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挖掘潜力独角兽—北京市专精特新企业画像报告-北京金融大数据&上奇-2022.10-51页

中小企业是市场的主体,是保就业的主力军。中小企业发展得好的地方,经济都很好。中小企业具有天然的创新活力,是科技创新的生力军,今天的独角兽、单项冠军、隐形冠军,几乎都是从创业起步并成长起来的,中小企业是大企业的摇篮。

  • 2022-11-11
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2022巨量引擎汽车后市场行业洞察报告-巨量算数&途虎养车-2022-70页

中国庞大的汽车保有量,催生了巨大的维修保养、汽车美容、汽车用品等多元化服务需求。尤其对于汽车刚需的养护业务,市场潜力更为突出,汽后市场的发展孕育出全新的潜力空间。广义的汽车后市场包含汽车金融、汽车租赁、汽车用品、二手车、汽车养护与维修、报废汽车等几类。 本报告定义汽车后市场为狭义的后市场,主要集中在维修、保养和汽车用品三大服务领域

  • 2022-11-11
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2022中国洗地机行业与消费者洞察白皮书-奥维云网-2022.10-52页

而洗地机的出现,在很大程度上将拖地属性升级,拖地效果明显提升,并且产品实现了免手洗,真正解决了消费者的拖地需求和使用过程中洗拖布的痛点,可以说开辟了新的赛道,并拉动整个清洁电器快速增长。

  • 2022-11-11
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2023年宏观年度策略报告:万里风云,峰回路转-浙商证券-2022.10.26-89页

全球正在经历百年未有之大变局,万里风云,地缘政治将持续影响经济和市场。展望 2023 年,扰动市场的宏观不确定性因素将逐一淡化,峰回路转,权益市场也将养精蓄锐迎来新的转机。转机主要源自四大层面,经济层面主要是房地产中长期规划出台后政策预期的明朗化;疫情层面主要是联合国定义“大流行”结束后我国疫情防控体系在“动态清零”框架下进一步优化;地缘层面主要是 2022 年冬季来临后俄乌战局将逐步进入动态均衡阶段,战事不确定性下降;海外层面主要是欧债压力风险出清后,金融稳定的压力和美国通胀的回落驱动美联储在 2023 年 Q2 给出更为明确的政策转向信号,海外流动性紧缩的最大不确定因素将转向并趋于宽松。综合考虑全球不确定性因素拐点的潜在时间,我们认为 2023 年两会后市场预期将迎来转折,权益市场将在 Q2 起进入慢牛通道。

  • 2022-11-11
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非凡十年·能源发展成就报告-中能传媒研究院-2022.10-51页

党的十八大以来,在能源安全新战略的科学指引下,我国能源生产和消费方式发生重大变革。能源消费向清洁低碳加快转变,生产和生活领域能效大幅提升,重点领域节能成效明显,全社会节能意识不断增强,能源节约型社会加快形成。

  • 2022-11-11
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灼识咨询-2022智能仓储与工业物流行业蓝皮书-2022-33页

智能仓储与工业物流解决方案主要应用于工业生产物流及商业流通配送两大场景内。工业生产场景注重解决方案与生产节拍的协调性;流通配送场景更注重流通效率、快速响应能力

  • 2022-11-11
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智能数控机床关键技术研究

近些年,随着数字化、网络化、智能化技术的快速发展,数控机床在智能化方面发展迅速。作为高效数控加工技术创新中心中心主任,刘强教授在数控机床领域深耕多年,取得了众多成就,是数控机床领域著名专家。在本讲座中,刘强教授从数控数控机床发展历程及趋势,全面而体系地介绍了智能机床的概念内涵、体系结构、功能模块、关键技术、算法实现等重要知识,是广大读者了解数控机床发展历程,学习智能机床关键技术不可多得的资料。

  • 2022-11-08
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标准化作业改善

标准作业由监督者制作,作业者执行,监督者通过对标准作业进行管理,从业者的动作与标准作业的差异中发现待改善的问题。

  • 2022-11-04
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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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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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