如何做有背景音乐的网站如何做seo

一．营销型网站建设的作用

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2010年7月1日，2010中国CIO高峰论坛在三亚举行，以下是主题为《下一代电子商务》的高峰对话。

以下为对话实录：

主持人：欢迎大家回来，我们下一个论坛的主题是下一下电子商务，我们也知道现在电子商务非常热，然后我们下一个混谈的主持人是我们的同事，《IT经理世界》杂志社总编助理李黎女士，有请。

李黎：下面有请我们的嘉宾,厦门网站建设，有请汇通天下信息技术有限公司总裁翟学魂先生，有请红孩子（北京）信息技术有限公司高级副总裁徐晶女士有请。刚才我们已经介绍了所有的CIO，但是可能大家不能认识，现在请你们一一也大家介绍一下。

卢亮：我是华数淘宝数字会计有限公司的。

吕长城：大家好我是芳草集化妆品公司的

徐晶：大家下午好我叫徐晶，我们红孩子是一个互联网企业，现在已经从母婴的企业发展成多方面的企业。

翟学魂：大家好。我们的客户用最普遍的货车司机到可口可乐我们的任务是把他们的效率提高一点

主持人：谢谢大家。今天我们的嘉宾有中国最大的淘宝等，虽然大家的任务也所不同，但是大家都很关注互联网。

韦国风：我们公司做电子商务是比较少的，我们认为发展最快的实际上只跟鼠标有关和手机无关的。我就进讲数字类的销售，任何一个产业如果成本不能非常的，如果步步把成本作到非常的低，我们是非常好的切入点，我们在这个行业里选择自己做，其他的选择别人做，在2006年的时候我们和苹果做数字产品销售，主要是下载看，当时是2006年的9月份，销售额在1亿美元左右，这是我们数字化。

主持人：好谢谢卫国风。那卢亮谈谈你对电子商务的看法。

卢亮：感谢有这个机会和大家分享，淘宝网我最初加入的时候是做平台，我们认为现在的电子商务解决品牌的问题，品牌是目前比如我们做网上电子商务的时候，目前都是低价获取用户的，中国的电子商务是品牌比较空白的市场，同样我们做品牌是很累的因为淘宝网的用户太多了，从去年起我们做了一个决定凡是服务类的我们不插手，因为产生了一些企业再淘宝上帮助商家接单子，发货，整个电子商务里面越来越垂直化；如果我们认为数字化的产品零售也会在未来十年内增长很大的，包括视听读学等，现在大家会发现我们教育可以自网上下载视频，音乐也可以，和购买一些支持移动终端的设备，这些内容会成为未来商品的主宰。这些东西代表了未来的发展我们自己做的也是在淘宝网里进行三网融合，主要是把实物内容和数字内容的统一。

主持人：谢谢卢亮。吕长城谈谈你在电子商务的作为独立创业者的心得和经验。

主持人：：谢谢您，你创业几年了？

吕长城：两年，

主持人：成交额？

吕长城：两亿。

主持人：两年的时候是两亿，大家有什么想法吗？那么请徐晶谈谈你的体会。

徐晶：其实刚才吕长城谈到的是代表从互联网的以科技创新为前的进行下，使中小型企业的活力迸发出来，在这里我和大家谈一下我们的体会。红孩子起家为特点的类型，前端把互联网把当做手段，后段也做了回归零售业的管理，包括库存的管理，品位管理，商品以什么样的方面组合一起？互联网和实际位置的比较，我们商品展示的页面里如何区分超市的等等,厦门网站制作，我们把传统零售的经验代入互联网销售中。所以说红孩子是水泥加信息化的企业。传统的商业起家加入互联网的通道，这个是我们基本上的看法。

主持人：谢谢徐晶。我们对会汇通天下也做过报告，今天你给我们谈一谈？

翟学魂：我们在物流的物联网的领域快十年了，之前基本上是烧钱，一论一论的投资，但是从去年是除了客户的数量增长以外我们赚钱也明显增加了，我们个人也比较欣慰，我们的客户也在我们有利润的情况下买单了，这里面的变化其实也也很简单。除了普遍手机以外的其他手机，非PC终端在未来五年来的属于会达到90%以上，换句话说，现在我们绝大部分的信息的获取是坐作办公室里的人输入进去的。可物流是投递员的手里，门口等都不能是办公室里发生，现在在车上，快递员的手说，有可能是一个手机，有可能是个电脑是有效连接在一起的一个手段。如果我们把这些变化在线上，唯一的手段就是终端，未来在物流里物流连里面，物联网会完全改变我们协作的方法。现在我们这个行当非常重要的服务叫位置服务，五年前叫买地图，现在是没有人买了，我最近今天我非常紧张因为没有谷歌的地图，刚才我们说应该顺应这方面的发展，这是我们想说的，90%的服务都在终端，那么多的终端，那么大的数据是没有办法放在企业内部的。最后回到为什么说我们从忽然生意好起来了？主要是我们把云计算和终端结合起来了，我们收客户的一个月的几十元实际上我们的收入是非常高的。

主持人：原来一年的时间每见你，原来就在用最新的云计算。刚才说是对消费心理的把握。迪士尼也是这样，能不能谈谈？

韦国锋：我们在中国做的管理和美国不一样，我们主要是做政策，所以很多的新媒体我们并不会在电视机和院直接纺，在中国的品牌管理主要是以我们卡通形象的扶持为基础，三年以前我们的对象是迪士尼公主，我们花了三年的时间创造这个品牌，在这个基础上我们建立一个字品牌，在这个子品牌要求是独立品牌还是家族品牌，我们最终叫它迪士尼公主。我们首先找到一个做迪士尼服饰的东西，我们刚刚找到了一个在往上开了一个迪士尼的店，之后我们就已经脱离了品牌管理的范畴，后面就是打杂的事情，寻找一个物流商，最后是找一个销售在那里进行？

主持人：谢谢，其实今天中午的我们有一个是嘉宾进行精彩讨论的，也非常精采。现在我们把时间交给场下的朋友，看你们有没有什么看法也可以讨论。

问1：我想问一下淘宝这边，正好卖家也在这边，你们是怎么看大卖家？我们也看到现在很多大卖家也脱离了淘宝，淘宝来说肯定是不希望这样的事情发生，你们也没有深入方法或模式上支持和培养出来而不离开。

卢亮：如果有一天你可以在淘宝上做生意是安全的你是不会搬家的。我们其实要向生意一样，淘宝上的店永远是你的，有的时候被投诉可以会被撤销了，所以他们现在自己做一个店。我们让你的成本最低，如果是这样有人就不愿意离开，即外面开店主要精力也在淘宝上。现在很多的商家淘宝成长起来之后也在淘宝上做，我们主要关注的是如何长久的走下去。

主持人：在座的CIO一般都是传统的企业，我帮你们问一下吕长城你们作淘宝有安全感吗？为什么还要向红孩子进军？

吕长城：进入红孩子我们主要是为了服务客户。我想说第一个是你觉得跟不上淘宝才会走，第二个是不匹配才会，但是也有很多人在淘宝上留一个家。相对来讲淘宝比去年开发多了，流量也还会回到淘宝上，主要是你以什么样的态度看这个问题，我想说，小的公司在开始的时候不要干的太多，也不要因为今天有点小矛盾就搬家,厦门做网站，大家都看好的一面，最后作为一个自由品牌通过互联网构建自己的企业我们是通过数据核心和驱动来购建自己的企业。我们在做yhk的时候也是这样如果永远是我们这种级别早晚会遇到天花板。

主持人：谢谢。各位嘉宾的观点非常精彩，因为时间的关系我们的论坛到这里结束，晚宴的时间大家可以继续讨论。谢谢各位嘉宾，有请各位嘉宾就坐。

主持人：谢谢大家。

常见的大数据术语表(中英对照简版)：
A
聚合(Aggregation) – 搜索、合并、显示数据的过程
算法(Algorithms) – 可以完成某种数据分析的数学公式
分析法(Analytics) – 用于发现数据的内在涵义
异常检测(Anomaly detection) –
在数据集中搜索与预期模式或行为不匹配的数据项。除了“Anomalies”,用来表示异常的词有以下几种：outliers, exceptions,
surprises, contaminants他们通常可提供关键的可执行信息
匿名化(Anonymization) – 使数据匿名，即移除所有与个人隐私相关的数据
应用(Application) – 实现某种特定功能的计算机软件
人工智能(Artificial Intelligence) –
研发智能机器和智能软件，这些智能设备能够感知周遭的环境，并根据要求作出相应的反应，甚至能自我学习
B
行为分析法(Behavioural Analytics) –
这种分析法是根据用户的行为如“怎么做”，“为什么这么做”，以及“做了什么”来得出结论，而不是仅仅针对人物和时间的一门分析学科，它着眼于数据中的人性化模式
大数据科学家(Big Data Scientist) – 能够设计大数据算法使得大数据变得有用的人
大数据创业公司(Big data startup) – 指研发最新大数据技术的新兴公司
生物测定术(Biometrics) – 根据个人的特征进行身份识别
B字节 (BB: Brontobytes) – 约等于1000 YB(Yottabytes)，相当于未来数字化宇宙的大小。1
B字节包含了27个0!
商业智能(Business Intelligence) – 是一系列理论、方法学和过程，使得数据更容易被理解
C
分类分析(Classification analysis) – 从数据中获得重要的相关性信息的系统化过程; 这类数据也被称为元数据(meta
data),是描述数据的数据
云计算(Cloud computing) – 构建在网络上的分布式计算系统，数据是存储于机房外的(即云端)
聚类分析(Clustering analysis) –
它是将相似的对象聚合在一起，每类相似的对象组合成一个聚类(也叫作簇)的过程。这种分析方法的目的在于分析数据间的差异和相似性
冷数据存储(Cold data storage) – 在低功耗服务器上存储那些几乎不被使用的旧数据。但这些数据检索起来将会很耗时
对比分析(Comparative analysis) – 在非常大的数据集中进行模式匹配时，进行一步步的对比和计算过程得到分析结果
复杂结构的数据(Complex structured data) –
由两个或多个复杂而相互关联部分组成的数据，这类数据不能简单地由结构化查询语言或工具(SQL)解析
计算机产生的数据(Computer generated data) – 如日志文件这类由计算机生成的数据
并发(Concurrency) – 同时执行多个任务或运行多个进程
相关性分析(Correlation analysis) – 是一种数据分析方法，用于分析变量之间是否存在正相关，或者负相关
客户关系管理(CRM: Customer Relationship Management) –
用于管理销售、业务过程的一种技术，大数据将影响公司的客户关系管理的策略
D
仪表板(Dashboard) – 使用算法分析数据，并将结果用图表方式显示于仪表板中
数据聚合工具(Data aggregation tools) – 将分散于众多数据源的数据转化成一个全新数据源的过程
数据分析师(Data analyst) – 从事数据分析、建模、清理、处理的专业人员
数据库(Database) – 一个以某种特定的技术来存储数据集合的仓库
数据库即服务(Database-as-a-Service) – 部署在云端的数据库，即用即付，例如亚马逊云服务(AWS: Amazon Web
Services)
数据库管理系统(DBMS: Database Management System) – 收集、存储数据，并提供数据的访问
数据中心(Data centre) – 一个实体地点，放置了用来存储数据的服务器
数据清洗(Data cleansing) – 对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性
数据管理员(Data custodian) – 负责维护数据存储所需技术环境的专业技术人员
数据道德准则(Data ethical guidelines) – 这些准则有助于组织机构使其数据透明化，保证数据的简洁、安全及隐私
数据订阅(Data feed) – 一种数据流，例如Twitter订阅和RSS
数据集市(Data marketplace) – 进行数据集买卖的在线交易场所
数据挖掘(Data mining) – 从数据集中发掘特定模式或信息的过程
数据建模(Data modelling) – 使用数据建模技术来分析数据对象，以此洞悉数据的内在涵义
数据集(Data set) – 大量数据的集合
数据虚拟化(Data virtualization) –
数据整合的过程，以此获得更多的数据信息，这个过程通常会引入其他技术，例如数据库，应用程序，文件系统，网页技术，大数据技术等等
去身份识别(De-identification) – 也称为匿名化(anonymization)，确保个人不会通过数据被识别
判别分析(Discriminant analysis) –
将数据分类;按不同的分类方式，可将数据分配到不同的群组，类别或者目录。是一种统计分析法，可以对数据中某些群组或集群的已知信息进行分析，并从中获取分类规则。
分布式文件系统(Distributed File System) – 提供简化的，高可用的方式来存储、分析、处理数据的系统
文件存贮数据库(Document Store Databases) – 又称为文档数据库(document-oriented database),
为存储、管理、恢复文档数据而专门设计的数据库，这类文档数据也称为半结构化数据
E
探索性分析(Exploratory analysis) –
在没有标准的流程或方法的情况下从数据中发掘模式。是一种发掘数据和数据集主要特性的一种方法
E字节(EB: Exabytes) – 约等于1000 PB(petabytes), 约等于1百万 GB。如今全球每天所制造的新信息量大约为1
EB
提取-转换-加载(ETL: Extract, Transform and Load) –
是一种用于数据库或者数据仓库的处理过程。即从各种不同的数据源提取(E)数据，并转换(T)成能满足业务需要的数据，最后将其加载(L)到数据库
F
故障切换(Failover) – 当系统中某个服务器发生故障时，能自动地将运行任务切换到另一个可用服务器或节点上
容错设计(Fault-tolerant design) – 一个支持容错设计的系统应该能够做到当某一部分出现故障也能继续运行
G
游戏化(Gamification) –
在其他非游戏领域中运用游戏的思维和机制，这种方法可以以一种十分友好的方式进行数据的创建和侦测，非常有效。
图形数据库(Graph Databases) –
运用图形结构(例如，一组有限的有序对，或者某种实体)来存储数据，这种图形存储结构包括边缘、属性和节点。它提供了相邻节点间的自由索引功能，也就是说，数据库中每个元素间都与其他相邻元素直接关联。
网格计算(Grid computing) – 将许多分布在不同地点的计算机连接在一起，用以处理某个特定问题，通常是通过云将计算机相连在一起。
H
Hadoop – 一个开源的分布式系统基础框架，可用于开发分布式程序，进行大数据的运算与存储。
Hadoop数据库(HBase) – 一个开源的、非关系型、分布式数据库，与Hadoop框架共同使用
HDFS – Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File
System);是一个被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统
高性能计算(HPC: High-Performance-Computing) – 使用超级计算机来解决极其复杂的计算问题
I
内存数据库(IMDB: In-memory) –
一种数据库管理系统，与普通数据库管理系统不同之处在于，它用主存来存储数据，而非硬盘。其特点在于能高速地进行数据的处理和存取。
物联网(Internet of Things) – 在普通的设备中装上传感器，使这些设备能够在任何时间任何地点与网络相连。
J
法律上的数据一致性(Juridical data compliance) –
当你使用的云计算解决方案，将你的数据存储于不同的国家或不同的大陆时，就会与这个概念扯上关系了。你需要留意这些存储在不同国家的数据是否符合当地的法律。
K
键值数据库(KeyValue Databases) –
数据的存储方式是使用一个特定的键，指向一个特定的数据记录，这种方式使得数据的查找更加方便快捷。键值数据库中所存的数据通常为编程语言中基本数据类型的数据。
L
延迟(Latency) – 表示系统时间的延迟
遗留系统(Legacy system) – 是一种旧的应用程序，或是旧的技术，或是旧的计算系统，现在已经不再支持了。
负载均衡(Load balancing) – 将工作量分配到多台电脑或服务器上，以获得最优结果和最大的系统利用率。
位置信息(Location data) – GPS信息，即地理位置信息。
日志文件(Log file) – 由计算机系统自动生成的文件，记录系统的运行过程。
M
M2M数据(Machine2Machine data) – 两台或多台机器间交流与传输的内容
机器数据(Machine data) – 由传感器或算法在机器上产生的数据
机器学习(Machine learning) –
人工智能的一部分，指的是机器能够从它们所完成的任务中进行自我学习，通过长期的累积实现自我改进。
MapReduce – 是处理大规模数据的一种软件框架(Map: 映射，Reduce: 归纳)。
大规模并行处理(MPP: Massively Parallel Processing) –
同时使用多个处理器(或多台计算机)处理同一个计算任务。
元数据(Metadata) – 被称为描述数据的数据，即描述数据数据属性(数据是什么)的信息。
MongoDB – 一种开源的非关系型数据库(NoSQL database)
多维数据库(Multi-Dimensional Databases) – 用于优化数据联机分析处理(OLAP)程序，优化数据仓库的一种数据库。
多值数据库(MultiValue Databases) – 是一种非关系型数据库(NoSQL),
一种特殊的多维数据库：能处理3个维度的数据。主要针对非常长的字符串，能够完美地处理HTML和XML中的字串。
N
自然语言处理(Natural Language Processing) –
是计算机科学的一个分支领域，它研究如何实现计算机与人类语言之间的交互。
网络分析(Network analysis) – 分析网络或图论中节点间的关系，即分析网络中节点间的连接和强度关系。
NewSQL – 一个优雅的、定义良好的数据库系统，比SQL更易学习和使用，比NoSQL更晚提出的新型数据库
NoSQL –
顾名思义，就是“不使用SQL”的数据库。这类数据库泛指传统关系型数据库以外的其他类型的数据库。这类数据库有更强的一致性，能处理超大规模和高并发的数据。
O
对象数据库(Object Databases) –
(也称为面象对象数据库)以对象的形式存储数据，用于面向对象编程。它不同于关系型数据库和图形数据库，大部分对象数据库都提供一种查询语言，允许使用声明式编程(declarative
programming)访问对象
基于对象图像分析(Object-based Image Analysis) –
数字图像分析方法是对每一个像素的数据进行分析，而基于对象的图像分析方法则只分析相关像素的数据，这些相关像素被称为对象或图像对象。
*** 作型数据库(Operational Databases) –
这类数据库可以完成一个组织机构的常规 *** 作，对商业运营非常重要，一般使用在线事务处理，允许用户访问 、收集、检索公司内部的具体信息。
优化分析(Optimization analysis) –
在产品设计周期依靠算法来实现的优化过程，在这一过程中，公司可以设计各种各样的产品并测试这些产品是否满足预设值。
本体论(Ontology) – 表示知识本体，用于定义一个领域中的概念集及概念之间的关系的一种哲学思想。(译者注:
数据被提高到哲学的高度，被赋予了世界本体的意义，成为一个独立的客观数据世界)
异常值检测(Outlier detection) –
异常值是指严重偏离一个数据集或一个数据组合总平均值的对象，该对象与数据集中的其他它相去甚远，因此，异常值的出现意味着系统发生问题，需要对此另加分析。
P
模式识别(Pattern Recognition) – 通过算法来识别数据中的模式，并对同一数据源中的新数据作出预测
P字节(PB: Petabytes) – 约等于1000 TB(terabytes), 约等于1百万 GB
(gigabytes)。欧洲核子研究中心(CERN)大型强子对撞机每秒产生的粒子个数就约为1 PB
平台即服务(PaaS: Platform-as-a-Service) – 为云计算解决方案提供所有必需的基础平台的一种服务
预测分析(Predictive analysis) –
大数据分析方法中最有价值的一种分析方法，这种方法有助于预测个人未来(近期)的行为，例如某人很可能会买某些商品，可能会访问某些网站，做某些事情或者产生某种行为。通过使用各种不同的数据集，例如历史数据，事务数据，社交数据，或者客户的个人信息数据，来识别风险和机遇
隐私(Privacy) – 把具有可识别出个人信息的数据与其他数据分离开，以确保用户隐私。
公共数据(Public data) – 由公共基金创建的公共信息或公共数据集。
Q
数字化自我(Quantified Self) – 使用应用程序跟踪用户一天的一举一动，从而更好地理解其相关的行为
查询(Query) – 查找某个问题答案的相关信息
R
再识别(Re-identification) – 将多个数据集合并在一起，从匿名化的数据中识别出个人信息
回归分析(Regression analysis) –
确定两个变量间的依赖关系。这种方法假设两个变量之间存在单向的因果关系(译者注：自变量，因变量，二者不可互换)
RFID – 射频识别; 这种识别技术使用一种无线非接触式射频电磁场传感器来传输数据
实时数据(Real-time data) – 指在几毫秒内被创建、处理、存储、分析并显示的数据
推荐引擎(Recommendation engine) – 推荐引擎算法根据用户之前的购买行为或其他购买行为向用户推荐某种产品
路径分析(Routing analysis) –
针对某种运输方法通过使用多种不同的变量分析从而找到一条最优路径，以达到降低燃料费用，提高效率的目的
S
半结构化数据(Semi-structured data) –
半结构化数据并不具有结构化数据严格的存储结构，但它可以使用标签或其他形式的标记方式以保证数据的层次结构
情感分析(Sentiment Analysis) – 通过算法分析出人们是如何看待某些话题
信号分析(Signal analysis) – 指通过度量随时间或空间变化的物理量来分析产品的性能。特别是使用传感器数据。
相似性搜索(Similarity searches) – 在数据库中查询最相似的对象，这里所说的数据对象可以是任意类型的数据
仿真分析(Simulation analysis) –
仿真是指模拟真实环境中进程或系统的 *** 作。仿真分析可以在仿真时考虑多种不同的变量，确保产品性能达到最优
智能网格(Smart grid) – 是指在能源网中使用传感器实时监控其运行状态，有助于提高效率
软件即服务(SaaS: Software-as-a-Service) – 基于Web的通过浏览器使用的一种应用软件
空间分析(Spatial analysis) – 空间分析法分析地理信息或拓扑信息这类空间数据，从中得出分布在地理空间中的数据的模式和规律
SQL – 在关系型数据库中，用于检索数据的一种编程语言
结构化数据(Structured data)
-可以组织成行列结构，可识别的数据。这类数据通常是一条记录，或者一个文件，或者是被正确标记过的数据中的某一个字段，并且可以被精确地定位到。
T
T字节(TB: Terabytes) – 约等于1000 GB(gigabytes)。1 TB容量可以存储约300小时的高清视频。
时序分析(Time series analysis) –
分析在重复测量时间里获得的定义良好的数据。分析的数据必须是良好定义的，并且要取自相同时间间隔的连续时间点。
拓扑数据分析(Topological Data Analysis) –
拓扑数据分析主要关注三点：复合数据模型、集群的识别、以及数据的统计学意义。
交易数据(Transactional data) – 随时间变化的动态数据
透明性(Transparency) – 消费者想要知道他们的数据有什么作用、被作何处理，而组织机构则把这些信息都透明化了。
U
非结构化数据(Un-structured data) – 非结构化数据一般被认为是大量纯文本数据，其中还可能包含日期，数字和实例。
V
价值(Value) – (译者注：大数据4V特点之一)
所有可用的数据，能为组织机构、社会、消费者创造出巨大的价值。这意味着各大企业及整个产业都将从大数据中获益。
可变性(Variability) – 也就是说，数据的含义总是在(快速)变化的。例如，一个词在相同的推文中可以有完全不同的意思。
多样(Variety) – (译者注：大数据4V特点之一)
数据总是以各种不同的形式呈现，如结构化数据，半结构化数据，非结构化数据，甚至还有复杂结构化数据
高速(Velocity) – (译者注：大数据4V特点之一) 在大数据时代，数据的创建、存储、分析、虚拟化都要求被高速处理。
真实性(Veracity) – 组织机构需要确保数据的真实性，才能保证数据分析的正确性。因此，真实性(Veracity)是指数据的正确性。
可视化(Visualization) –
只有正确的可视化，原始数据才可被投入使用。这里的“可视化”并非普通的图型或饼图，可视化指是的复杂的图表，图表中包含大量的数据信息，但可以被很容易地理解和阅读。
大量(Volume) – (译者注：大数据4V特点之一) 指数据量，范围从Megabytes至Brontobytes
W
天气数据(Weather data) – 是一种重要的开放公共数据来源，如果与其他数据来源合成在一起，可以为相关组织机构提供深入分析的依据
X
XML数据库(XML Databases) –
XML数据库是一种以XML格式存储数据的数据库。XML数据库通常与面向文档型数据库相关联，开发人员可以对XML数据库的数据进行查询，导出以及按指定的格式序列化
Y
Y字节 (Yottabytes) – 约等于1000 ZB (Zettabytes),
约等于250万亿张DVD的数据容量。现今，整个数字化宇宙的数据量为1 YB, 并且将每18年翻一番。
Z
Z字节 (ZB: Zettabytes) – 约等于1000 EB (Exabytes), 约等于1百万
TB。据预测，到2016年全球范围内每天网络上通过的信息大约能达到1 ZB。
附：存储容量单位换算表：
1 Bit(比特) = Binary Digit
8 Bits = 1 Byte(字节)
1,000 Bytes = 1 Kilobyte
1,000 Kilobytes = 1 Megabyte
1,000 Megabytes = 1 Gigabyte
1,000 Gigabytes = 1 Terabyte
1,000 Terabytes = 1 Petabyte
1,000 Petabytes = 1 Exabyte
1,000 Exabytes = 1 Zettabyte
1,000 Zettabytes = 1 Yottabyte
1,000 Yottabytes = 1 Brontobyte
1,000 Brontobytes = 1 Geopbyte

您好！很高兴为您解答:数字化零售实际上就是依托于现代信息技术与智能工具《大数据、云计算、人工智能等》将零售价值链上所涉及的商品信息、物流信息、交易信息及用户信息等进行数字化整合，变成智能设备能够识别、计算、整合、优化的数据资产，通过这些数据资产与零售企业核心价值导向的结合来指导零售业态智能化升级，从而促进消费者体验改善，实现零售商运营效率提升的系统化能力建设。1
数字化能力建设的核心是在零售企业清晰的经营理念与明确的价值导向下进行，数字化的核心是“充分链接”与“用户思维”的充分结合。
数字化建设是零售企业绕不开的能力升级之路，但数字化本身只是实现能力升级的路径而非能力，只有落实到企业的数据化整合、分析、管理与决策，围绕决策展开执行优化的闭环才是能力。2
数字化是零售企业的基础设施而非核心，核心是数字化背后不同零售企业个体所展现出的企业文化，对于任何一家零售企业而言，能决定我们走多远走多久的是我们在企业内部建立的文化烙印。

今天的中国市场变得有点热闹有点残酷，当然还有巨大的增长空间，热闹是大家的、残酷是大家的、增长也是大家的，然而最终是那些由内而外夯实企业经营根基，始终将企业愿景、使命与价值观进行持续实践与坚守的企业会成为增长的拥有者。希望我的回答对你有所帮助！望采纳

易车讯 如今大家都处在智能化产业的变革中，汽车的属性也在发生着转变，从单一的交通工具已经在逐渐的演变为一个智能化产品。目前北京现代为了带给消费者更好的出行体验，正在构建自己的智能出行时代的驾乘体验。

9月16日，为进一步推动HSMART+技术战略的落地实施，北京现代与百度深度合作，在智能出行上未来将会强强联手，而第三代智能网联系统则是北京现代与百度智能化领域的重要合作。

第三代智能网联系统正是北京现代车型“聪明大脑”的核心奥秘，该系统融合了DuerOS智能语音交互功能、车家互控、BLE蓝牙钥匙共享及手机远程控车等前沿便捷功能，为用户打造智能潮流的用车体验。

活动现场，北京现代技术中心产品开发管理部虞春晖详细介绍了第三代智能网联系统的技术优势，并与两位百度技术专家——百度Apollo智能汽车业务部产品架构师汪烈、百度IDG智舱事业部高级产品经理周琳共同分享对于智能化的见解。媒体还亲身体验了第五代途胜L、第十代索纳塔、第七代伊兰特以及库斯途等车型的智能便捷性。

汽车在人们生活中扮演的角色在不断演变，如今它越来越成为人们生活、工作之外的“第三空间”。第三代智能网联系统拥有丰富多样的车机应用和个性化功能，能够为用户打造专属的智能“第三空间”。

第三代智能网联系统的DuerOS 智能语音交互功能拥有强大的语言识别性且更为灵活，只需一句简单的场景化指令，就能轻松实现需求。同时，用户更是能过通过“一条指令”实现多个功能。语言识别功能的高辨识度和执行的准确性让切身体验的媒体们都赞不绝口。此外，用户还能通过车家互控功能实现在车内控制智能家电，或在家通过小度音箱控制车辆等 *** 作，轻轻松松实现多空间联动

BLE蓝牙钥匙功能在现场体验环节赢得了媒体认可——出门不需要再带钥匙，手机通过蓝牙匹配就可控制车锁、启动车辆，更是可以与家人朋友共享钥匙密码，极大提高车辆使用的便捷性。

处于汽车智能变革洪流中，尖端技术和优质产品是企业立足的根本，而开放的姿态和强劲的伙伴则是企业前行的助推器。北京现代深知“众人拾柴火焰高”的道理，选择与国内顶尖科技公司百度携手合作，深入洞察用户需求，深耕智能网联技术，共同为中国汽车市场注入蓬勃活力。

早在2014年，现代汽车品牌便与百度建立了战略合作关系，以积极应对中国汽车市场需求及变化。2015年，北京现代率先将车载智能互联系统“百度CarLife”搭载于全新途胜，让中国用户尽情品尝汽车上的指尖乐趣。2018年开始，现代汽车在智能车联服务、语音识别、车载AI机器人研发和物联网服务等4大领域保持稳定合作关系，为“解放用户双手”做出全面努力。

而未来，双方将进一步发挥各自优势，加快在语音识别、地图导航、车载内容服务生态等车联网功能的合作开发与应用，推动产业的数字化转型。

次元壁打破后力量更强，北京现代与百度的强强联合，不仅在汽车智能网联领域打造出合作样板，更是为满足新时代用户需求做出巨大努力。正如北京现代品牌传播室室长车宇准所说：“在智能化产业变革的潮流中，满足用户期待、超越用户期待是北京现代的行为准则。”未来，北京现代将继续携手百度逐浪踏势、深耕技术、精进产品，让用户放心将精彩未来交给现代。

仁羡值千金是一种以生肖为基础的命理学理论。仁羡值是指一个人的品德和人格魅力，在命理学中被认为是非常重要的因素。仁羡值千金指的是这个人的仁羡值非常高，价值无法估量，就像千金一样。
根据仁羡值千金的理论，每个生肖都有自己的仁羡值。例如，鼠、牛、虎、兔、龙、蛇、马、羊、猴、鸡、狗、猪这12个生肖中，龙、蛇、羊、猴、狗这些生肖的仁羡值比较高，而鼠、虎、兔、马、鸡、猪这些生肖的仁羡值相对较低。
仁羡值千金的重要性在于，它可以影响一个人的命运和成功。仁者爱人，羡者众人。如果一个人的仁羡值很高，他会得到别人的尊重和信任，从而更容易取得成功。相反，如果一个人的仁羡值很低，他可能会遇到许多挫折和困难。
总之，仁羡值千金是一个有用的命理学理论，可以帮助人们了解自己的品德和人格魅力，并在人生中取得更多的成功。

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