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阿里巴巴数据中台实践分享

阿里巴巴数据中台实践分享(PPT)

  • 2021-06-07
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智慧旅游应急指挥调度平台建设方案

从智能感知和综合管理角度出发,智慧景区将为景区建成一个能集中感知景区内各处状况,并主动管理的智能运维中心。作为智慧景区的“大脑”,在智能运维中心对所有景区管理系统进行融合和统一管理,汇集景区内各处智能前端的感知信息,并对其进行智能分析和处理,实现对景区内状况的实时响应和智能管理,并可通过实际数据支持管理部门的科学决策。

  • 2021-06-07
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智慧旅游大数据综合服务平台建设方案

智慧旅游,就是利用云计算、物联网等新技术,通过互联网/移动互联网,借助便携的终端上网设备,主动感知旅游资源、旅游经济、旅游活动、旅游者等方面的信息,及时发布,让人们能够及时了解这些信息,及时安排和调整工作与旅游计划,从而达到对各类旅游信息的智能感知、方便利用的效果。

  • 2021-06-07
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度假小镇智慧旅游整体解决方案

现在的智慧小镇和以前的旅游小镇大不一样了,以前的旅游小镇是偏重于玩,对于智能化的建设不是很重视,现在的旅游小镇朝着智慧小镇发展,那么智慧小镇是怎么样的呢?采用物联网、互联网/移动互联网、虚拟现实等新技术,通过智能化基础设施、智能化设施管控、智能化集成运营管理、智慧应用服务、智慧化营销管理等模块组合,将智能化与信息化进行完美融合,打造一个全方位的智慧旅游平台。

  • 2021-06-07
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华为鸿蒙深度研究(100页)

华为鸿蒙深度研究(100页)

  • 2021-06-07
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服务即营销-2B SaaS的客户成功实践(4年前分享的内容今天重新看)

这是2017年6月在崔牛会SaaS营销学院的一次分享内容,最近在与许多朋友交流SaaS的客户成功时,大家都提到了客户成功在SaaS是怎么做?包括特别关注明源从ERP时代是如何转型到SaaS时代来做客户成功的?似乎这两个关注点在2017年的这次分享课程中都有展开说明,因此就将这篇演讲稿再做了梳理,一并与大家分享。PS:为了展示当时的实景,就尽可能只做裁剪,没有做内容的修正,更为真实地展示4年前我在客户成功领域的思考和实践。

  • 2021-06-07
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SaaS的进化方向:SaaS2.0-(产业服务即服务)来了!

我记得2017年6月份在崔牛会与许多SaaS/软件行业的创业者做过一次分享课程,谈到了SaaS业务发展的两个阶段,第一个阶段是软件即服务(Software as a Services),第二个阶段是服务即服务(Services as s Services),我也称之为SaaS 2.0的模式,这个思路的基本出发点就是:SaaS软件时代更多的是面向客户提供了IT服务,核心还是技术、产品、软件交付服务;但随着SaaS在某个细分领域的场景越做越深,一定就积累出在某个细分领域中“将业务做成功”的能力,而这个能力除了软件产品之外,一定是会有更多的行业KNOW HOW和“产业资源”来做支撑的,这个时候就需要直接将客户的某个细分领域的业务“外包”回来做掉,这也是之前一直所说的BPO(业务流程外包),但“新服务”除了人力资源之外,应该还有行业工作标准(SOP)+数字化协同平台(SaaS类的软件)+数据&算法(智能化能力)。

  • 2021-06-07
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综合能源服务解决方案与典型案例分析

构建由区域本地化综合能源管控系统和总部级智慧能源服务云平台组成的两层信息化架构体系,以信息化平台为有力抓手,推动综合能源产业健康、有序、快速发展。底层,由属地化公司构建以项目为单位的本地化综合能源管控系统,进行本地化能源监测、优化调控、次产运维、交易运营,实现经济高效运行、运营运维管理以及对外提供多样化能源服务。

  • 2021-06-07
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2025中国高科技高成长50强及明日之星榜单报告

自2005年以来,德勤高科技高成长项目在中国已成功举办20年,共909家企业入选“中国高科技高成长50强”(含115家多次上榜);共541 家企业入选“中国明日之星”。覆盖了大部分具备核心竞争力的成长型企业,不愧于“全球高成长企业标杆”的评价。 中国50强企业的增速曲线不仅勾勒近20年中国科技行业从PC互联网、移动互联网到A主导的周期波动轨迹,更折射出新质生产力的发展逻辑,2019年增速峰值对应移动互联网流量红利巅峰,近两年增速调整契合A技术导入期的产业特征。2025年高科技高成长项目以“创新无界韧性生长”为主题,既呼应了当前科技企业需要加强技术创新与生态化场景落地,又针对全球经济动荡、地缘冲突、疫情及内卷等多重挑战下 引导企业在当下生存与未来发展之间寻求平衡,构筑内在韧性,实现高质量发展。

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Token经济100问(2026.7)

词元(Token)是大语言模型处理文本的最小单位--模型不认 识“字”,只认识词元。 要理解词元,可以做一个类比:人类阅读是以“词”为单位的,看到“人工智能”四个字,我们的大脑把它当作一个完整的概念来理解,而不是逐字去拼“人”工”智”能”。大模型也有类似的过程,只不过它拆解文本的方式和人类不同。模型会通过一套“分词器”(Tokenizer)算法,把输入的文字切分成若干个片段,每个片段就 是一个词元。

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