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物流园策划方案:基于建设区域物流经济信息化平台的研究

搭建货流、资金流、商流、信息流的集聚平台,打造物流业、金融业、商业与信息产业集聚区域; 多产业进行资源优化配置,联合第三方物流企业、银行、商会及网络、通讯等企业,通过多赢合作方式共同经营; 集星级酒店服务、大型商场化营销、环境管理、银行VIP式客户管理等管理手段为一体。

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200911宁波空港物流园区布局详细规划与研究

宁波空港物流园区同时是《宁波市现代物流发展规划》中确定的“一主六副”七大物流园区 的重要一环。它的发展将为宁波建设浙江省综合物流中心城市、长三角南翼的国际物流中心枢纽 起到重要作用。特别是今年国家四部委批准宁波设立空港保税物流中心后,空港物流园区的作用 将更加凸显。本次规划正是基于以上背景提出的。

  • 2021-12-01
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大连东北亚航空城通用航空产业发展规划20100729

抓住中国通用航空产业发展的历史性机遇,以辽宁省、大连市以及开发区十二五规划为基本蓝图, 充分发挥大连市的港口与空域优势;将东北亚航空城通用航空产业融入黄、渤海经济圈与东北经 济走廊的发展格局;实现通用航空产业与东北工业基础和黄、渤海旅游资源优势的有机结合,建 设以航空工业为基础、以航空服务业为主导、以海滨航空小镇为特色的航空之城,将通用航空打 造成为开发区乃至大连市的支柱产业,逐步占据东北亚经济圈通航产业核心地位,并在此基础上 开展世界范围内的通航业务往来与交流。

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关于产业地产开发运营模式的分析报告

土地一级开发指由政府或其授权委托的企业,对一定区域范围内的城市国有土地、乡村集体土地进行统一的征地、拆迁、安置、补偿,并进行适当的市政配套设施建设,使该区域范围内的土地达到一定的建设条件(“三通一平”、“五通一平”或“七通一平”)使之成为“熟地”,再对熟地进行有偿出让或转让的过程。

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汉哲管理咨询介绍:汉哲战略人力资源管理系统

汉哲管理咨询,是国内领先的战略规划与集团管控专业咨询机构之一,聚焦战略规划与集团管控为核心的咨询服务,包括:企业战略与商业模式研究、集团管控体系设计、运营管理体系建设、流程制度建设、内控与风险管理、企业文化再造等方面的咨询服务。当前,汉哲咨询(集团)旗下拥有全资、控股及关联类管理服务机构11家,涉及管理咨询、人力资源咨询、人才培养、大数据与信息化服务、投资顾问等管理服务的主要环节。

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合富辉煌2010年11月新鸿基佛山澜石项目前期策划案例分享

为什么推荐新鸿基佛山澜石项目?因为我们认为它具有超凡意义:它的意义不仅仅在于项目产生的价值,更在于它反应出合富辉煌的智慧、力量与精神。城市价值:处在新旧城市中心区的联结位置,承旧纳新,随着旧城价值延伸和新城价值提升,澜石片区城市价值不断升级。交通价值:辐射广佛,唯一实现独享的地铁站点更能实现区域统筹发展,成为区域价值重组及提升的有力支撑

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思科:高校数据中心解决方案

思科宣布已实现自动策略执行,帮助企业为业务应用建立安全的环境。在任意厂商的基础设施中,无论应用是位于虚拟、裸机、物理服务器、私有云或公有云中,策略执行都不会受到影响。这一全新执行模式将策略与工作负载特征和行为绑定在一起,可确保即使移动工作负载,策略也能保持不变。

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工业互联网之智能电厂解决方案

工业互联网不是互联网在工业的简单应用,而是具有更为丰富的内涵和外延。它以网络为基础、平台为中枢、数据为要素、安全为保障,既是工业数字化、网络化、智能化转型的基础设施,也是互联网、大数据、人工智能与实体经济深度融合的应用模式,同时也是一种新业态、新产业,将重塑企业形态、供应链和产业链。

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低空基础设施发展研究报告(2025)

当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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2025年车路云一体化系统云控基础平台功能场景参考架构报告2.0

汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。

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2025年中国新锐品牌全球成长白皮书

过去十年,中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力,在国内细分市场中迅 速崛起,创造了一个又一个“爆款神话”。

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“十五五” 时期数据资源高效流通利用研究报告

数据巳成为关键生产要素。 在数字经济时代, 数据作为与传统生产要素(土地、 劳动力、 资本、 技术)并列的新型要素, 其价值本质在于通过汇聚、 加工和应用, 优化资源配置、 提升生产效率并创造经济价值。 这一地位的确立源于数据在经济社会发展中的核心驱动作用, 它不仅是信息社会的基础资源, 更是推动新质生产力发展的核心引擎。 习近平总书记指出, 数据是数字经济时代的基础性资源、重要生产力和关键生产要素。 近年来大模型技术不断取得突破, 大规模高质量训练数据的投入在其中起到了关键作用,也进一步将?“?以数据为中心的人工智能?“?推向一个新阶段。 在国家层面, 以《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》 (“数据二十条”?)为核心框架的数据基础制度体系巳经构建。 该体系围绕数据产权、流通交易、收益分配、安全治理四大支柱深化制度建设,旨在激活数据要素潜能并规范市场秩序。 这?一“?四梁八柱”式的制度设计, 正从政策框架向实操落地转化, 为数字中国建设筑牢制度根基。 流通利用具有显著紧追性。?一要突破经济增长瓶颈。 通过数“ 十五五”?时期(2026—2030年), 推动数据资源高效据流通优化资源配置, 提升全要素生产率, 显著降低传统要素(资本、 劳动力)错配成本。 二要满足新质生产力培育的追切需求。 人工智能、 生物育种等战略新兴产业依赖高质量数据融合;数据流通滞后将直接阻碍大模型训练、 新材料研发等关键创新进程, 削弱国际竟争力。 三要破解数据要素市场化改革的深层次梗阻。权属界定模糊导致企业?“?不敢流通”等制度性堵点亟待疏通;数据跨境流动、 隐私保护等风险尚未建立系统化治理框架;安全与效率的平衡面临挑战。 四要抓住全球竟争格局重构的战略窗口期。 加速应对以美国为首的数据跨境流动规则体系, 提升我国数据跨境流通能力与数字贸易规则话语权。 因此, “ 十五五”时期需以流通效率跃升为核心突破口, 系统破解制度、 技术、 安全三重约束。 AI大模型爆发对数据流通利用提出新挑战。AI时代对数据处理的规模与速度要求实现了数量级的跃升, 且数据呈现出巨量小文件、 单一?目录海量文件等独特特征;CPU、 网络的新发展也需要全新软件的匹配, 这都对面向AI时代的分布式文件系统提出了新挑战。 伴随千行百业的数字化转型迈向深水区, AI、 HPC、 大数据等新型关键应用正加速融入企业生产决策系统, 其对业务体验和底座支撑的要求也水涨船高, 既有的存储产品及解决方案难免捉襟见肘。 尤值?一提的是, 生成式AI浪潮打开了?“?潘多拉魔盒?", 激活了视频、语音、 文本、 图片等海量非结构化数据的潜能。 很多企业数据中心汇聚了不同应用的多种类、 多格式、 多协议数据, 这对实时分析、 智能决策、 节能减碳提出前所未有的挑战, 以存力变革推动数据服务跃迁势在必行。 本报告着眼于健全AI领域数据资源高效流通利用的政策措施, 提出适应AI应用的数据资源高效流通利用技术路径, 打造高性能分布式存储全闪化数据基础设施底座, 健全精准高效的数据管理体系,构建智能化、 一体化的数据流通利用平台, 深化AI领域数据资源高效流通利用场景, 促进数据高质量供给、 高效流通利用, 降低社会用数成本和用数门槛, 赋能实体经济, 促进社会高质量发展, 打造国际竞争新优势,构建?“数据要素?X?人工智能“?双向赋能的发展格局。

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讲透一个强大算法模型,LSTM

LSTM,善于建模时间序列的非线性动态模式;能够捕捉长期依赖信息。但是训练复杂,对特征解释力较弱。 而随机森林,具有强大的特征选择能力,稳定性高,训练速度快,抗噪性强。但是不擅长捕捉时间序列中的序列依赖性 将二者结合起来的混合模型优势: LSTM用于建模时序依赖性,提取深层次的时间动态特征; RF用于建模非线性关系与残差校正,增强模型稳定性与泛化能力; 结构更灵活,预测更准确,解释性更强。

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讲透最强3类回归算法模型

今儿和大家分别简单的聊聊:线性回归、多项式回归、贝叶斯回归~ 很多朋友不太理解,就是回归,为什么会扯到各种各样的回归?! 咱们今儿来聊聊,希望可以帮助到你~ 线性回归是最基础、最常用的回归方法,能帮助我们快速理解自变量和因变量之间的线性关系,也是很多复杂模型的起点。 多项式回归,在此基础上增加了非线性表达能力,适合处理趋势更复杂但又不想上复杂模型的场景。 贝叶斯回归的厉害之处在于它把不确定性考虑进来了,不仅给预测结果,还能告诉你有多“靠谱”。

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讲透一个强大算法模型,XGBoost

今儿和大家聊一个非常常用,且重要的分类模型算法:XGBoost ! 要做分类问题(输出类别),XGBoost 是一种把很多“弱”决策树串起来,变成一个强预测器的算法。 为什么叫 Boost(提升)?每一棵树都不是独立的随机森林那样“并行平均”,而是按顺序逐棵建立:每次新增的树想要纠正前面所有树犯的错误(就像下一位选手在接力里跑得更好来补偿前面的差距)。

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