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易车2021Z世代洞察报告19页

2020年起,Z世代(1995~2009年出生)开始迈过25岁,步入结婚生子黄金期,成为 中国乘用车市场的新生力量。Z世代超2.6亿人,占中国总人口18.5%,理论上购车潜力很 大。目前多数车企、经销商对Z世代寄予厚望,渴望通过争取Z世代,摆脱困境、绝地反击 或乘胜追击。不过实际效果差强人意,除极少数优质品牌,多数是一厢情愿,并未获得Z 世代青睐,未实现冲量或绝地反击,部分品牌倒因越强调Z世代越步履艰难。问题出在哪 里?Z世代存在哪些挑战与机遇?车企与经销商该如何拿捏?

  • 2021-06-22
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易车研究院汽车行业中型SUV洞察报告2021版中型SUV车市成为新蓝海20页

中型SUV将成为2021年广大车企的重点投放领域,Model Y、揽月、星越L、UNI-K、新 汉兰达等一大堆重磅车型, 纷纷聚焦2021年发力。 为什么都“凑巧”到了2021年?这轮中型SUV攻势,能否助力中国品牌转型升级?是否会 加速海外品牌优胜劣汰?能否成为提升新能源销量的新突破口?如何影响未来车市格局……

  • 2021-06-22
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智慧运营场景下电信佣金规则模板化配置的设计与实现

针对传统佣金规则配置存在的瓶颈和弊端,经过对佣金政策进行分解、抽象和模块化,提炼出佣金规则模板,给出了佣金规则模板化配置的解决方案:由 IT 部门负责封装和维护结算因子,业务部门可以轻松完成佣金规则配置与发布;借助 Dubbo 框架,设计了系统的配置流程和功能模块,给出了系统的实现方案;重点介绍了因子封装与应用方法,并实例说明了规则配置业务化封装的设计与实现过程.业务化封装的规则配置功能的实现对进一步提高电信智慧运营中的 IT 支撑效率具有重要的指导借鉴意义和应用参考价值.

  • 2021-06-22
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政府大数据治理体系下的实践研究_——基于上海、北京、深圳的比较分析

[目的/意义]随着政府大数据体量增加,数据治理不足是其价值实现的突出问题,研究政府大数据治理体 系和实践,对于提高大数据应用水平和效率,促进社会智能化发展至关重要。[方法/过程]基于国内外大数据治理 研究成果,构建了由组织结构、规则标准、技术支持三个关键域组成的政府大数据治理体系;并借助Nvivo 11 Plus 质性分析工具,对上海、北京、深圳三个城市的43份大数据治理相关政策文本进行编码,与治理体系构成要素进 行映射分析。[结果/结论]编码结果支持和解释了政府大数据治理体系关键域及其构成要素,同时,尽管政府大数 据治理体系关键域相同,但从政策层面看,政府大数据治理实践存在不同的侧重点和针对性特征,对指导我国政 府大数据治理有一定的借鉴意义。

  • 2021-06-22
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新时代大数据背景下依托新媒体技术教学的几点思考

在新时代大数据背景和国家深化职业教育改革的新形势下,职业院校教师的传统教 学面临诸多新的问题,对教学环境、教学方法、生源基础、培养目标、社会责任、知识安全都提 出新的考验。面对不断改革发展的新形势,面对日新月异的新媒体技术,必须紧跟时代步伐, 积极适应新变化,调整教学思路,改进教学方法,强化社会责任和担当。文中结合“图像处理” 课程的教学实践从生源配置、知识获取、培养目标、企业对接以及知识安全等几方面阐述了一 些个人的思考。

  • 2021-06-22
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基于大数据技术的云端城市地质三维可视化框架

为了解决大型城市地质三维模型可视化面临的数据容量巨大 、模型处理时间长 、三维渲染慢 、客 户端对硬件依赖过高等问题 ,本文提出了一种基于 Spark 大数据技术搭建的云端城市地质三维可视化平 台 ,包括数据存储层 、数据调度层 、云端渲染层 、终端可视化层 。 对城市地质使用的地学大数据采用“纵向 分层 、横向分块”策略进行自动划分 ,在三维模型计算及三维可视化过程中 ,采用 Spark Streaming + GPU 的快速并行计算和任务调度 ,可高效地自动完成三维模型的分布式渲染 、集中融合和可视化展示 。 在“地 质云”中使用 5 台高性能云主机构建了城市地质三维可视化平台原型 ,采用雄安新区的地质 、钻孔 、高精度 网格 、倾斜摄影等约 410 GB 的数据进行实验 。 经在线验证 ,无三维引擎的客户端访问云端的城市地质三 维可视化计算平台 ,每秒可渲染并返回 30 帧三维图像 ,人机实时交互流畅 ,形成的这种新型“终端发请求 、 云端三维算”模式将对虚拟化城市地质走向实际应用起到重要的推动作用 。

  • 2021-06-22
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大数据环境下高校图书馆数据素养教育研究

加强大学生数据素养教育是大数据环境下科技创新、教育及应用等的发展需求。在分 析大学生数据素养的内涵及目前国内外高校图书馆开展数据素养教育的现状的基础上,探讨 了高校图书馆针对大学生开展数据素养教育的模式及路径。

  • 2021-06-22
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大数据安全技术研究

文章针对大数据环境下数据安全和系统安全监测、预警和控制处置能力不足等问题,围 绕“如何保护大数据安全”和“提升大数据系统安全防护能力”两个核心问题,研究突破大数 据安全和软件系统安全的核心保护技术及评估技术,挖掘大数据在采集、汇聚、交换、交易、 存储、传输、分析、应用等过程中的安全隐患,提升数据安全能力和系统安全能力,实现大数 据产业的保驾护航

  • 2021-06-22
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