本篇文章给大家谈谈云数藏数字藏品交易平台，以及云数藏数字藏品对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。
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数字经济如何带动实体经济发展？
数字经济为什么能推动实体经济的发展？数字经济它从哪些地方发力为实体经济助力？数字经济发展趋势如何？
数字经济依托于大数据的支撑。
数字经济依托互联网的万物互联。
数字经济产生智慧互联网?。
为什么能推动实体经济的发展？
数字经济首先是新技术经济，是服务类经经济，是效率倍增类经济，是新模式业态经济，是一二三产联合发力的整体经济。
经济越发达服务业三产越发达，越以人为本的产业为驱动。目前中国凡是三产发达的地域，经济越发达，甚至达到了10:20:70的比率。
当前以电商、共享经济、只跑一次、智慧工厂为代表的数字经济都是效率倍增型经济。
以小米、智能家居、智慧医院、智慧公交、智慧物流产生了一大批新模式业态经济。
打通一产机器人生产、智慧监测溯源，以智慧物流、仓储，以互联网销售跟踪、动态优化为大数据根基的全数字化链条的二产形态，以人工智能服务、全链金融为扶持的联合三产的整合化全类经济模式。
数字经济从哪些地方发力为实体经济发力？
1、提升人工处理的智慧化人工智能及大数据计算；
2、加快机器工业工业的智能化，减少误差和提提升品控能力；
3、发挥数据处理能力降低分析难度，提升分析效率；
4、万物互联智慧化地节能、减排、靶向、便捷，社会成本大幅减低。
5、农业、工业、医疗、支付规模化发展、集约化发展成为可能。
6、数字资产变现能力加强，变快，日趋完善市场。
数字经济发展趋势如何？
数字经济发展第一步体现在服务业最快：衣食住行游娱购、支付等逐步在改变我们的生活。
第二步即将全面到来的工业化进程中，目前大部分数字化工厂实验室阶段很多都已经完成，不少产业并且实施了实验，如纺织业、汽车生产、电器等等，全面的工业数字化很快要展开。
第三步实现农业的数字化、智能化，将使中国农业和美国、日本、荷兰等农业先进国拉近距离，提升单体产值能力。
有什么好的平台可以发布招人信息的？
你好，我是春秋义战，现在我说说我们招聘平台吧！我们一般选择三个平台。
1、BOSS直聘：
主要面对管理层，一般进行这部分招聘的人员是老板或者公司高层。所招聘的人员也主要是中层管理人员。
2、智联招聘：
主要面对职员层，一般由人力资源部在此平台发布消息。所招聘的人员主要是职能人员、技术岗位、工程师、基层管理人员和部分中层人员。但几乎没有高层人员。
3、前途无忧：
主要面向基层，一般由人力发布消息。所招聘人员主要是基层管理人员和基层操作人员。
当然除了这三个平台还有很多招聘平台，比如51JOB，猎聘等等。但这些我们一般不用。
但有些非专业性招聘平台我们是用的。主要有3个：
1、微信朋友圈；
2、快手；
3、抖音。
之所以选择这三个，是因为现在年轻人玩这三个平台的较多，我们也算是与时俱进吧。但这三个平台主要招聘基层操作人员。高层次的人员基本不在这上面招聘。
以上是我们招聘平台说明，希望对你有帮助！
其实不管是哪个平台招到自己合适的人选才是最关键的。你说呢？
请问大神现在数据标注有前景吗？能不能详细介绍一下有几个平台？
数据标注为通过分类、画框、标注、注释等，对图片、语音、文本等数据进行处理，标记对象的特征，以作为机器学习基础素材的过程。中国数据标注行业参与企业类型按参与模式主要分为众包和自建工厂两种模式，其中，众包模式主要包括百度众包、京东众智、龙猫数据等;工厂模式主要包括贝赛、云测、爱数智慧、海天瑞声、阿里数据标注、元坤智能数据、点我科技等。
头部企业为自建数据团队，中小数据供应商占比较大
目前，我国国内数据标注市场第一梯队包括头部公司组建自己的数据标注部门，京东(京东众智)、百度(百度众测)、腾讯、阿里(阿里数据标注)都已经拥有自己的标注平台和工具。头部公司之外，国内近年兴起众多数据标注公司，如龙猫数据、Testin云测、倍赛BasicFinder、数据堂等。这些公司仅次于头部公司，都具有相当的规模，位于第二梯队。
在中国数据标注行业参与主体中，按规模划分，品牌数据服务商、中小数据供应商和需求方自建基础数据团队构成市场竞争关系，为AI数据标注市场的主要供应方，在2019年AI数据标注市场份额占比分别为30.4%、47.0%和22.6%，目前中小数据供应商是市场中的主要供应力量。
按模式分为数据标注公司和众包平台，服务领域广泛
中国数据标注行业参与企业类型按参与模式主要分为众包平台和自建工厂(专业数据标注公司)两种模式。2020年数据标注公司排行榜中，Testin云测、数据堂、龙猫数据位居前三;数据标注众包平台排行榜中，京东众智、百度众测、数据堂位居前三。
从数据标注代表企业业务布局来看，大部分数据标注服务商提供文本、语音、图像、视频等各类型数据标注，服务应用领域涵盖安防、智能驾驶、医疗、教育、金融等多个领域，主要客户包括科技公司、人工智能企业、传统企业、政府部门、科研机构等。
业务偏重视觉类的企业多拥有自建标注基地，多分布在山西、河南等地
AI数据标注业内玩家按照业务方向和进入市场的时机可做粗略划分，包括早期进入玩家、中晚期进入玩家、偏重视觉类业务玩家、偏重语音类业务玩家等。其中，业务更偏重语音类数据的玩家，通常拥有较多的自有知识产权数据集;拥有自建标注基地或全职标注团队的则多为偏重视觉类的玩家。
作为人工智能产业链中必不可少的一环，发展AI数据标注服务成为了各地方推进AI建设的重要方向之一，贵州、山西、重庆等地相继出台指导意见，引入科技公司，共建数据基地、数据交易中心，打造具有地方特色的人工智能产业园。
目前，众多数据标注公司自建标注基地或团队，如百度的“百度山西的AI数据标注基地”、“百度大数据百鸟河基地”，数据堂的“数据堂保定数据加工基地”、“数据堂合肥数据基地”、“数据堂北京TTS录音中心”等，多分布在山西、河南等地。
北京、上海、成都为需求企业分布前三地区，杭州数量下滑
从需求企业来看，根据AI数据标注猿统计数据显示，2020年4月，国内数据标注业务相关公司数量为565家，2020年12月，数量增长至705家。从数据标注需求企业地区分布情况来看，截至2020年12月，北京、上海、成都、深圳、杭州为数据标注企业分布TOP5城市，企业数量分别达到185家、84家、68家、63家、46家;其中北京、上海、成都、深圳企业数量均较2020年4月有所上升，杭州企业数量较2020年4月有所下降。
市场集中度较低，未来将有所提升，行业并购成为趋势
2019年，AI数据标注行业CR5(前五大企业市场份额)为26.2%，处于低集中竞争阶段，行业活力充足，发展空间良好。前五大企业中，海天瑞声与百度数据众包越众而出，据了解，国内整体供应方中，以提供图像类数据采标服务的公司居多，内容涉及人像数据、OCR数据、自动驾驶数据等，业务需求较为分散，其中以百度数据众包营收份额占比最大。
相比而言，语音类数据需求较为集中，且供应门槛高于图像类数据，内容包含语音识别数据、语音合成数据等，其中以海天瑞声营收份额占比最大。
目前人工智能数据标注行业集中度较为适中，既非寡占型市场也非充分竞争市场，这一方面是由于百度数据众包、海天瑞声、数据堂等企业进入市场较早，积累了较多客户资源，另一方面则是由于下游企业之前多采用公开数据集训练模型，对数据的高精度要求由来尚短，受生态传导效应滞后影响，市场门槛还不显著，资金与研发实力较为薄弱的中小企业还有较强的发展土壤。
然而未来，随着下游企业发展壮大，直接使用外包团队成本低廉、数据安全可控性强，一些基础性需求将由下游企业自给自足，外部的数据服务商现有的存量市场面临下降，因此必须承担高难度、前沿独特性任务，这就要求其自身投入高精度、专业化数据处理工具的研发和人工智能算法基础研究，以把握客户需求，开拓增量市场，因此资金与研发实力成为较高行业门槛，同时受近年资本市场冷却影响，一批中小型厂商面临业务收缩，再者部分厂商如倍赛开始在业内并购，参考海外数据服务市场发展情况(海外行业巨头Appen多次并购其他企业)，并购也将成为市场趋势，多种因素叠加影响下，行业集中度将提升。
综上，未来数据标注行业兼并与重组将成为大势所趋。目前，国内较为典型的并购事件为倍赛BasicFinder收购专业的人工标注服务商荟萃，以此丰富自主数据采集系统，从而完成更具多样性的任务。全球数据标注行业兼并重组步伐加快。
一方面头部企业逐渐收购中小微数据平台，将自己的议价能力提高到新的水平，在此背景下，全球数据标注行业市场集中度进一步提升。数据标注行业的并购重组规模将持续增长，行业的竞争将愈发激烈。
——更多数据来请参考前瞻产业研究院《中国数据标注行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》
数据科学与大数据技术专业，未来好就业吗？
据科学与大数据技术专业是目前新兴的一个理工类专业，应用的领域非常广泛，就业的前景十分广阔，该专业具有强大的生命力。在当前和今后一个相当长的时间内，大数据科学与大数据技术专业的就业非常好，而且专业人才长期处于紧缺的状态。
但是学习大数据科学与技术专业的学生必须具有非常强大的数学的逻辑思维能力和推理能力，还必须具备计算机科学与技术的深厚的专业知识。其次，你还要清楚的认识到，大数据科学与大数据技术专业在不同的院校是不同的研究方向和发展领域，将来也是不同的就业行业领域。在对外经济贸易大学的大数据科学与大数据专业的设置中，该专业的研究领域和方向是经济运行的大数据和规律的分析；在公安类院校中，大数据科学与技术专业是维护社会稳定，打击犯罪的公安情报的大数据的分析和掌握以及研判；在医科大学中，大数据科学与技术专业是各种临床病例的诊断分析和远程治疗的应用方向。因此，考生千万不能以偏概全，一提起大数据科学与技术专业就是一个笼统的概念，认为大数据科学与技术专业在各个院校都是同样的课程设置，同样的就业领域，同样的发展方向，那就大错特错了。必须要清楚地认识到它在不同特色的院校是不同的研究方向和应用的领域。必须在填报高考志愿的过程中，要根据自己的能力，实力，潜力，兴趣和爱好选择该专业的院校。
在我的高等院校中，中南大学，浙江财经大学，广西科技大学，复旦大学，电子科技大学，对外经济贸易大学，上海工程技术大学，重庆理工大学，长春理工大学，中北大学等院校的相关专业都非常好。
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