令人印象深刻的润滑油广告词

令人印象深刻的润滑油广告词,第1张

我们经常会看到关于润滑油的 广告 ,那么你对哪些广告词印象深刻呢下面是我带来关于令人印象深刻的润滑油广告词的内容,希望能让大家有所收获!
令人印象深刻的润滑油广告词摘抄
1 无声的世界,你想要吗!

2 至德无名,至润无声。

3 润滑之力,走向国际。

4 沟通带走隔阂,润滑驱散摩擦。

5 润则无声,滑则无痕。

6 至润无声,至诚有道。

7 让接触零摩擦。

8 因为有你,世界加快脚步!

9 戴维润滑油让生活更舒适。

10 戴纬无声,世界永动。

11 戴维戴维润滑油,润物细无声。

12 至臻品质,至诚服务。

13 好马配好鞍,好车相差间。

14 好的发动机,只用戴维润滑油。

15 润驰无限,滑骋世界。
令人印象深刻的润滑油广告词欣赏
1 润天下,纬一家。

2 润物无声,滑动无痕。

3 给润滑多一纬度的关心。

4 润行天下,享誉全球。

5 润泽天成·新一天。

6 行无疆,润有道。

7 因为有你,世界永不止步!

8 世间万物,唯润无声。

9 润物无声,戴维润滑油。

10 敢于突破大气层。

11 高品质,好润滑,零摩擦。

12 至润品质,至诚服务。

13 节能,低噪每一天。

14 科学润滑,世界速度。

15 点滴流露,和谐持久。
令人印象深刻的润滑油广告词精选
1 精品所在,戴维润滑油。

2 臻于至润,服务至心。

3 博新巨,巨强,巨滑,巨持久。

4 引领卓越,畅通无阻,一脉相承,通达四方。

5 百年“根源”,孜孜不断。

6 源根润滑油,天下数风流!

7 爱驾吗爱就给他博新巨,一路滋润!

8 博新巨,创奇迹。

9 博新巨,驰骋的坚强后盾。

10 博新巨,让你的生活少点摩擦,使你的生活走的更远。


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答:‘’咏春雨‘’。提‘’题:‘’供参考!祝:〈勤施〉必大成!
‘’随感‘’
触景生情诗味浓
情至笔端自然成
设问天公句式佳
感怀明月情意丰
注:诗已大成!勿改动!
老友!书赠!

微电子技术、光电子技术、通信技术、网络技术、感测技术、控制技术、显示技术等。
现代信息技术,是借助以微电子学为基础的计算机技术和电信技术的结合而形成的手段,对声音的、图像的、文字的、数字的和各种传感信号的信息进行获取、加工、处理、储存、传播和使用的能动技术。
现代信息技术,英文名:modern information technology
类别:技术 应用:电脑、网络、网上学习 *** 作模式等。
正面影响:当今世界正在向信息时代迈进,信息已经成为社会、经济发展的"血液"、"润滑剂";现代信息技术广泛地渗透到和改变着人们的生活学习和工作;信息产业正逐步成为全球最大的产业。在这股席卷全球的信息化浪潮的冲击下,城市规划、城市建设、城市管理、城市的传统形态与功能等城市发展的诸多方面也无一例外地受到了现代信息技术的强大影响,城市正面临着新的发展契机。
负面影响:现代信息技术对城市发展的负面影响主要表现在以下方面:生态环境恶化、人口就业压力、信息分配不公、隔离问题严重化。

数据的分析从所周知,大数据已经不简简单单是数据大的事实了,而最重要的现实是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的,深入的,有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识,大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢?1 可视化分析。大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。2 数据挖掘算法。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据,如果一个算法得花上好几年才能得出结论,那大数据的价值也就无从说起了。3 预测性分析。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。4 语义引擎。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战,我们需要一套工具系统的去分析,提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。5数据质量和数据管理。大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面,当然更加深入大数据分析的话,还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。大数据的技术数据采集:ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取:关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构:云存储、分布式文件存储等。数据处理:自然语言处理(NLP,Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言,所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU,Natural Language Understanding),也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支,另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。统计分析:假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。数据挖掘:分类(Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)、聚类(Clustering)、描述和可视化、Description and Visualization)、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像,视频,音频等)模型预测:预测模型、机器学习、建模仿真。结果呈现:云计算、标签云、关系图等。大数据的处理1 大数据处理之一:采集大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的数据,并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如,电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据,除此之外,Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。在大数据的采集过程中,其主要特点和挑战是并发数高,因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和 *** 作,比如火车票售票网站和淘宝,它们并发的访问量在峰值时达到上百万,所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。2 大数据处理之二:导入/预处理虽然采集端本身会有很多数据库,但是如果要对这些海量数据进行有效的分析,还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库,或者分布式存储集群,并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算,来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大,每秒钟的导入量经常会达到百兆,甚至千兆级别。3 大数据处理之三:统计/分析统计与分析主要利用分布式数据库,或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等,以满足大多数常见的分析需求,在这方面,一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata,以及基于MySQL的列式存储Infobright等,而一些批处理,或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大,其对系统资源,特别是I/O会有极大的占用。4 大数据处理之四:挖掘与前面统计和分析过程不同的是,数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题,主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算,从而起到预测(Predict)的效果,从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes,主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂,并且计算涉及的数据量和计算量都很大,常用数据挖掘算法都以单线程为主。整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤,才能算得上是一个比较完整的大数据处理。End

解:设明明至少答对x题。

4x-(30-x)>90
4x-30+x>90
5x>120
x>24

答:明明至少答对24题。

润无声为你解答。希望能够帮助到你!有不明白的地方欢迎追问。祝你学习进步!

之前,我们讲过很多企业家、投资人和国外的创新企业的故事,其实细心的你也许早就发现这些大咖或企业都在一件事情上非常一致,那就是未来的科技发展。

从国外的大型企业来看,无论是采取并购、收购还是自主研发,它们都在积极地拓展科技领域,把原有的传统经营方式与高新技术相结合,或是完善升级原有的技术体系;而小型的初创企业则表现的更为明显,大多数国外初创企业都选择以技术创新为发展支柱,而创新的技术也成了它们面临传统大企业挑战之时赖以生存的最重要砝码。

近几天金牌顾问也仔细研究了Pwc的科技报告,梳理了一番,那么今天,就让我们带大家一起从Pwc的报告里,看看未来科技发展的趋势吧。

一、未来科技八大趋势

Pwc的报告中总结分析了未来八大科技趋势,让我们先来看一下:

1人工智能(AI)

软件算法能够执行通常需要人类智力才能完成的任务,如视觉感知、语音识别、决策制定以及智能语言翻译,说到这里插播一则消息,据说Google最新推出的人工智能翻译,即神经网络翻译系统,是基于模仿人类神经思考的方式研发的,目前其翻译的基准度已经可以与真人翻译相媲美,怎么样,再不努力学英语,机器都超过你了。

好了插播结束言归正传,据Pwc报告总结,人工智能是一种"伞"式概念,由多个子域构成,如侧重程序开发的机器学习,在获取特定数量的新数据时,该程序启动自我学习、理解、推理、计划和行动。

2增强现实技术(AR)

通过叠加图像或音频,对现实世界的信息或视觉进行补充,进而提升用户对于任务或产品的体验。对现实世界的"增强"是通过辅助设备演示上述信息。AR与虚拟现实(VR)完全不同,后者的设计与使用理念是在一个受限的体验环境中重造现实。

3 区块链

分布式电子账本,利用软件算法记录并确认交易,可靠且匿名。交易记录由多方 共享 ,信息一旦进入区块链便无法修改,下游链条巩固上游交易。

4无人机

空中或水域里的设备和运载工具,如无人驾驶飞机(UAV),无需人类在机上 *** 作飞行或移动。无人机可在预设路线上通过机载电脑实行自动 *** 作,或对其进行远程控制。

5物联网(Internetofthings简称IoT)

物品(如设备、车辆等)网络与传感器、软件、网络连通和计算能力相结合,在互联网上采集交换数据。物联网使得物品能够实现相互连接、远程监控或控制。物联网一词现代表任何可通过联网实现相互"连接"并获得准入的设备。工业物联网(IIoT)是物联网的一个分支,是物联网在制造业和工业方面的运用。

6机器人

机电设备或虚拟代理自主或按照预设指示(通常是计算机程序)自动 *** 作、强化或协助人类活动。这里要说明其实无人机也属于机器人的一类,但是Pwc的报告中为了具体细分把它们暂列为不同类别。

7虚拟现实技术(VR)

计算机生成模拟的三维图像或完整场景,其空间受到一定限制(这点和AR不同),观众可以以现实的方式与其进行互动。虚拟现实是一种身临其境的体验,通常需要佩戴设备,最常用的是头盔/耳机。虚拟现实技术已经深入人们生活,从企业经营、战略制定到普通大众的生活娱乐升级,随处可见它的身影。

83D打印

一种添加物制造技术,它是基于数字模型为基础,通过对物体进行切片并逐层打印创造三维物体。3D打印靠的是创新型"墨汁",其打印原材料包括塑料、金属以及最近出现的玻璃和木材等材料。

二、为什么科技发展成为社会与企业发展的引领因素

那么,究竟是那些原因促使先进科技成为潮流,成为企业发展的引领者的呢?大概乍一听到这个话题,大家的反应都会是:"因为社会在发展进步啊。"但是这个答案未免有些笼统,那么接下来,我们就看一下Pwc报告中总结出来的几大原因吧:

1获取技术成本更低

现如今,计算、储存和连通这三项基础技术的价格相较于几十年前已经大幅降低,而性能却大为提高。互联网、移动技术和云计算飞速发展,源代码开放,融资渠道不断增加,为创业和非传统竞争者降低了门槛,帮助他们快速发展壮大,甚至逐渐成为各个行业中的颠覆者。

2技术全球化

现如今发达国家和发展中国家在相似的技术平台上创造、合作、沟通和消费,这激发了全球性创新。人们常说经济全球化,但实际上现在更值得关注的是技术全球化,在《华尔街日报》追踪报道的146个"科技独角兽"企业中,27%来自亚太地区,比例较五年前的20%有所上升。这些估值高、发展迅速的新公司遍布全球,它们正在致力于研发多领域(如金融、O2O服务和共享经济)创新性平台的运用。

3技术依赖度不断攀升

随着人们在生活和工作中逐渐依赖于使用互联网、笔记本电脑、移动设备、协作工具和其它技术,我们的社会运营模式也在悄然地被人们的新习惯所影响。人们普遍认为是社会的发展在促使人们不断接触新鲜事物、高端技术,但实际上人们的新需求和体验新升级也在很大程度上推动着社会科技的发展进步。现在,商业用户也期待他们在工作场合中所接触到的技术能像自己私人设备一样便捷、高效、先进,这促进了现代办公的"科技化",也体现了消费者技术强大的影响力。

4技术转型

据Pwc报告调查发现,行业内处于技术领先地位的企业,实现收入和利润快速增长的几率是落后企业的两倍。最初,技术竞争优势被视为提高企业效率的"利器",它可以帮助企业以更高质量和更低成本完成相同任务。但现在,技术革新俨然已经成为开辟新收入来源和实现传统行业转型的最快途径,某种程度上,这就意味着科技已经不是单纯的优势制造者了,而成为了跟上时代发展脚步的必备因素。

5技术的乘数效应

现在的科学技术已经不是作为单一的个体存在了,绝大多数的情况下,个体技术会建立在彼此的基础上并相互扩大影响,为所谓的"第四次工业革命"创造了条件。在普华永道近期举办了技术研讨活动中,参与者们注意到,人工智能这项新兴技术实际上是机器人技术(另一种正不断发展的技术)的原动力,这项技术的运用正从工厂延伸至各种企业或公共场所之中。

三、先进科技的应用和人力资源的问题

讲完了科技发展的趋势以及其深层原因,接下来我们从Pwc的报告里了解一下这些技术目前对企业发展最明显的案例,以及可能存在的问题吧。

首先就是客户互动方面,上文总结的八项核心科技已近乎从各个方面重塑了企业与客户的互动,无论是销售与市场营销,还是开具账单、售后服务。拿人工智能举个例子,它应用于机器学习,可以帮助处理大量客户行为数据,对其模式进行识别,企业可利用该模式提高客户互动。举一个例子,Nao是由日本最大银行三菱UFJ金融集团推出的客户服务试点机器人,它的视觉和听觉"感知"与先进的人工智能相连接,可以帮助它"看见"客户,识别客户及客户的声音。因此,Nao能够客户互动,还用客户的母语向他们问好(Nao能听懂并会说19种语言)。它能在繁忙时段或在特殊事件上给予人类职员帮助,这为该银行吸引了更多的外国客户。在这一点上不得不承认,智能机器人在习得一门语言所花的时间和精力上远远胜过真人,所以机器人服务才有了得天独厚的优势。

其次就是 *** 作运用,人工智能、机器人、无人机和3D打印都能提升 *** 作效率,为企业带来明显的竞争优势。据Pwc报告的调查分析指出:在酒店行业,服务型机器人能将交付成本降低10至100倍。所以,当我们再看到各个商务领域都在源源不断地采用机器人时,原因也就显而易见了。此外,AR技术在企业运营中所起到的作用也是很显著的,在波音,工厂在人员培训时果断抛弃了培训人员专用的PDF版指南,而取而代之的则是平板电脑上的AR-动态指南,这样的举动将装配仿真机翼时的速度提高了30%,精确度提高90%。与此同时,DHL也为库房员工配备了具有AR功能的智能眼镜,AR智能眼镜可以为员工提供拣货指示,帮助完成订单,从而降低了出错率,并将工作效率提高了25%。

但是除了好处之外,也不是没有问题。现代技术对于企业另外一个最明显的影响就是人员及人才方面的影响。这八项核心科技将创造全新的岗位类型,但令人担忧的是,这也将降低就业增长速率。根据Pwc对CEO倾向的调查显示:全球大约有56%的CEO们希望未来五年能够通过机器人的普遍应用削减员工数量,花旗银行一份近期报告表明,由于AI和区块链等技术的应用,银行业将在未来十年减少约30%的劳动力。与此同时,新技术催生新公司(谷歌,仅成立18年,已拥有超过61000名员工)和新的岗位类型,因此,雇主们不得不寻找人和机器的平衡,他们要决定怎样雇用、保留和发掘所需人才,毕竟,人类员工还是要能够和人工智能机器"和平共处"啊。

四、针对时下局势,企业需要考虑的问题

鉴于当下的科技趋势和企业发展前景,企业也面临一些必须要重视的问题,第一点就是如何制定出可持续并且可重复使用的创新战略和流程?这就要从以下几个方面考虑,这些问题都至关重要:

资金:我们如何为由新兴科技驱动的创新活动提供资金?会有独立的投资池吗?各企业是否可根据指导说明自由寻求投资?如有独立投资池,现有利润中心是否将缴税?税费是否将作为企业开支的一部分?

产品类型匹配:使用的新兴科技将如何与整体产品及服务类型进行匹配?新兴科技将作为独立单元还是覆盖单元?当前企业架构内是否将设立技术孵化部门?根据标准作业规程实施创新活动通常会导致失败,因此,企业需要尝试新的开发方法和面向市场的作业流程。什么是最适合我们的?我们应怎样降低风险?我们应怎样将成功的实验转化为主流产品和服务?

第二点,就是企业是否对新科技所产生的影响进行了量化?若无,应怎样完成量化工作-多久能完成?第三点是企业是否拥有新兴科技发展规划?若有,该规划是否紧跟当下趋势?数字时代的显著特征即为瞬息万变,充满颠覆性,所以任何技术计划都无法一蹴而就,正确的做法就是善于观察总结,实时调整战略。追求一成不变的五年发展规划时代已经结束,而现在可以说唯一不变的就只有变化本身,所以明智的企业管理者需要为企业的产品和服务量身定做适合其发展的战略计划,有效的运作方式;这就需要领导层从实际出发,裁剪掉作用不大的产品和服务种类,在这个复杂的过程中,企业应让各业务部门共同参与,并保持各部门沟通交流畅通。

实习编译:李梓晗


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