每日互动 与百度在增能服务等方面有业务协作 300766.SZ (每日互动与百度的合作)

媒体7月2日丨(300766.SZ)在投资者互动平台示意，公司与百度在增能服务等方面有业务协作，同时在人工默认新技术等前沿科技畛域坚持亲密互动。随着行业进入大模型时代，公司也在第一期间接入ChatGPT、文心一言、ChatGLM、通义千问、DeepSeek等国际外通用大模型，联合自身的数据积攒和开掘才干以及对特定行业深入洞察，开收回垂直场景类大模型运行在商业营销和公共服务畛域，将“人工默认+”赋能千行百业。

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第三方推送哪个平台好

极光推送（JPush）：是独立的第三方云推送平台，致力于为全球移动应用开发者提供移动消息推送服务。 2016年6月，国内一站式开发者服务平台极光推送发表公开声明，宣布品牌正式全面升级为大数据综合服务商“极光”。 网络云推送服务主要提供以下功能：向移动端推送展现在系统通知栏的通知消息。 以透传的方式将自定义的内容发送到客户端。 开发者可以预先在客户端设定好规则，进行消息定制化。 推送图片、视频、音频、网址等形式的富媒体信息。 提供推送信息和用户行为的统计。 将推送功能可视化，可以直接通过控制台针对特定的用户群，完成通知、消息、富媒体的推送。 个推（浙江每日互动网络科技股份有限公司，股票代码）：是专业的数据智能服务商，[2]以数据技术为引擎[1]主要为移动应用开发者提供消息推送、数据统计、用户画像和运营推广等服务，以及为品牌营销、金融风控、全域旅游和智慧城市等各垂直领域提供大数据解决方案。 想要了解更多专业知识可以到深圳极光了解一下。

个推是什么意思

您好，感谢关注个推。 个推（每日互动股份有限公司，股票代码）成立于2010年，是专业的数据智能服务商，致力于用数据让产业更智能。 公司以海量的数据积累和创新的技术理念，构建了移动开发、用户增长、品牌营销、公共服务等多领域的数据智能服务生态。 公司于2019年3月登陆创业板，成为国内率先在A股上市的“数据智能”企业。 个推聚焦数据智能赛道十余年，构建了“数据积累-数据治理-数据应用”的服务生态闭环。 以开发者服务为基础，公司不断夯实数据底层，强化数据能力，为互联网客户提供便捷、稳定的技术服务与智能运营解决方案。 同时，公司通过构建数据中台——“每日治数平台”，将数据挖掘、萃取和治理能力向各行各业输出，帮助合作伙伴将数据资源打造成为数据资产，并进一步实现数据的价值兑换。 多年来，公司将数据能力深度运用于各细分业务场景，沉淀了深厚的行业知识和丰富的服务经验，并打造了面向企业和政府部门的一系列数据智能产品与解决方案，增能各行业数字化升级。 在移动互联网领域，个推面向互联网行业客户和App开发者提供消息推送、用户运营、一键认证等工具和产品，助力App全方位提升活跃度和用户留存率，目前已服务包含人民日报、新华社、CCTV、新浪微博等在内的数十万APP客户。 截至2022年6月，公司开发者服务SDK累计安装量突破900亿，其中智能IoT设备SDK累计安装量超2亿。 在品牌营销领域，个推与欧莱雅、至初牛奶、汤臣倍健等众多国内外知名品牌都长期保持合作，为品牌提供消费者人群洞察、广告投放优化、营销效果归因、品牌数据资产整合等服务。 个推还为政府部门提供数字化解决方案，比如对人时空动态数据进行综合分析，助力数字政府新基建；帮助交通部门实现绿波带的智能调控；助力交通高速部门打造智慧高速等。 可以查看个推官网，了解个推产品和方案详情，更多产品限时免费试用中

个推

社保局与劳动和社会保障局的区别？

其实都是一家的了，劳动局主要业务是就业方面的，社保局主要是社会保障，所以你其实是跟社保局买的养老。 不过她们都是一体的，所以也没必要去区别开来。

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国内头部app都用的什么推送

抓饭的原料是用新鲜羊肉，胡萝卜、洋葱、清油、羊油和大米。 做法是先将羊肉剁成小块用清油炸，然后再放洋葱和胡萝卜在锅里炒，并酌情放些盐加水，等二十分钏后，再反洗泡好的大米放入锅内，不要搅动，四十分钟后，抓饭即熟。 做熟的抓饭油亮生辉。 味香可口。 维吾尔族群众把抓饭视为上等美餐。

“抓饭”，维吾尔语叫“波糯”，是维吾尔、乌孜别克等兄弟民族执行宾客的风味食品之一。 逢年过节、婚丧嫁娶的日子里，都必备“抓饭”待客。 他们的传统习惯是先请客人们围坐在炕上，当中铺上一块干净餐布。 随后主人一手端盆，一手执壶，请客人逐个淋洗净手，并递给干净毛巾擦干。 待客人们全部洗净手坐好后，主人端来几盘“抓饭”，置餐布上(习惯是二至三人一盘)，请客人直接用手从盘中抓吃。 故取名为“抓饮”。 现在有些家庭执行汉族客人，一般都备有小勺。

关于抓饭还有一段动人的传说。 相传在一千多年前，有个叫阿布艾里依比西纳医生，在他晚年的时候，身体很虚弱，吃了很多药也无济于事，后来他研究了一种饭，进行食疗。 他选用了羊肉、胡萝卜、洋葱、清油、羊油和大米加水加盐后小火焖熟。 这种饭具有色、味、香俱全的特点，很能引起人们的食欲。 于是他早晚各吃一小碗，半月后，身体渐渐地恢复了健康，周围的人都非常惊奇，以为他吃了什么灵丹妙药。 后来，他把这种“药方”传给了大家，一传十，十传百，便成为现在的维吾尔族人普遍吃的抓饭了。

这个传说是否真实，我们且不去考究，但抓饭是一种营养十分丰富的食品，却是实实在在的。 羊油、洋葱、胡萝卜和大米都是含多种维生素的补品，特别是胡葛卜被人们称为“小人参”和“地参”。 用这样的原料做的饭，当然补人了。

现在维吾尔群众中抓饭的种类很多，花色品种十分丰富。 除了选用植物油外，还用动物羊油，骨髓油和酥油来做抓饭。 当然用骨髓油做的抓饭营养价值最高了。 在用肉方面，除了用羊肉之外，还用雪鸡、野鸡、家鸡、鸭、鹅和牛肉。 雪鸡肉的抓饭味道最佳。 不过，有的抓饭也不放肉，而选用葡萄干，杏干，桃皮等干果来做，称之甜抓饭或素抓饭，同样美味可口。 到了夏天，维吾尔族人吃的抓饭花样还更多一些。 南疆的维吾尔族人喜欢在抓饭里放一种“毕也”(木瓜)，有的还放鸡蛋和菜。 最有趣的是在做好的抓饭上放一些酸奶子，称之“克备克波糯”，它既是上等的充饥之物，又是消暑解热的。 食品不过，现在维吾尔族人最讲究的要算“阿西漫吐”，也就是包子抓饭。 在每碗抓饭里放上五、六个薄皮包子。 抓饭和薄皮包子都是维吾尔族的上等饭，把这两者合在一起，真是好上加好，锦上添花。 只有来了贵宾和亲朋好友，主人才会做这种饭来招待客人。

材料：A、糙米1000克，土豆100克，洋葱100克，胡萝卜100克

B、盐少许，菜味香2克

做法：1、糙米洗净泡二小时，放入22公分的高压锅中，水高出糙米200毫升，煮熟备用。 土豆，洋葱，胡萝卜切丁。

2、锅中加水200毫升，土豆，胡萝卜，洋葱在锅中翻炒，再把糙米饭铺在上面，盖好锅盖，用小火煮20分钟，就成了香喷喷的新疆手抓饭。

特点：美味可口

数据智能时代：数据体系建设的实质、思路和方式

极光推送（JPush）：是独立的第三方云推送平台，致力于为全球移动应用开发者提供移动消息推送服务。 2016年6月，国内一站式开发者服务平台极光推送发表公开声明，宣布品牌正式全面升级为大数据综合服务商“极光”。

个推（浙江每日互动网络科技股份有限公司，股票代码）：是专业的数据智能服务商，以数据技术为引擎主要为移动应用开发者提供消息推送、数据统计、用户画像和运营推广等服务，以及为品牌营销、金融风控、全域旅游和智慧城市等各垂直领域提供大数据解决方案。

深圳市和讯华谷信息技术有限公司（极光 Aurora Mobile，纳斯达克股票代码：JG）成立于2011年，是中国领先的开发者服务提供商，专注于为开发者提供稳定高效的消息推送、一键认证以及流量变现等服务，助力开发者的运营、增长与变现。 同时，极光的行业应用已经拓展至市场洞察、金融风控与商业地理服务，助力各行各业优化决策、提升效率。

从五道口怎么去北京站？

二十一世纪，互联网新科技层出不穷。 伴随着大数据、云技术以及整个算力的发展，人工智能技术的研究及应用也迅速壮大，在语音、图像和自然语言方面取得了卓越的成绩。 更为重要的是，政府也在大力发展数字经济，包括党的十九届四中全会首次增列了“数据”作为生产要素，这也进一步反映了随着经济活动数字化转型的加快，数据对提高生产效率的乘数作用凸显，成为最具时代特征新生产要素的重要变化。 个推作为专业的数据智能服务商，于2010年成立至今，在大数据技术的发展过程中，收获了一些成果，也得到了自己的经验和体会。

2019年3月，个推（每日互动，SZ）在创业板上市，主打数据智能。 公司在该领域积极布局，并在实践中探索总结了数据沉淀、数据挖掘和数据应用的“三步走”数据智能方法论。 关于底层，个推提供了消息推送、用户画像、应用统计、一键认证四种开发者服务，同时沉淀了海量数据；中间层是个推引擎层，通过对数据脱敏、筛选、清洗、整理，并经深度挖掘后建模,自主构建“个推大数据平台”。 最上层为数据应用层，提供品牌营销、风控服务、人口空间规划、公共服务等多种大数据服务，增能诸多垂直领域。

本文将结合个推实践，主要围绕三个方面进行展开：数据智能时代的特征、企业面临的实际挑战、数据智能体系建设思路。

数据智能时代的特征

数据智能时代已经来临，如同《大数据时代》中阐述的那样，我们发现并印证了大数据对我们思维、商业、管理等方面存在着巨大的影响。

思维变革

在思维变革方面，我们认为数据智能时代的特征可以归纳为三点：更多、更繁杂、更相关。 更多，意味着人们不再依赖于一小部分数据，而是使用全部数据，并从第三范式向第四范式跃进。

那么，第三范式和第四范式的区别是什么呢？以“雾霾形成的原因”为例进行说明。 第三范式的雾霾研究过程是：首先，提出问题。 比如说,想了解雾霾是什么？怎么预防？其次，提出理论。 根据已有的机理认识，雾霾天气的形成不仅与源头、大气化学成分相关，还与气象因素，包括地形、风向、温度、湿度等有关。 而参数之多，超过了我们常规监测的能力范围。

为此，我们只能去除一些看起来不怎么重要的参数，保留一些简单的参数，提出一个理论。 然后收集数据、模拟计算，并根据计算结果对理论进行修正。 最后获取可信度比较高的结果，对雾霾天气进行预测。

相对应地，第四范式的研究方法是怎样的呢？它的第一个环节与最后一个环节跟第三范式相同，但在中间两个环节两者顺序是相反的，即在第四范式中，我们要先进行数据收集再形成理论。

在第一步问题提出后，我们首先去做的并不是创建一个理论模型，而是把所有可能有用的数据收集起来，然后在此基础上通过机器学习的方法，或者说人工智能的方法，找出对于雾霾形成影响较大的因素，进而提出有关理论。 最后，进行预测，验证结果。 得益于大数据的出现，第三范式才能向第四范式跃进，这也带来了整个思维方式和方法论的变革。

思维变革的第二个特点是更繁杂，即从精确性向概率性的转变。 精确性作为信息缺乏时代和模拟时代的产物，要求数据保证质量、减小误差。 而大数据时代，海量的数据使我们无法一一验证数据的准确性。 更多情况是，我们通过整个数据的分布，找出数据背后的概率性，然后找到有用的数据，剔除没用的数据。

思维变革的第三个特点是更相关。 数据之间不是因果关系，而是相关关系，核心是建立在相关关系分析法上的预测。

总结起来，大数据时代思维变革的特点可以归纳为：

1改变操作方式，使用收集到的所有数据，而不是样本；

2不把精确性作为重心；

3接受混乱和错误的存在；

4侧重于分析相关关系，而不是预测背后的原因。

商业变革

在商业变革方面，数据智能时代的特点主要有三：一切皆可量化、无限的创新可能、数据的选择价值。

“一切皆可量化”指的是随着数据智能时代的发展，我们会发现身边所有的东西都在产生数据，也就是说我们所处的现实世界，与信息世界存在着对应关系。 未来，我们物理世界里的每一种事物都将与数字孪生世界里的一一对应。

数据的真实价值犹如冰山，首要价值只是上面看得见的部分，而背后蕴藏着“无限的创新可能”。 数据在完成直接的业务用途之后，看似好像没有用了，但是一旦跟别的行业数据结合，我们会发现其协同效应非常强，可以创造出巨大的使用价值。 也就是说，目前看似没有价值的业务数据或许在以后能发挥出重要作用。 因此我们建议数据较为丰富的企业或者公司，最好能从现在开始，把业务数据通过某种方式予以保存，譬如采用数据湖的方案。

数据的价值是其所有可能用途的总和，面对这些无限可能的潜在用途就像是在选择，这些选择的总和便是数据的价值，即数据的选择价值。

总结起来，在商业变革方面，数据智能时代的特点主要可以概括为：

1 数据的选择价值意味着无限可能；

2．数智时代要求我们对待数据有别于传统资产；

3．数据的创新意味着很大的不确定性。

我们面临的实际挑战

数智时代我们面临挑战的本质在于数据组织及管理要求（侧重稳定性）与业务的创新需求（侧重灵活性）的冲突。

使用数据核心要解决的几个问题

数据不可知：用户不知道大数据平台有什么样的数据，也不知道这些数据和业务的关系是什么。 虽然用户意识到了大数据的重要性，但不清楚平台中是否存在能解决业务问题的关键数据以及该如何寻找相关数据。

数据不可控：数据不可控是从传统数据平台开始就一直存在的问题，在大数据时代表现得尤为明显。 缺乏统一的数据标准导致数据难以集成，缺乏质量控制导致许多数据因质量过低而难以被利用。

数据不可取：用户即使知道自己业务所需要的是哪些数据，也不能自助便捷地拿到数据。 实际上，数据获取需要很长的开发过程，漫长的需求响应与大数据时代需要快速出具问题解决方案的目标相违背。

数据不可联：大数据时代，企业虽然拥有海量数据，但企业数据知识间的关联还比较弱，尚未把数据和知识体系关联起来。 此外，企业员工难以做到数据与知识之间的快速转换，无法对数据进行深入探索和挖掘，这导致数据的深层价值难以凸显。

我们在公司内部对数据问题进行收集，发现存在几大困难点：业务响应速度慢、数据质量问题频发、数据使用难且取数慢、开发效能低、试错成本高以及数据能力重复建设等。

数据智能技术体系建设思路

总体目标

1．敏捷地支撑业务部门的创新需求，打造快速响应商业需求的服务能力；

2．把不同领域的数据实时打通，体现数据的最大价值；

3．把数据作为资产进行管理。

大多数情况下，我们通过业务的需求，反过来推进公司数据智能体系的建设，其直接的价值体现是成本节约、效率提升和质量提升。

建设思路和原则

1．主要面向内部客户，特别是公司的研发人员及建模人员，以提高业务开发效率为目标；

2．做好元数据、血缘关系管理，提高数据治理程度，以保证数据的质量和安全；

3．提炼公共服务能力等复用程度高的能力优先建设，如：数据提取分析速度、数据治理平台、数据开发平台；

4．数据能力原则上由相应领域熟悉业务，有一定技术积累的团队一起参与建设；

5．能力建设需要重点考虑几大标准：稳定、易运维、可运营、可审计。

在能力建设方面，公司可以设立三层结构：底层是技术中台；中层是数据中台；上层是业务系统。 需要注意的是，有了平台并不意味着问题就解决了。 我们认为最理想的方式是平台与人的能力相结合。 平台沉淀证明了的、可复用的能力；而人更多地去应对创新需求，利用知识创造工具和完善平台。 这也是一个螺旋上升的过程。 平台需要专门的人进行运营、推广；业务需要有会使用平台的、能快速产生解决方案的人，来保证与平台人员的良好沟通与协作。

基于这样的想法，个推在公司的组织保障上构建了这样一个体系：上层目前是虚拟的数据中台部，在合适的时候会成为一个实体部门。 架构组与技术组参与建设数据中台。 此外，我们把部分与数据相关的技术人员派驻到业务部，这样不仅能更好地把数据应用于业务，还能让他们把业务部门的使用效果及问题予以反馈，以此形成一个闭环，我们把它称之为DO（Data Owner）。

互联网的发展将大家带入了大数据时代，而数据智能时代是大数据时代一个重要的发展阶段，机会与挑战并存。 个推将积极把握机会、应对挑战，不断探索数据智能与行业应用的结合点，以创新的技术为开发者提供增能服务、为移动互联网和品牌营销等各垂直领域提供定制化的大数据解决方案。 未来，个推将持续用数据的力量，携手更多的行业伙伴，创建数据智能共赢生态！

线路1： 从海淀走读大学出发,乘坐47路(北京西站-海淀),在宣武门换乘地铁二号线(西直门--西直门),抵达北京站 约3358公里

线路2： 从海淀走读大学出发,乘坐47路(北京西站-海淀),在西单换乘地铁一号线(苹果园--四惠东),在建国门换乘地铁二号线(西直门--西直门),抵达北京站 约1986公里

线路3： 从海淀走读大学出发,乘坐47路(北京西站-海淀),在西单换乘10(北京站-南菜园),抵达北京站 约1782公里

线路4： 从海淀走读大学出发,乘坐47路(北京西站-海淀),在宣武门换乘9(北京西站-金台路),抵达北京站 约1871公里

线路5： 从海淀走读大学出发,乘坐827(北京西站-善各庄),在小营(朝阳区)换乘713(东小口村委会-双龙北口),抵达北京站 约180公里

线路6： 从海淀走读大学出发,乘坐47路(北京西站-海淀),在宣武门换乘821(北京西站-黑庄户),抵达北京站 约1816公里

线路7： 从海淀走读大学出发,乘坐47路(北京西站-海淀),在宣武门换乘848(北京西站-大稿村),抵达北京站 约186公里

线路8： 从海淀走读大学出发,乘坐834(管庄惠河建材市场-中央党校北门),在宽街换乘104(北京站-五路居),抵达北京站 约1866公里

线路9： 从海淀走读大学出发,乘坐834(管庄惠河建材市场-中央党校北门),在宽街换乘104快(北京站-和平里火车站),抵达北京站 约1842公里

线路10： 从海淀走读大学出发,乘坐运通113(吴庄-来广营),在中关村换乘808(北宫门-石佛营),抵达北京站 约2389公里