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2020年MCN发展研究报告

我们认为, MCN 重新定义了营销形态,将品牌核心价值直接传递给消费者,同时集聚粉丝 流量回馈给品牌商,借助各类新媒体平台,简化中间环节,提升变现效率,有望持续为新经 济赋能

  • 2021-04-19
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2020中国数字化新采购发展白皮书

数字化采购是传统采购在数字经济下的新实践,通过人工智能、物联网、机器人流程自动化等技术实现全流程智慧管理、云端协同等。数字 化采购厂商仅指为企业提供采购服务的技术型厂,具体可分为综合型和工具型两类,不包括B2B电商采购平台。

  • 2021-04-19
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协同发展视角下中小城市发展战略研究——以涿州市为例

京津冀协同发展国家战略提出以来,对环京中小城市的发展认识应该放在区域的视角来看,而交界地区尤其要落实协同发展要求。以涿卅I为例,涿州不只是保定的涿州、河北的涿州,更是大首都地区的重要组成部分。文章从京津冀协同发展的视角,根据涿州自身的现状特征,研究其存区位、产业、文化等方面的优势,研判与区域发展态势和未来发展方向不适应、不匹配的问题,以协同发展为前提,从外部找差距,内部找原因,探讨在京津冀一体化发展大格局下中小城市的协同发展战略。

  • 2021-04-19
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2020年中国HR+SaaS行业研究报告

HR SaaS模式的人力资源服务软件,与以往研究人力资源管理软件聚集在SaaS层不同,本报告将顺应HR SaaS行业发展趋势向下渗透,研究底层PaaS平台对解决当前人力资源管理痛点发挥的价值和对企业数字化转型所带来的技术推动。

  • 2021-04-19
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基于CiteSpace的国内城市公共安全可视化研究分析

为客观掌握城市公共安全领域的研究现状及发展趋势, 采用高级检索方式对中国知网(CNKI)数据库中 2001—2020 年城市公共安全领域的核心文献进行检索; 运用文献计量学对国内该领域相关文献的发表年份和 发文数量、 作者分布、 研究机构、 发文期刊以及高被引文献等进行统计分析; 利用 CiteSpace 软件探究国内城市 公共安全领域研究文献的关键词及发展阶段. 结果表明:金磊、 曲宗希、 董华等是该领域的核心著者; 兰州大 学、 中国人民公安大学、 中国矿业大学以及中南大学为城市公共安全研究领域较为活跃的研究院校; 《中国公 共安全(综合版)》《中国安防》《上海城市管理职业技术学院学报》发文量较多; 该领域的研究热点主要围绕公 共安全网、 智慧城市建设、 城市风险清单等关键词展开; 该领域经历了起步探索、 发展强化至深化研究三个阶 段. 由此可知, 该领域未来的研究趋势将集中于公共安全卫生、 监管系统等方向.

  • 2021-04-19
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把握智能家居发展机遇,推进城市数字化转型

智能家居又被称作智慧家庭,是以用户为载体,以内容为中心,融合自动控制、计算机、物联网、人工智能等技术,实现家电控制、环境监控、影音娱乐、信息管理等功能集中管理的系统性产品。

  • 2021-04-19
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物联网在智慧路边停车的应用探析

为研究物联网在城市智慧路边停车系统中的应用,通过分析物联网与智慧路边停车的关系,智慧路边停车系统需利用物联网技术进行升级,采用窄带物联网技术成为智慧路边停车管理的解决方案。进一步研究基于窄带物联网技术的智慧路边停车系统架构,分析系统的基本工作原理。同时,对物联网在智慧路边停车中的应用实例进行探析,并对智慧路边停车推广过程中的其他效益进行展望,为相关企业、政府管理部门的研究提供一定的借鉴,促进智慧路边停车的科学发展。

  • 2021-04-19
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基于路由选择的城市道路车辆转向换道区域设置

为了减少因随机换道产生的延误,提出基于路由选择的车辆换道区域设置,即通过设置城市 路段固定换道区域及制定车辆可变限速策略,将其转化为基于路由选择的车辆静态路径规划问题. 利用 VISSIM仿真软件,初建车辆换道场景,设计试验分析换道区域设置对城市道路车辆运行情况 的影响;汇总数据并借助 MATLAB 进行数据拟合,得出在不同速度、流量及转向比例条件下的最佳 换道区域设置长度.进行了有、无控制策略对比试验.结果表明:在 565 m 的仿真路段中,设置车辆 换道区域、制定路径引导策略后,车辆换道次数减少了 106 次,车辆平均行程速度增加了 12.13%, 平均行程时间减少了 10.80%,降低了因随机换道造成的延误,有效提高了区域路网的运行效率.

  • 2021-04-19
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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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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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