倘若说有什么产品可以成为社交的代名词，微信应该是许多人心中的回答。根据极光大数据(Aurora Mobile， NASDAQ： JG)近期发布的《 2019 年社交行业研究报告》，微信的月度活跃用户数接近 10 亿，安装渗透率高达85.8%，可以说是绝大部分移动网民的必备应用。而微信上社交行为，也在
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2025年11月25-27日，中国（浙江）跨境电商进出口交易会将在义乌国际博览中心举办。展会聚焦"专业化突围、品牌化出海、全球化布局"，设五大展区覆盖海外工厂、全链路服务、未来商业技术等，汇聚超1200家企业。依托义乌产业优势，结合AI智能选品与全域数据方案，助力卖家实现"选市场、找产品、链资源、学实操"全链路赋能，构建"买全球、卖全球"一站式跨境生态。
2025年10月29日，第四届数字基础设施高质量发展大会在深圳召开，聚焦“AI驱动+算赋未来”主题，推动人工智能与算力设施深度融合。博大数据作为核心企业参与启动“AI算力+”行动倡议，联合政产学研共建算力生态。其前海智算中心以20亿元投资、5万平米规模，支持4万P算力，成为辐射华南及港澳的算力高地，助力深圳打造全球数字先锋城市，为千行百业智能化转型提供核心支撑。
近日世界互联网大会乌镇峰会落幕。极光公司携两大核心产品亮相：EngageLab客户互动与营销自动化平台，支持全渠道消息推送与智能旅程编排；GPTBots无代码AI构建平台，帮助企业快速创建专属智能体。公司展示了全球化服务能力与合规治理体系，获"五年追光纪念章"殊荣，体现行业对其技术贡献与合规发展的认可。未来极光将持续投入研发，推动数字生态繁荣。
本文系统分析了云上数据安全的核心问题与解决方案。主要挑战包括：数据资产分散难管理、访问溯源成本高、风险定位困难、权限滞留易泄露。解决路径需构建统一安全运营视图，通过资产自动发现、AI敏感数据识别、访问关系可视化实现全面监测，结合多维动态分析提供精准管控建议。最终达成“看得见、管得住、防得准”的安全目标，并满足合规审计要求。
去年11月某创业公司CEO宣布其AI搜索曝光率突破50%，并强调数据驱动品牌运营的重要性。文章指出，AI搜索平均仅引用2-7个域名，曝光机会稀缺。通过某B2B软件公司的三阶段优化案例：从初始8%曝光率，经竞品分析、内容优化后，三个月提升至50%，验证了GEO指数（生成式引擎优化）的可追踪性。该指数能反映品牌在AI生态中的真实位置，指导内容策略调整，且行业数据显示其ROI达1:3.71，转化率比传统SEO高4.4倍。结论：AI时代品牌成长需依靠数据监测，避免“盲飞”。
本文测试多款GEO监控工具，发现同一关键词在不同工具中曝光率差异高达40%，直接影响AI推荐排名。通过对比测试，国际工具覆盖ChatGPT等平台但缺失国产AI，国内工具AIBase专注豆包、DeepSeek等平台，准确率达90%且提供竞品对比、场景还原等深度分析。建议国内企业首选AIBase，全球化业务可组合使用国际工具，并强调工具核心价值在于通过数据持续优化内容策略。
2025年“数据要素×”大赛全国总决赛中，格创东智凭借“能碳大脑平台”项目获“发展潜力奖”。该平台通过采集、存储、管理、应用全流程数据治理，覆盖工业现场多维能耗数据，实现TB级能碳数据高效处理，预测准确率超95%，助力企业降本增效。已应用于半导体、新能源等领域百余家工厂，年降能耗15%-20%，管理效率提升50%，减少碳排放超35万吨，展现显著经济社会效益。
在智能手机市场，魅族算是入局最早的国产厂商之一。凭借着近乎是破釜沉舟的决心，魅族顺利完成了从MP3 和MP4 厂商到智能手机厂商的转变，其首款机型“M8”至今仍被许多粉丝视为经典之作。如今魅族早已从一家“小而美”的公司蜕变成国内主流的手机厂商之一，其用户群体又蕴含着哪些特征呢？我们不妨通过极光大数据来一探究竟。魅蓝Note5 成保有率最高机型，超七成用户年龄不足 30 岁极光大数据的统计结果显示，截至去年 12 月底，在
来源：极光大数据学历如何？工资多少？是否婚配？每逢春节全家团聚，长辈们的灵魂三问总是那么犀利铿锵。而婚恋问题也是长辈们最关心，青年们最难回避的问题。单身青年们为什么单身？他们更看重婚恋对象的哪些条件？单身生活中的有哪些酸甜苦辣？极光大数据（Aurora Mobile, NASDAQ: JG) 在 520 这个有着特殊含义的日子，针对18- 34 岁的单身群体进行数据调研与分析，推出《 2019 单身人群专题研究报告》，从单身原因、婚恋期待以?
在2025智能大会暨第18届中国R会议上，火山引擎专家分享了Data Agent在业务数据分析中的性能调优实践。报告指出，数据分析正从传统商业智能向数据智能体跃迁，其核心能力扩展到复杂任务的自主执行与决策。Data Agent通过工具生态、运行时管理与安全环境设计，实现全场景覆盖，具备多步骤任务规划与动态调整能力，显著降低企业数据分析门槛并提升洞察效率。未来该技术将融合多模态理解与实时计算能力，在金融、制造、医疗等领域形成规模化落地，成为企业数据价值释放的核心引擎。
