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创业需聚焦垄断领域细分市场

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简介：
在当今竞争激烈的商业环境中，创业者应集中精力于具有高度潜力和低竞争性的特定细分市场，以实现可持续发展和成功。 创业的关键在于细分市场并实现垄断。对于互联网创业者来说，《创新工场》提供了一些值得参考的内容。

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  • 创业需聚焦垄断领域细分市场
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    在当今竞争激烈的商业环境中，创业者应集中精力于具有高度潜力和低竞争性的特定细分市场，以实现可持续发展和成功。 创业的关键在于细分市场并实现垄断。对于互联网创业者来说，《创新工场》提供了一些值得参考的内容。
     
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  • 计算机行业周报：低空经济受多重利好，聚焦两大领域.pdf
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    本报告分析了当前计算机行业的动态，重点关注低空经济发展趋势及政策利好因素，并深入探讨两个关键领域的发展前景。 ### 计算机行业周报：低空经济迎多重催化，重点关注两类方向 #### 一、低空经济的快速发展与催化因素 近期，低空经济领域迎来了显著的发展与多种推动因素，特别是无人驾驶载人电动垂直起降飞行器(eVTOL)的成功试飞频次增加，表明这一领域的商业化进程正在加速。低空区域通常指的是距离地面1000至3000米之间的空间，其应用场景广泛，包括通用航空制造、物流运输、旅游观光以及农业生产等多个领域。 **催化因素**主要包括以下几点： 1. **技术创新与产品成熟度提升**：技术进步使得eVTOL等飞行器的安全性和可靠性显著提高，使其商业应用成为可能。 2. **政策支持和法规完善**：政府对低空经济的支持力度不断增强，并不断完善相关法律法规，为行业的健康发展提供了良好的环境。 3. **市场需求增长**：随着人们生活水平的提升及新型出行方式的需求增加，对于低空领域的服务与产品需求也在不断增加。 #### 二、低空经济发展中的政策端和法规端推进 自2021年我国首次明确提出发展低空经济以来，相关政策及法规持续出台和完善。尤其是中央经济工作会议在2023年底明确将低空经济列为国家战略性新兴产业之一，进一步提升了其在国内的战略地位。 **具体进展包括：** 1. **法规建设**：《无人驾驶航空器飞行管理暂行条例》于2024年1月1日正式实施，该条例构建了无人驾驶航空器的全链条管理体系，为无人机产业规范化发展奠定了基础。 2. **政策支持**：深圳等城市出台了一系列促进低空经济发展的政策措施。例如，《深圳经济特区低空经济产业促进条例》规划到2025年在深圳建立大量低空飞行器起降平台和航线，并吸引更多的相关企业入驻。 这些政策与法规的出台不仅推动了低空经济的发展，也为其他地区提供了参考经验。 #### 三、研发端与基础设施端的发展机遇 随着低空经济的发展，对于飞行器设计制造及控制系统等方面的技术研发需求日益增长。此外，为了支持这一领域运行还需要建设相应的基础设施如指挥调度系统和无人机防控平台等。 1. **研发端**：索辰科技等公司将会受益于对仿真软件的需求增加。 2. **基础设施端**：莱斯信息、国投智能以及佳讯飞鸿等企业将成为重要的参与者，推动相关设施建设与发展。 #### 四、关注重点 鉴于低空经济的发展趋势，建议投资者重点关注以下两个方向： 1. **低空经济基础设施建设**：推荐投资于如莱斯信息、国投智能和佳讯飞鸿等相关企业的项目。 2. **研发端企业**：索辰科技及坤恒顺维等公司在飞行器仿真软件与无线信道测试领域具有竞争优势。 此外，报告还提及了其他值得关注的领域包括人工智能、数据要素、基础工具链、卫星互联网、工业软件以及网络安全等领域，在低空经济的发展过程中这些行业将扮演重要角色。 ### 结论 作为新兴的战略性产业，低空经济在技术创新、政策支持和市场需求共同作用下正迎来快速发展期。无论是创业者还是投资者都应关注这一领域。未来随着更多技术和法规的完善，预计低空经济将成为推动经济增长的新动力。
     
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    本研究深入探讨了应用于个人所在城市的地理信息系统（GIS）技术及其实践应用，旨在利用GIS分析优化城市管理与规划。 目录 由戴少青创建的城市GIS研究相关邮件及我的一些关于Urban的研究代码（基于R、Matlab、Python、CGA等）。 1. ArcGIS中的OLS可视化（for R） 细节：这是我在帮助同学完成作业时所编写的内容，该作业探讨了北京的AQI与百度搜索索引之间的关系。2015年，北京大学刘教授发表了一篇论文《社会感知：一种理解我们社会经济环境的新方法》，其中提到的家庭作业数据是社交感知的一个典型例子。 2. 北京的AQI及Search Index（for R） 在我协助下完成的同学作业内容，探讨了北京的空气质量指数(AQI)与百度搜索索引之间的关系。这项工作基于北京大学刘教授于2015年发表的一篇关于社会感知的研究论文，该论文提出了一种理解我们社会经济环境的新方法。 3. folium中的空间可视化演示（适用于Python） 一些使用叶片进行的空间可视化的示例展示。 4. 以上内容概述了我研究和学习的一部分成果。
     
  • 端到端机器学习的房价预测项目：聚焦加州市场
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    本项目运用端到端机器学习方法，专注于分析加州房地产数据，构建预测模型以准确估算房价趋势。 一个端到端的机器学习项目用于预测加州房价。该项目涵盖了从头至尾构建机器学习项目的各个阶段：数据获取、可视化以及发现意义；准备不同的机器学习算法；选择并训练模型；微调模型；保存模型等关键步骤，并在Jupyter笔记本中提供了详细的说明。 使用的数据集是housing.csv，整个流程旨在帮助理解如何在一个真实世界的问题上应用端到端的机器学习方法。