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德勤-2023年投资管理行业展望:全球投资管理行业有望在良性循环中迈向成功

德勤投资管理行业以全球领先实践引领行业发展,凭借德勤全球资源和专业服务能力,为世界各地 投资管理行业客户提供服务,深刻了解相关市场运作以及企业运营之道。

  • 2024-02-28
  • 阅读175
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德勤-中国消费品和零售行业纵览2023-2023.4-50页

2023年是消费提振年,在促消费政策的持续推动下,消费市场继续保持复苏态势。德勤通过对过去两年细分领域头部企 业绩效对比分析,洞悉影响行业发展的关键驱动因素。同时,我们将穿越疫情周期,结合宏观市场环境以及德勤多年对 消费品与零售行业的服务经验和理解,洞察消费行业未来趋势。本次报告的主要发现如下。

  • 2024-02-28
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东北证券:从海外映射看ChatGPT在A股的投资机会

随着 ChatGPT 的火热,一向标榜基本面的美股 也出现了 ChatGPT Hype:1)BuzzFeed:涨幅超过 300%,其在 ChatGPT 的帮 助下有望实现内容的全自动生产和分发;2)Microsoft:ChatGPT 的最大受益者, Bing+ChatGPT 有望冲击 Google 垄断,Azure+ChatGPT 输出 PaaS 能力, Office+ChatGPT 产生新 SaaS 应用大幅度提升 ARPU;3)C3.AI:涨幅超过 50%, 其通过 ChatGPT 增强 AI 产品能力,助力企业实现数字化转型;4)LivePerson: 涨幅超过 30%,智能客服是 ChatGPT 良好的落地场景,结合 ChatGPT 后公司 Conversation AI 能够更好地理解客户需求进而提升用户财务表现。

  • 2024-02-28
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都市男女&小镇青年发展洞察报告-Mob研究院&库润数据-2023.5-36页

大城市高学历人群较多,家庭受教育程度对下一代工作地选择影响较大和小镇青年相比,都市男女受访者中高学历人群占比更高,近八成为本科以上学历,且家庭整体受教育程度也更高。

  • 2024-02-28
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智能家居解决方案(39页 PPT)

传统硬件企业、互联网企业正借助自身产业链、云计算与大数据技术、资本、渠道、影响力等优势,建立智能家居系统平台,将智能家居设备间相互孤立的数据和信息打通,通过分析数据连接个性化服务,实现数据与服务盈利。

  • 2024-03-13
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智能家居系统解决方案(69页PDF)

智能家居系统解决方案(69页 PDF),智能家居系统解决方案(69页 PDF),智能家居系统解决方案(69页 PDF)

  • 2024-03-13
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智能制造在企业的实践与展望(48页 PPT)

改善角设立目的:快速响应改善者提出的建议,更好地指导改善落实,从而提升提案质量,促进全员参与,且能够与TCC的关爱活动实现互联。

  • 2024-03-13
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智慧产业园商务中心智能化工程初步设计方案

城市商务中心园区产业方向定位为“知识产业园”,形成“互联网 + 新一代信息技术 + 知识服务”的知识服务功能区 建设用地面积为34289.06平方米,计入规定容积率总建筑面积为210400平方米,包括02-03(北区西地块),02-04(北区东地块),03-01(南区地块)三块用地,各个地块均设有3层地下室,功能为机动车停车库(1170个)、商业、人防及设备用房 项目地上5栋塔楼, T1、T2、T3三栋产业研发用房塔楼,T4、T5两栋宿舍塔楼,裙房1~2层为大堂、商业配套及公共配套,其中02-03地块首层设有公交首末站 该项目是商业、住宅,办公综合体建筑

  • 2024-03-06
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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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