本文的问题域 ？ 内容信息流app用户增长问题 ？ 内容信息流：图文信息流，短视频信息流、内容+电商信息流 旨在解决的问题 ？ 基于推荐算法视角的信息流产品用户增长问题 ？ 留存问题 ？ 幸存者偏差 本文受众 ？ 信息流产品的 ？ 推荐算法专家 ？ 数据科学家 ？ 产品专家
自动化投放：基于投放策略模型和投放效果数据，建立工业化自动化投放链路，搭建自动投放引擎和效果规则引擎，双重引擎中台助力客户高效高质增长。 拉承一体：通过剪切板+设备指纹+动态打包能力，集成SDK，提供拉承接一体的方案,。具备拉新、拉活等场景有效数据追踪能力，提升推广的转化率。 DPA策略：构造了一整套的自动化、千人千面的广告投放链路，支持每天千万级别的用户实时更新、千级素材自动化筛选、审核与上线机制
当我们提到“用户增长”时，脑子里会蹦出很多概念，最先出现的可能是上图中的AARRR漏斗模型，通过这个模型可以评估出用户不同的生命周期和阶段。 step1. 引流是用户增长的源头活水，我们会注重高效投放，精准引流； step2.转化是用户增长的核心，要让用户快速领略产品核心价值； step3. 留存是用户增长的坚实基础，不断在流量池中沉淀用户的企业才能做大。我认为用户留存始于价值，久于习惯； step4. 变现是用户增长的业务目的，很多时候可以尝试在小程序内变现，除了用户本身以外，不要忽略广告流量也可以变现； step5. 自传播是用户增长的持久动力，不能一味靠自己拉新，还要充分利用用户的社交属性来实现自增长。 比如，疫情期间，ZOOM就将用户的社交属性用到了极致，因为大家一旦开会就会自主下载ZOOM软件，并且不断的影响更多的用户使用ZOOM。
l 游戏数据分析的业务背景 l iData 数据分析引擎TGMars l 为什么选用ClickHouse l 平台在ClickHouse上的使用
问题： 1：内存限制，对于一些大的查询会出现内存不够问题 2：存储限制，随着表越来多，磁盘报警不断 3：cpu限制 64G对于一些大表（每天600亿+）的处理，很容易报错，虽然有基于磁盘解决方案，但是会影响速度 clickhouse的数据目录还不支持多个数据盘，单块盘的大小限制太大 cpu需要根据实际情况而定 解决： 1：机器的内存推荐128G+ 2：采用软连接的方式，把不同的表分布到不同的盘上面，这样一台机器可以挂载更多的盘
主要介绍顺丰在数据仓库的数据实时化、数据库 CDC、Hudi on Flink 上的实践应用及产品化经验。文章主要分为以下几部分： 顺丰业务介绍 Hudi on Flink 产品化支持 后续计划
？ 数值聚合型标签 ？ 如：每个？户最近半年消费次数、最后？次消费时间、近？周消费的 商品类别 ？ 如：某活动开始时间到当前时间，？户的下单？额 ？ 分群标签 ？ 如：将累计充值？额超过 10000 元的？户标记为 「？价值？户」 ？ 如：X运营活动开始后，通过运营？注册下单的？户，则标记为 「X 活动转化？户」
随着投资界和企业界对人工智能的了解逐步加深，人工智能投融资市场更加理性。人工智能投融资频次有所下降，但投资金额继续增加。特别是经过行业的一轮优胜劣汰后，底层技术创业公司以及落地性强的领域如医疗、教育、无人驾驶等创业项目继续受到人工智能领先机构的青睐。
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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
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”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
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教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前，以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进，风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长，能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时，新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求，储能作为支撑能源转型的重要基础设施，正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”
AR眼镜与AI深度融合是下一代计算终端从纯音频，摄像类无屏产品，快速演进为音摄功能延续，新增显示屏的AI智能交互眼镜。AI智能眼镜蓬勃发展，预计市场规模将保持高速增长，2026年销量超过70万台。
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