站长之家(ChinaZ.com) 3月7日 消息:今日，唯品会与艾瑞咨询、GQ实验室联合发布《中国中产女性消费报告》。《报告》显示，中产女性具有较高的经济资本，且她们中超四成收入年增约20%。
《报告》提出了各线城市中产女性消费中存在五大共同趋势：对品牌最敏感，也对价格最敏感；信息获取碎片化，渠道获取固定化；自我意识觉醒，消费更自主更悦己；购物从“有用”到“有品”，阶层认同诉求强烈；重投入于“无形消费”。
在年龄分布上，一二线中产女性年龄分布呈倒三角形， 29 岁以下的中产女性最多，达到48.2%，小城中产女性则呈橄榄形，30- 39 岁的中年中产女性是主力群体。
在家庭状况上，一二线中产女性已婚比例更高，达到71.7%，且婚姻状态更为稳定，小城中产女性离异比例高于一二线。
在支出结构上，主体消费趋同，不论是一二线还是小城中产女性，都将生活必需品消费、社交休闲娱乐消费作为主要支出。在此之外，一二线中产更愿意为教育和旅游支出，来获取身心的愉悦及眼界的拓宽，而小城中产更重视自身的健康，偏好健身锻炼等体育类支出。
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“她经济”“悦己经济”的盛行，女性消费经济的崛起，消费市场正在发生巨大的变革。女性消费者在消费市场的地位逐渐上升。女性消费者注重品质、注重个性、注重情感体验，经济独立的小镇中产、都市白领、都市银发群体等具有强大的购买力，占据了巨大的市场份额。因此，许多企业开始重视女性的需求，开发出符合女性需求的产品，以满足女性消费者的需求，提高销�
《中国睡眠研究报告2024》对外正式发布。该报告由喜临门睡眠研究院主编、中国社会科学院社会学研究所社会心理学研究中心研创、社会科学文献出版社出版。这份坚持与努力，让喜临门在推动中国健康睡眠事业发展的道路上，走得更远、更稳。
随着人工智能的发展，许多员工担心他们的工作将被取代，越来越多的研究表明，女性可能最为担忧。最近国际货币基金组织的一份报告发现，在美国等先进经济体，约60%的工作可能受到人工智能的影响。在这个快速发展的AI时代，女性可能需要更多的关注和支持，以抵御人工智能可能带来的工作变革和挑战。
现代都市中，身处职场的女性常常置身于封闭的空调环境之中，常驻在电脑前办公。她们不仅要应对工作中的各种挑战要面对设备对肌肤造成的伤害。让我们期待这一合作在未来能够创造出更多的奇迹，为女性的美丽事业贡献更多的力量。
最近小米SU7无疑是国内最热门的话题之一，堪称是车圈流量天花板。最令人意想不到的是，雷军表示小米SU7的购买者近30%都是女性，此外男性订单中也有不少是给太太、女朋友或者姐姐妹妹购买。四门车窗上还采用了国内首发的UV-IR涂层技术，能够有效吸收阳光中的紫外线，让小米SU7达到行业领先的玻璃隔热和抗紫外性能。
小米SU7近日上市后以其出众的外观设计赢得了众多女性消费者的青睐，同时也为小米手机品牌带来了正面影响。不少小米SU7的车主或潜在买家原本是苹果iPhone的忠实粉丝，但她们现在纷纷表示计划购买一台小米14系列手机。小米进军汽车市场意味着对其他手机品牌进行降维打击。
绵阳25岁超棒的抗癌女孩”刘怡去世。刘怡在2023年4月份确诊直肠癌晚期，其乐观抗癌经历感动了众多网友。如果家族中有大肠癌患者，或者患有肠息肉，都属于肠癌高发人群，这些人必须定期体检，了解自己的健康状况。
“睡个好觉”为什么那么难?近日，喜临门携手社科院发布的《中国睡眠研究报告2024》指出，在阻碍现代人“睡个好觉”的诸多因素中，“我好困，但舍不得睡”、“我也想早睡，手机它不让”等手机成瘾问题突出，过度使用手机导致的睡眠拖延成为影响睡眠质量的重要因素。手机成瘾严重，睡眠质量近三年最差报告显示，2023年，我国居民失眠状况有所好转，但睡眠拖延比2021年和2022年更严重。喜临门将运用人工智能技术来帮助居民改善睡眠状况，推动人工智能助眠产业的健康发展。
斯坦福大学人工智能研究院发布的《2024年人工智能指数报告》提供了对2023年人工智能领域进展的全面分析，覆盖了技术进步、经济影响、政策制定和公众舆论等多个方面。以下是报告的一些关键要点:技术进步:行业研究贡献:行业在AI研究方面发挥了重要作用，2023年贡献了51个重要的机器学习模型学术界仅贡献了15个。报告也强调了需要关注AI的伦理、责任和社会影响，以确保其发展能够造福全人类。
由全球开发者先锋大会组委会指导，亿欧、上海市人工智能行业协会主办的2024全球开发者大会“百模大战”商业发展论坛在上海成功举办。论坛聚焦大模型产业，汇聚行业专家共同分析大模型赛道的竞争格局，探索推动大模型技术落地的策略。标贝科技将持续深耕AI数据领域，进一步优化平台工具链，不断完善和拓展服务场景的应用空间，赋能数据生产全生命周期管理，为更多场景大模型落地提供支持。
Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型（Diffusion Models, DMs）采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法，为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化，即采样调度，从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色，优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
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