入驻 三农头条创作者总粉丝数上升1亿多 50个头条创作者粉丝数超100万 450个头条创作者粉丝数超10万 1400个头条创作者粉丝数超过1万 2018年已发布三农类资讯200多万篇 全年阅读总量预计超500亿次 健身领域深耕 旅游领域深耕 头条旅游创作者数量5.8万 较2017年增长42% 旅游类内容发布共197万多条 阅读量124亿,收藏数6277万 头条提供旅游经费70万元 送88人次创作者 去40个目的地免费旅行 内容浏览量达到199亿次 用户收藏动作达到2亿次 创作者总数超过25000个 是2017年的7倍有余 粉丝总数达1亿 比2017年增长300% 100+ 垂类领域深耕 10万+ 垂类头部账号

  • 2021-12-16
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2019年数据及存储发展研究报告

2019年,各?各业的数字化转型进程不断加速, 受政府的战略推动,中国数字化转型IT?出将?次 超过?数字化转型IT?出,占?达到51%。IDC预 测,到2020年,全球将有?少55%的组织成为 “数字化的坚定者”,部署数字平台的组织数量将 增加?倍,达到60%。到2022年,由数字拉动的 经济产值将占全球GDP的60%,?中国数字经济产 值占?将超过全球平均?平,达到65%。

  • 2021-12-16
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2019年新能源市场及汽车需求研究报告

2012年开始,尼尔森对新能源汽车市场每年开展年度调查,本报告旨在帮助客户在机遇和 挑战幵存的新能源车市场中探索前行。

  • 2021-12-16
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基于私有区块链技术的校园消防安全新管理模式的研究和实践

从科技层面来看,区块链涉及数学、密码学、互联网和计算机编程等很多科学技术问题。从应用视角来看,简单来说,区块链是一个分布式的共享账本和数据库,具有去中心化、不可篡改、全程留痕、可以追溯、集体维护、公开透明等特点。这些特点保证了区块链的“诚实”与“透明”,为区块链创造信任奠定基础。而区块链丰富的应用场景,基本上都基于区块链能够解决信息不对称问题,实现多个主体之间的协作信任与一致行动。

  • 2021-12-21
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区块链在abs中的创新应用分析

区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain),是比特币的一个重要概念,它本质上是一个去中心化的数据库,同时作为比特币的底层技术,是一串使用密码学方法相关联产生的数据块,每一个数据块中包含了一批次比特币网络交易的信息,用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。

  • 2021-12-21
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区块链及其分叉问题的分析研究

区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain),是比特币的一个重要概念,它本质上是一个去中心化的数据库,同时作为比特币的底层技术,是一串使用密码学方法相关联产生的数据块,每一个数据块中包含了一批次比特币网络交易的信息,用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块

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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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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工业具身智能的兴起,源于工业需求与技术能力的共同变化。 制造业正从大批量、固定流程生产,走向多品种、小批量、柔性化生产,传统工业机器 人在非结构化环境、复杂任务理解和动态适应方面仍存在局限。与此同时,多模态感知、 智能决策、运动控制、仿真训练与机器人本体技术持续进步,为智能系统进入真实工业 现场创造了条件。因此,工业具身智能并非简单新增一种机器人品类,而是围绕真实 工业任务,将感知、决策、执行、反馈与迭代组织成闭环的现场智能系统。

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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

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