从封闭抗疫，至开始全面复工复产，直至如今进入新零售时代，大多数实体门店虽然已恢复营业，却一致陷入“无客流、零业绩”的瘫痪状态，正遭受前所未有的打击。数据显示，受客流锐减、门店关停等不利因素影响，行业实体业绩普遍下滑 60 至80%，线下实体生存发展堪称举步维艰。而这份
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在刚刚过去的7月，奢侈品集团“扎堆儿”发布2023年上半年业绩。路威酩轩以超过422亿欧元的“成绩”，问鼎所有奢侈品集团总销售额排行榜的榜首；爱马仕则以25%的增速领跑。识季SENSER将继续加强大数据、技术的研发，不断提高服务的质量和效率，赢得更多消费者的信任和支持。
近期，金融壹账通发布了截止时间为 6 月 30 日的 2023 年业绩报表。通过报表，我们可以清楚地了解到金融壹账通上半年的业绩稳中向好，相比往年有着较大的提高。在 2023 年世界百年未有之大变局的加速演进之下，金融壹账通并没有被困难打倒，而是一直在奋勇向前，让我们来看看金融壹账通 2023 年上半年的表现。数据显示， 2023 年金融壹账通上半年营收达到了18. 99 亿元，其
10月2日消息，双节假期各地迎来客流高峰。比如重庆洪崖洞景区，游客数量达到11万人次，较节前28日增长近1倍。预计今年中秋国庆假期洪崖洞游客将达到90万人次。又比如河南龙门石窟景区，国庆假期开启夜游模式。夜游开放当晚，就接待游客1万多人次。有游客表示，一走进龙门石窟，游客们就仿佛进入了一个人潮汹涌的迷宫。从入口到各个石窟，人流涌动，好像走在一个永无止境的人群海洋中。为了能够欣赏到那些壮丽的石窟景色，游客们只能不停地挪动脚步，寻找着一丝空隙。据悉，龙门石窟是世界上造像最多、规模最大的石刻艺术宝库，被评为中国?
从“草莽”到精英，智能家居开始“卷”了。随着物联网、AI等底层技术的成熟，智能家居行业迎来了高速发展期，行业“选手”暴增、新品爆发、用户显著增加等等，成为当下智能家居行业发展最显著的特点与特征。除上述之外，智能家居“破卷”的妙招还有很多，比如综合提升品牌影响力、提升服务效率、充分理解政策支持、积极全面融入泛家居平台、注重用户交互能力等等，均是打破行业发展“内卷”的重要举措。
根据官方公布的2023年中秋节、国庆节放假安排通知，2023年9月29日至10月6日放假调休，共8天。上周开始12306元已经于开售到中秋、国庆假期的车票，这几天很多网友都在反映车票难抢，主要是这次出行流量巨大。为方便旅客中转换乘，铁路部门目前已在100个主要车站设立了站内中转换乘便捷通道，安排车站工作人员做好引导服务，旅客无需出站即可进入候车室候车或出站层换乘，有效缩短了中转换乘时间。
随着90/00后消费者的快速成长，他们对美容技术要求越来越严格，对体验感，环境都有着不同的认知与理解。丸碧实体店凭借先进的科技护肤产品和技术，获得了众多消费者的认可，坚持“量肤定制”的专属护肤服务，带给消费者全新的护肤体验。加盟丸碧实体店，让每一位创业者在美业行业都能先人一步，让每一位进店的女性都能变得更加美丽自信。
9月14日，美团在北京举办以“链生态、共进化”为主题的“2023美团即时零售产业大会”，汇集全国近千名零售商、品牌商合作伙伴，共话即时零售进化方向与增长路径。这次大会从三个角度释放了行业进化的关键信号:即时零售不是应急零售是一种高确定性的生活方式;零售商线上线下融合趋势加剧;品牌商的商品结构和铺货策略正随需求变，组织架构分化升级，即时零售部门成立涌现。开心果数智将与品牌一起，借助平台开放生态，持续打磨产品，助推品牌在即时零售领域乘风破浪，共赴闪耀增长。
在美国GooglePlay畅销总榜Top100中，有一家颇为神奇的印度厂商，PocketFM。9月21日，PocketFM位列美国GooglePlay畅销总榜Top672|图源:点点数据之所以说它”神奇”，一是因为这样的榜单成绩在印度厂商中基本上是仅此一位，此外，它涉足的还是网文IP衍生链上的广播剧赛道，在中美韩占据主要视野的网文圈，印度厂商的冒头基本不常见。种种迹象显示PocketFM仍在一路狂奔网文相关音频赛�
健合业绩财报公布了2023年最新数据，财报显示：2023年上半年，集团营收69.8亿元，呈报增长17.2%，呈报净利润同比增长28.0%至6.1亿元。中国市场营收同比增长15.4%，占集团总收入72.7%，为集团营收最大贡献者。继续实现集团愿景，向成为全球高端营养与健康产业领导者目标不断迈进。
根据智研咨询发布的《2019- 2025 年中国劳动力行业市场深度调研及投资前景分析报告》，我国 18 岁- 34 岁的灵活就业者占比达73%-92%，劳动者工作观念的转变为零工经济的发展提供了充足的人才和动力。为应对经济环境不确定性所带来的冲击，众多企业开始主动调整组织架构，在此背景下，传统用工模式已无法满足市场需求，零工模式被企业所考虑和采用。颠覆传统就业模式，�
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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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