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基于背包模型及多目标粒子算法对养老商业模式的研究_卢悦冉

针对养老服务运营,通过对养老市场运营的数据分析,使用多种数据处理及指标分析等方法,利用Python数据处理得出近年来养老床位市场需求等相关数据.根据指标性质不同分为人口因素、社会因素、经济因素,从老年人口数量、社会养老机构数及其就业数、民政部门基本养老支出等角度构建背包模型指标体系,并在此基础上进行分类,根据经营收入、政府补贴、社会捐赠等养老服务的收入来源,运用多目标粒子算法,得出增加养老企业数量与提升企业质量对社会收入、促进就业具有连锁效应,并得出具有较高社会效益且可持续运营的养老市场商业模式.

  • 2021-04-25
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AI芯片的另一条路

回顾计算行业的发展,不同的应用催生了不同的处理器架构。早期PC的出现,让X86架构和Intel名扬天下;近十年移动设备的出现,又推动了Arm架构和高通的蓬勃发展。 现在,我们进入了AI时代,也许一个属于数据流处理器和鲲云科技的时代,从这刻开始正式上演。

  • 2021-04-25
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AI人工智能 会是下一个新物种吗?

AI就像人一样,具有构思新思想并采取行动来满足自己愿望的能力。激发文明进步的好奇心和求生欲,同样也在激发着AI的进步。AI,也让世界变得更加美好。

  • 2021-04-25
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AI时代的中层支柱:统计学

计算机是非常擅长计算,它们可以非常快速地完成计算人算不了的东西,但最终必须由人来组织和分析这些计算。你可以看一些非常成功的人工智能应用,它不仅是机器在「思考」,也是科学家在思考。像 AlphaGo 的算法看上去是第一次出现,但其实有很多非常聪明的数学,并且是由人设置教学内容。人工智能是由机器和人分饰两角的,非常有趣。

  • 2021-04-25
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物联网感知终端安全标准解读和测试思路

随着人类社会“信息化”和“智能化”的发展,万物互联成为趋势,从智能家居、智能电网到智慧城市、工业物联网,网络空间与现实世界的结合越来越紧密,与此同时,网络安全事件的影响也越来越严重。物联网感知终端作为物联网世界的基本组成单元,其安全性得到普遍关注。

  • 2021-04-25
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安全运营体系建设

系统盘活:安全系统都是死的,要用起来才产生效果 重点调整:安全风险是动态变化的,安全运营可以及时发现问题并调整策略 策略优化:安全策略都是有bug的,要用起来才能发现bug并优化之

  • 2021-04-25
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云计算与互联网发展新方向

云计算(Cloud Computing ) :是分布式处理(Distributed Computing)、并行处理(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展, 或者说是这些计算机科学概念的商业实现。是指基于互联网的超级计算模式--即把存储于个人电脑、移动电话和其他设备上的大量信息和处理器资源集中在一起,协同工作。在极大规模上可扩展的信息技术能力向外部客户作为服务来提供的一种计算方式。

  • 2021-04-25
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自主可控创新发展探讨

在人类科技史上很少有全球共同点一个科技树的事情发生,大部分是在不同科技道路上分别奔走,而信息技术是个例外,这是汇聚了全球力量共同发展的道路,由此产生了地球村、地球是平的这些概念。

  • 2021-04-25
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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