报告重点关注小微企业融资及小微企业数字化服务行业的发展问题，核心聚焦于其中的“小店”群体。通过对小微企业融资供需关系的探讨，提出小微融资面临供给不足、结构性失衡的问题，而科技对于小微企业及小微融资的赋能，是解决当前小微融资问题的关键。在展现小微融资科技化与科技赋能小微融资表现的同时，探讨小微企业数字化服务作为小微融资产业延伸的重要意义。
伴随着各行各业数字化的发展浪潮，企业服务一直以来是创投圈里的一大热门行业。 关于企业服务行业的定义，目前还没有准确的描述。在百科词条中，企业服务的范围非常宽泛，指的是“第三方为企业客户提供的无形服务”的总称。而在一些行业性报告中，企业服务则指“作用于企业主体、涵盖企业运作相关流程、为企业降本提效提供的专业化信息服务”，具体可划分为人力资源、ERP、财税服务、信息安全等数十个细分领域。相对来说，行业报告的定义、分类与创投市场的认知更为接近。
NLP 的全称是 Natural Language Processing，翻译成中文称作：自然语言处理。它是计算机和人工智能的一个重要领域。顾名思义，该领域研究如何处理自然语言。
多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）也叫人工神经网络（ANN，Artificial Neural Network），除了输入输出层，它中间可以有多个隐层，最简单的MLP只含一个隐层，即三层的结构，
DNN指的是包含多个隐层的神经网络，如图1所示，根据神经元的特点，可以分为MLP、CNNs、RNNs等，下文在区分三者的时候，都从神经元的角度来讲解。MLP是最朴素的DNN，CNNs是encode了空间相关性的DNN，RNNs是encode进了时间相关性的DNN。
1、DNN(深度神经网络), 2、CNN(卷积神经网络), 3、RNN(循环神经网络)
RNN(循环神经网络)，和CNN(卷积神经网络)是深度学习经常进行比较的两个概念，下面小编整理了RNN和CNN的一些区别，希望对大家有所帮助。 1.从应用方面来看CNN主要用于图像识别比较多，而RNN被用于语言处理多一些，主要用于时序和NLP RNN的假设——事物的发展是按照时间序列展开的，即前一刻发生的事物会对未来的事情的发展产生影响。 CNN的基础的假设——人类的视觉总是会关注视线内特征最明显的点 2.当RNN、CNN都用于NLP时，它们的区别在于：
之前提到的CNN模型主要用到人类的视觉中枢，但其有一劣势，无论是人类的视觉神经还是听觉神经，所接受到的都是一个连续的序列，使用CNN相当于割裂了前后的联系。从而诞生了专门为处理序列的Recurrent Neural Network（RNN），每一个神经元除了当前信息的输入外，还有之前产生的记忆信息，保留序列依赖型。
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