Ortiz 等 ［ 5］以 2009 年 甲 型 H1N1 流感暴发为出发点，分别选取 2003－2008 年 GFT 数据和美国 CDC 流感病例监测数据以及实验 室确诊病例数进行相关分析，皮尔逊相关指数分别 为 0.94 与 0.72。在加拿大，Eysenbach［6］通过追踪 谷歌流感相关搜索词与 2004－2005 年度监测数据 比较研究，发现搜索词点击量与第二周流感病例数 相关性高达 0.91；Malik 的同期搜索量的关系，研究发现相关指数分别为 0.82、0.90 和 0.78；西班牙、韩国与中国广东省均有 研究证明检索词的搜索量与流感监测病例数存在 一致性［10–12］。以上研究表明基于谷歌平台，该方法 在不同语种间同样适用。 在中国，大量网民选择百度作为首选的搜索引 擎，基于百度搜索引擎的流感监测研究也相继开 展。Yuan 等［13］尝试使用百度搜索平台，通过关键 词筛选、过滤、指数复合和建立模型四步来预测流 14］ 发现 2013 年中国 H7N9 流感暴发期间，公众对疫 情的关注和流感疫情严重程度存在显著的正相关； 百度搜索词 H7N9 的搜索量在早期急剧的增长，随 后出现波动，其中百度指数与病例累计死亡率的相 关指数为 0.43；Xie 等［15］与 Liu 等［16］在研究中也 得出公众对疫情的关注和流感疫情严重程度存在 正相关的结论。Luo 等［17］同时收集了百度和谷歌 搜索引擎数据，对 2009

6 个月内的公 司股价（或行业指数）的涨跌幅相对同 期市场基准指数的涨跌幅； 2. 市场基准指数的比较标准： A 股市场以海通综指为基准；香港市场以 恒生指数为基准；美国市场以标普 500 或纳斯达克综合指数为基准。 类 别 评 级 说 明 股票投资评级 优于大市 预期个股相对基准指数涨幅在 10%以上； 中性 预期个股相对基准指数涨幅介于-10%与 10%之间； 10%之间； 弱于大市 预期个股相对基准指数涨幅低于-10%及以下； 无评级 对于个股未来 6 个月市场表现与基准指数相比无明确观点。 行业投资评级 优于大市 预期行业整体回报高于基准指数整体水平 10%以上； 中性 预期行业整体回报介于基准指数整体水平-10%与 10%之间； 弱于大市 预期行业整体回报低于基准指数整体水平-10%以下。 下载日志已记录，仅供内部参考，股票报告网

实现企业指数级的增长 增长路径中可以让业务在短期内呈现指数级 历经 12 年、 60 多家企业、千亿量级验证的增长新思维。 天 际 线 长点的总和，摆脱碎片化的增长思路。 企业估值或者企业价值的上限 爆发增长 撤 退 线 增 长 线 成长底线 本书价值 增长的线。 云 4 目录 CONTENTS 在互联网时代，重新界定增长，同时，从成长基石、指数与爆发增长、突破企业增长天 n 如何获得指数级发展， 通过弯道超 车 或者换道 超车，让自己脱颖而出； n 如何在增长中盈利，构 建自己的利润区。 云 n 面对新经济，应该如何找到 新的机会增长点，如何找到 增长 五 线 未来的企业需要增长地图 2 5 云 04. 爆发线 增长路径中可以让你的业务在短期内呈现指数级增长 的线 05. 天际线 天际线决定了企业价值的天花板在哪儿，实际上也决 定了企业能走多远。它反映出企业估值或者企业价值 的上限 好的增长地图，可以告诉企业的决策层和高管，怎么进

............................................................................ 68 2.1 智慧园区运营管理服务商评价指数内涵 ........................................................................................ 68 2.1 ........................ 69 2.2 智慧园区运营管理服务商指数体系构建 ........................................................................................ 70 2.2.1 指数体系构建说明 ....................................... ............................................................................ 70 2.2.2 指数体系选取说明 .......................................................................................................

城市层面时空融合的权重： 单条道路速度： 道路平均行程速度 = 统计周期内通过车辆数 × 道路长度 观测车辆在该路段上行驶时间和 VKT = 统计时段通过的当量小汽车量 ×道路长度 图19 全国日平均运行状况与交通指数 高峰平均速度：高峰小时内道路上全部驶过车辆的空间平均速度。用根据《道路交通信息服务—交通状况描述》(GB/T 29107-2012)，先计算高峰期单条道路速度，计算方法为路段长度除以通过该路段所有车辆的平均行程时间（包括信号控 工作日一日全国平均运行状况变化 交通指数* 10 8 6 4 2 0 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 周末一日全国平均交通指数变化 时刻 交通指数* 6 7 8 18 19 20 21 22 23 8 6 4 2 0 *为直观体现道路运行态势，根据国标（GB/T 33171-2016）将道路运行速度转化成为交通指数 图20 城市路况计算范围示意图 道 路 运 行 状 态 监 测 3 TRAFFIC OPERATION MONITORING 3.1 名词解释及计算方法 24 监测空间范围: 为体现快

号构建独特品牌记忆，形成差异化竞争优势，经市场模型测算，可助力合作品牌市场认知度提升30%-50%。在专卖店 场景中，沉浸式嗅感体验有效延长消费者停留时间，将购买转化率提升 20%-30%，直接驱动销售额呈指数级增长。 文旅产业方面，该技术与全球地标景点、博物馆深度融合，凭借创新体验吸引额外20%-50%游客流量。游客激增 不仅带动景区门票收入增长，更通过餐饮住宿、文创产品等衍生消费，使区域旅游综合收益提升30%-50%。同时，影 社会效益： 该案例实现的社会效益： （1）服务覆盖面：以企业数量、行业种类和地域范围为单位计算，覆盖800 家企业，涉及多个行业，企业业务 范围涉及国内外多个国家。 （2）用户满意度：以百分比或满意度指数为单位计算，用户满意度为90%以上。 （3）就业岗位：直接创造150个就业岗位，间接创造1000个就业机会。 执行单位简介 青岛上合现代物流发展有限公司成立于2020年7月10日，注册资本30 运数据缺少指数化 的分析，造成货运实际运行的场景较为单调，无法发挥数字分析的优势和实效，难以优化航空货运信息的应用匹配， 提升航空货运效率。 该项目对航班数据、航司数据、航线数据、飞机数据、机型数据、运行数据、价格数据、成本数据、货运节点数 据和运载数据采集分析。将获取的数据代入相应的数据模型算法转化为指数，包括机场货运通道强度指数、航线稳定 指数、货运容量指数、货运载量指数、货运价格指

广东电力市场HHI指数 500 1000 1500 2000 0 2016 1555 1098 2017 1313 520 2018 1360 476 2019 1408 524 2020 1676 423 2021 1295 376 2022 1310 464 2023 1156 518 2024 1302 412 发电侧HHI指数 用电侧HHI指数 用电侧HHI指数 图 3-2 HHI 指数呈下降趋势 四是“绿色低碳，推动形成多元产业生态”。建立具有广东特色的新 能源“全电量报量报价”、“基数 + 现货偏差结算”交易机制，充分发 挥风电、光伏低边际成本优势，引导火电机组将发电空间合理让至新能源。 首创独立储能、抽水蓄能、虚拟电厂等新型主体“报量报价”参与市场 交易，促进新能源市场化消纳。绿电交易提速扩围，实现发用两侧全覆盖， 健全绿电消费

（AI4S）领域，后续章节将以上述领域划 分展开。 根 据 自 然 科 研 智 讯（Nature Research Intelligence）《自然》AI 相关 出版物数量、引用量以及自然指数（Nature Index） 期 刊 等 多 源 大 数 据， 可 以 对 2015-2024 年全球 AI 相关出版物进行了系 统性分析。数据结果显示，AI 和 AI4S 研 究正经历规模扩张与范式变革的双重突破。 200 300 400 500 600 700 800 900 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 图1.3｜自然指数AI 出版物引用总量（前五国家/ 地区）趋势 （2015-2024，单位：千篇） 中国 欧盟 美国 加拿大 英国 总量 0 20 40 60 80 100 120 2015 出版物被专利、政策文档、临床试验的引用总量（前五国家/ 地区） （2015-2024，单位：千篇） 3.2 美国高质优势仍存，中国引领应用 创新 从科研质量上看，美国仍保持优势。如 图 1.3 所示，基于自然指数追踪的高质量前 沿研究期刊发表的 AI 相关论文引用量，美 国始终保持领先地位，2020 年达到 30.28 万次。中国的崛起颇具颠覆性，引用量从 2015 年 的 1.03 万 次 跃 升

应用，持续突破计算与通信 的极限，推动智算中心从计算、存储到网络的全栈架构深度演进。在 这一浪潮中，智算中心不仅是国家科技战略的核心支撑，更是产业智 能化升级的关键基础设施。 随着 AI 模型参数量呈指数级增长，尤其是在大规模分布式并行训 练场景下，网络性能已成为制约智算中心整体效率的关键瓶颈。当前 普遍部署的纯电交换网络在互联规模、带宽密度、端到端时延与能效 比等方面逐渐逼近物理与经济的上限：算力芯片的通信需求远超传统 层交换节点之间形成全互联结构，则光是 Leaf 层汇 聚这些服务器所需的交换芯片就需提供数千个高带宽端口。进一步向 上扩展 Leaf 层与 Spine 层的连接关系时，每增加一层交换所需的端口 数将指数增长，极易突破现有交换芯片的供给上限，迫使架构引入更 多堆叠与横向扩展链路，从而加重布线密度与网络拥塞风险。 网络带宽瓶颈 当前，大模型训练通常依赖数千张 GPU 卡协同工作数周甚至数月， 训练效率瓶颈并不仅仅取决于单 21.5 MW；当扩展至 GPT-5（估计有 17.5 万亿参数、 100,000 GPU）时，网络功耗飙升至 122 MW——超过 10% 的胡佛 大坝发电量。可见，电交换网络的功耗随训练规模呈指数级上升[10]。 此外，大模型的训练周期长（如 GPT-4 需 90-100 天），GPU 持续高 负载运行，且当前利用率仅 32%-36%，故障率较高，进一步延长训 练时间并推高能耗。 为

年成立世界数字教育联盟，吸收来 自全球 43 个国家和地区的 115 个组织加入。2024 年创 办《数字教育前沿（英文）》，聚焦数字技术和教育领 域的跨学科研究。相应研究机构自 2023 年起每年发布 全球数字教育发展指数，综合评估各国数字教育整体 发展水平。召开中国—非洲—联合国教科文组织教育 和文化遗产保护合作对话会，推进全球南方合作，重 点关注非洲国家数字教育发展，优先支持妇女赋能和 青年技能培训。推动成立上海合作组织国家数字教育 年首次走出中国，在意大利米兰举 办；2024 年在英国伦敦举办，提出“智慧教育元年”， 受到国际社会广泛关注。自 2022 年起，连续三年发布 《无限的可能——世界高等教育数字化发展报告》和 《世界高等教育数字化发展指数》，为推进高等教育数 字化发展战略提供科学精准的决策参考。自 2020 年成 立世界慕课与在线教育联盟以来，已吸收 16 个国家的 ·19· 17 所世界知名大学与 6 家国际在线教育机构参与，开展