怎样创业找项目_央建创业服务平台招商分享会

更新时间:2019-08-205次浏览| 信息编号:z90337  
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  • 地址:上海郡江国际大厦
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详情介绍
央建创业服务平台招商分享会介绍
  作为创业者,你还在为市场推广乏力、渠道铺设困难发愁吗?
  作为企业家,你还深陷于同质化竞争和成本日渐高企的困境吗?
  企业想融资上市,想借助资本原力,却没有竞争优势怎么办?
  穷则变,变则通!只有求新求变,打造新型的落地渠道和差异化的商业模式,才是现代企业破局的唯一出路。
  您是否想知道:
  如何迅速掌握招商兵法,提升企业招商能力?
  如何建立创新的商业模式,打造狼性团队,培养更多合伙人?
  如何把握资本风口,赋能企业快速扩张展业?
  央建创业服务平台特邀精英企业和资深行业专家,共同打造本次【央建创业服务平台招商分享会】一同探讨新零售环境下,传统实体企业的思维突破和运营转型。深刻剖析新零售行业招商展业特点,分享新零售行业经验,为商超门店经营者指明方向。
  【主办方简介】
  央建创业服务平台作为专业的创业服务机构,依托于央建集团的雄厚实力和央建商学院在双创领域的深耕经验,基于大数据营销智能化场景应用,围绕招商及融资价值,为发展中企业提供项目融资、渠道招商、模式咨询等一站式定制解决方案。
  O2O一站式服务闭环
  10万+创业者资源库
  1万+项目数据库
  200人+专业创业服务团队
  100+媒体资源投放
  100+渠道招商现场
  【往期招商活动】
  100+场专业招商活动
  服务企业1000余家
  【活动亮点】
  行业资源积累
  汇集国内行业企业高管、意向机构等百位业界精英,建立业内优势人脉资源!
  招商桥梁搭建
  对接央建一站式全企业生命周期招商服务体系,轻松打造万亿市场布局。
  企业现场展示
  优质项目集中展示,现场对接意向加盟客户。
  品牌集中宣传
  媒体全渠道报道传播,CCTV我爱你中华栏目助力宣传。
  【会议流程】
  上午场:【9:00-9:30】嘉宾签到
  【9:30-10:30】主题演讲《商业趋势赋能品牌价值》主讲人:央建商学院 执行院长 郭玫
  【10:30-12:00】精选项目分享主讲人:参会项目代表
  下午场:【14:00-17:00】闭门深度交流会,活动当天现场报名,审核通过后参与。
  交流主题:
  经济下行,项目招商如何降本增速?
  资本寒冬,企业融资如何打破困境?
  劳力高企,经营模式如何持续盈利?
  分享嘉宾:
  央建商学院执行院长      郭玫
  TOC(中国)秘书长      朱彦泽
  中国企业联合会执行委员  陶大卫
  【会议时间及地点】
  时间:2019年8月24日(9:00—17:00)
  地点:央建创业服务平台 运营中心
  (杨浦区宁国路228号郡江国际大厦B座21楼)
  【会议规模及报名方式】
  主办方:央建创业服务平台
  协办方:央建投行俱乐部、央建商学院、CCTV我爱你中华
  活动参会人数:100人
  报名方式:免费参会
  报名电话:18116229230
  网址:yj211、yj211.CN
  仅100席位,报名从速!
  通过“强化学习”,让每个智能体适应周围环境和群体协作。未来的分布式机器人可以互相学习,一起工作,共同完成复杂任务。
  分布式智能体(Agent)具有自主性、交互性、反应性和主动性。
  据美国《连线》杂志网站近日报道,目前大部分人工智能研究都集中在个体智能体(Agent,指能自主活动的软件或者硬件实体)上,人工智能系统也一直是作为个体运作,但这些个体智能体不能组合成一个团队来学习、工作,也不能相互协作完成相应的任务。麻省理工学院航空航天教授乔纳森?豪认为,这种工作模式丧失了一个巨大的机会,未来机器人应该一起工作,互相学习。
  在分布计算领域,人们通常把在分布式系统中持续自主发挥作用并具有自主性、交互性、反应性和主动性的计算实体称为Agent。例如一辆单独行驶在街道上的汽,一种能根据周围环境变化而不断调整的恒温器。
  豪领导的研究团队一直致力于研究改变“移动和人工智能设备相互协作和学习的方式”,希望通过人工智能的核心能力——机器学习,帮助智能对象,使彼此更智能。
  豪认为,未来机器人可以互相学习,共同工作,从而改变物流(机器人完成订单并送货上门)和太空探索(机器人合作探索新领域)等行业。而真正的挑战是为这些人工智能机器人在实验室之外的真实世界做好准备,这才是人工智能应该涉猎的领域。
  机器人个体结成团队工作
  现实世界远比人工智能机器人开发实验室环境复杂。在团队工作中,人类会思考,其他人在做什么?如何共同完成任务?这个任务会发生怎样的变化?等等。而这些问题,都将是机器人以团队形式工作时所需要“考虑”的。
  为了让机器人以群体形式工作,豪带领的团队让智能体在周边环境中反复试验,像人类一样学习。团队利用他们自己开发的新算法,以及机器人行业的经验,对其进行了优化,使用了一种名为强化学习的机器学习技术,让它们适应周边环境。
  团队甚至更进一步研究了“多智能体”参与时发生了什么。“多智能体”强化学习这门新兴学科存在许多难题,包括:如何让独立的智能体在其他方面建立共识并达成一致?如何确保它们之间不断的交谈不会淹没整个网络?当一个有人工智能功能的机器人认为自己知道正确的做事方式,但它却错了时又会发生什么?
  豪说:“如果我们对什么时候去吃晚饭都有不同的看法,你需要多少沟通才能达成一致?这看起来相对简单的问题,但在机器人系统中,我们要处理的问题非常多,通常这些问题都有很多不确定性。”
联系我的时候请说是在搜即讯信息网上看到的,谢谢。
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