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京东大数据女性消费趋势报告

所有这一切对作为新时代消费主力军的女性来说并不陌生。京东平台上,对比女性疫情期间与2019年全年的消费数据不难看到,与疫情相关的消费短期内集中爆发,女性第一时间抢货囤货,成为家庭健康和生活的受望者,并伴随新消费方式的崛起。但从女性购买的品类、成交额增幅和占比等数据来看,她们的防疫消费与过去一年的消费有所趋同,如家庭健康管理精细化、运动继母婴美妆后成另一新增长点、生鲜消费强势增长等,未来或将延续。

  • 2021-04-25
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中国通信学会工业智能前沿报告2020

随着人工智能技术体系的不断发展完善以及物联网、云计算、数字孪生等新一代信息技术的不断成熟,智能制造和工业互联网正成为学术界与产业界的重点研究课题。工业智能正是智能制造和工业互联网发展的核心。

  • 2021-04-25
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借助工业4.0推动创新和新型商业模式发展

工业4.0为企业创造巨大机遇,助力其在整条价值链中运用先进技术,推动从产品和服务到供应链和利益相关者(包括员工、合作伙伴、客户)等多个领域的卓越运营和业务增长。尽管如此,企业领导人却继续将工业4.0技术用于保护自身不被竞争对手超越,而非找寻新机遇颠覆市场。

  • 2021-04-25
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Q2自媒体行业微信公众号数据洞察报告

数据显示,2016Q2自媒体行业公众号发文总量下降2个百分点,整体変幅不大。平均单帐号发文量以及发文次数均趋于稳定,自媒体公众号运营越发成熟。

  • 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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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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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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亿欧智库:2023年中国储能产业发展研究报告

储能是指能量的存储,即通过一种介质和设备,把当前剩余的能量以其本身的形式,或者换成另一种能量形式存储起来,根据末来使用的需求,以特定能量形式释放出来的过程。广义上来看,储能包括储电、储热、储气/氢以及化石燃料。本报告核心讨论储电。 储能技术是通过特定的装置或物理介质将不同形式的能量通过不同方式存储起来,以便以后需要时再次利用的技术。按照存储介质分类,电能存储目前主流的划分方式包括机械储能、化学储能以及电磁储能。

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2026智能体管理学-从模型能力到组织操作系统报告

结论一:未来竞争力取决于管理密度不是谁先接入模型,而是谁先把模型变成制度化生产系统结论二:智能体管理的目标不是“全自动”而是“高可信的人机协同”。

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麦肯锡思考46种框架

46种麦肯锡经典思维框架,这些框架被分为以下几大类: 1. 逻辑思考类 金字塔原理:通过结构化思考和表达,让观点清晰有力。 MECE原则:确保分析的完整性和独立性,避免重复和遗漏。 逻辑树:将复杂问题分解为可管理的小问题,逐步找到解决方案。 归纳与演绎法:通过总结趋势或应用通用规则,快速得出结论。

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2026基于大模型的金融数据库智能运维场景建设研究报告

随着大数据时代的来临,超大规模数据库成为各行各业数据管理的核心。传统数据库运维方式在应对海量数据与复杂需求时,面临着人力不足、技术复杂、响应滞后等挑战。大模型技术凭借强大的语义理解与上下文关联能力,为超大规模数据库运维带来了新的机遇。

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