凡客诚品挑战行业底线:30天内洗过仍可退货
男装直销品牌VANCL(凡客诚品)刚刚宣布,将从4月起启动“当场试穿”和“30天无理由退换货”两个服务计划,其中后者更是包括了30天内即使穿过、洗过仍可退货的条款,直接挑战服装行业的服务底线。
陈年:凡客移动端销售额仅20% 仍要关注品牌
陈年在全球移动互联网大会上表示,有媒体称凡客在移动端的销售额大概在30%左右,这是一个误传。对于移动端的销售情况,陈年表示,目前凡客在移动端的销售额大概在20%左右,峰值才是30%。
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男装直销品牌VANCL(凡客诚品)刚刚宣布,将从4月起启动“当场试穿”和“30天无理由退换货”两个服务计划,其中后者更是包括了30天内即使穿过、洗过仍可退货的条款,直接挑战服装行业的服务底线。
陈年在全球移动互联网大会上表示,有媒体称凡客在移动端的销售额大概在30%左右,这是一个误传。对于移动端的销售情况,陈年表示,目前凡客在移动端的销售额大概在20%左右,峰值才是30%。
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3月26日,阿里巴巴发布公告称,决定撤回子公司菜鸟智慧物流网络有限公司在港交所提交的上市申请。集团计划向菜鸟的少数股东发出要约,以每股0.62美元的价格将其持有的所有菜鸟已发行股份向阿里巴巴集团出售,总对价最高可能为37.5亿元。菜鸟可以不用分心了。
快科技4月3日消息,据消息称,极氪已重启其在美国的IPO计划,计划最多融资5亿美元,约合人民币36.25亿元。极氪表示,公司已向美国证券交易委员会(SEC)备案,并正在进行准备工作。据悉,极氪智能科技控股有限公司已向SEC提交了IPO招股书,计划在纽约证券交易所上市,股票代码为ZK”。然而,由于市场环境的不利影响,极氪已暂缓了在美国的IPO计划。如果此次IPO成功,极�
阿里巴巴集团发布公告,宣布计划以37.5亿美元收购菜鸟网络的少数股东股份和员工股权,并撤回其上市申请。这一举措旨在将菜鸟更紧密地融入阿里巴巴的核心业务,进一步加强电商与物流的协同发展。在过去的几个月里,菜鸟对中国和国际电商业务进行了深入评估,得出的结论是必须通过实现菜鸟运营与集团电商业务之间的深度融合,来提供最具竞争力的消费者体验。
数控机床行业经过数十年的发展,通用技术与原理已发展较为成熟,在前期借鉴学习国外先进技术后,国内各机床厂商逐渐开始注重自己的核心技术,开发具有竞争力的机床产品,从而获得更强有力的发展。其中,乔锋智能装备股份有限公司(以下简称:乔锋智能)经过多年行业深耕,已成长为数控机床领域的高新技术企业。据乔锋智能IPO上市招股书披露,乔锋智能目前在我国�
苹果公司正在考虑采用台积电的2nm制程芯片来生产其下一代iPhone17系列手机。这款新型芯片将被应用于未来推出的高端型号,预计将在2025年底开始量产,并逐步推进小规模生产。对于这些传言,我们还需要耐心等待苹果公司在发布会上公布更多关于iPhone17系列的信息。
随着电子信息产业的飞速发展,电子元器件制造业的升级变得尤为重要,它是所有电子产品的必要部件,也是智能时代中实现更多创新的关键。在这样的环境下,钧崴电子科技股份有限公司(以下简称:钧崴电子或公司)凭借在电子元器件领域的深厚积淀,成为国内实力雄厚的电流感测精密电阻、熔断器制作研发企业,并以卓越的技术及产品质量走在了行业前沿。作为我国电子�
人工智能聊天机器人平台Poe由问答网站Quora推出,近期迅速扩展,旨在成为用户访问各种对话AI模型的一站式平台。Poe最新的重要功能是“多机器人聊天”,允许用户在单个对话线程中同时与多个AI模型交互。各行各业的公司都应密切关注Poe,并考虑对话AI可能如何在未来几年重塑他们的业务。
供应链分析师JeffPu透露,科技巨头苹果正计划在今年晚些时候推出备受期待的低价版AirPods耳机。这一消息引发了市场的广泛关注,显示出苹果在扩大生产规模、拓展市场覆盖以及优化成本控制方面的积极态度。这一改变不仅符合当前充电技术的发展趋势,也有望为用户带来更加便捷和高效的充电体验。
作为国内电子元器件行业的领军企业,钧崴电子科技股份有限公司(以下简称“钧崴电子”)近期IPO成功过会,这标志着钧崴电子将进入全新的发展阶段,其在电子元器件研发与制造领域的影响力未来有望进一步扩大。钧崴电子以电流感测精密电阻及熔断器的设计、研发、制造和销售为主要业务。多年的技术研发和创新使公司掌握了层压贴合技术、薄膜溅镀技术、黄光微影技�
自2017年苹果iPhoneSE在印度组装以来,苹果公司一直在努力将其产品在当地生产。代工合作伙伴已经成功为苹果在印度组装了价值140亿美元的iPhone。随着苹果越来越重视印度市场,并且积极寻找新的代工商来帮助他们扩大在印度的生产规模,未来几年内印度有望成为苹果最重要的iPhone生产地之一。
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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