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　　2015年日本经济学家在《朝日新闻》曾提出“猫咪经济学”这个概念。　　这个概念指的是，不管经济如何下行，大众对猫及相关产品的热情永远高涨。只要商家正确用“猫”的概念，就能吸引关注从中获益。以“猫”为代表出现的周边商品，往往备受人们青睐，比如电视节目、手游、书籍、杂货，以猫为对象的保险、宠物酒店、宠物葬礼等。　　前段时间的星巴克“猫爪杯事件”其实就是“猫咪经济学”的最佳案例。　　这次喜马拉雅又再一次玩转了“猫咪经济学”。今年3月18日，喜马拉雅推出的会员智能音箱小雅Nano多彩版又仅用8小时售罄20万台。　　此外，喜马拉雅还开发了一款萌猫硅胶套，这也是国内首款可变装的智能音箱，在微博上引发了一场#万物皆可喵#的讨论。　　果不其然一众人纷纷又被喵星人给征服了。　　目前在京东平台上，小雅Nano白色款(去年12月底推出)的平均售价为249元，有的甚至高达605元！相比去年12月刚推出时的售价199元，短时间的涨幅高达300%。还有人在电商平台不断抢购，以致不少经销商长期处于断货状态。　　不过，在我看来，“猫咪经济学”仅仅只是营销层面的策略。这套社交营销玩法的背后，喜马拉雅真正的成功window7官网

　　“去年健身房倒闭了，我卡里1万多块的私教课也没了。”在北京崇文门新世界乐刻门店，猎云网见到周健(化名)，他30岁左右，肌肉线条分明。　　一次偶然的机会，周健发现离家不远的新世界新开了一家健身房，只有几百平米，装修简单，器械也不够全面，没有前台、没有游泳池，24小时营业，可以按月付费。　　近年来，随着传统健身房不断传来倒闭新闻，越来越多人开始选择这种“小而美”的新型健身房。这其中，涌现了包括乐刻、超级猩猩、光猪圈、Keep等在内的众多互联网品牌，他们分割着本属于传统健身房的市场。　　回顾传统健身房的历史，从1995年第一批1000平米以上的健身俱乐部诞生，到2010年的3245家健身俱乐部，再到如今60%以上的健身房面临亏损或倒闭风险。　　不过20年，曾经的神话似乎已经跌落神坛，传统健身房要“凉”了吗？　　京东三环的一家壹健身会所，会籍为了让她办卡，将价格从最开始的3500元/年，降到3500元/一年半，最后甚至降到了3500元/两年，还要再送一节价值800元的私教课。　　一位业内人士告诉猎云网，壹健身在行业内是一个“奇葩”的存在，3年开了50家，新开的店如果两三个月不能回本，就会关掉，找个window7官网

　　OPPO副总裁沈义人给现在火热的5G和折叠屏泼了两盆冷水。　　“目前这个阶段看来，折叠后除了屏幕变大，和可以折叠一下，并没有带来用户体验上的巨大提升。”　　“普通用户这两年没必要特别期待5G手机，受网络、消费内容、终端售价多方面影响，5G手机短期内不会大范围普及。现在的5G手机是供厂商展示研发能力、为开发者搭建应用环境和少部分数码发烧用户尝鲜。”　　不止沈义人一个，尽管在5G这样的大趋势，以及折叠屏如此受热捧的情况下，对新技术在短时期带来的效益存在疑问的大佬不在少数。　　沈义人说的是事实，按照运营商的规划，5G手机开始应用最早也在2020年，而折叠屏这项技术自身也需要一段时间进行完善，再加上5G和折叠屏带来的互联网内容生态的变化，大的4G换机潮至少是2年以后的事情了。这两年内，4G手机的巨大存量用户依然会是主流，手机厂商们胶着的贴身战还在可量产的消费机而非概念机市场。　　然而，即使是纯投入不见回报，想要在5G和折叠屏的争夺中领先，最好的布局时间就是现在。不同手机厂商对自身定位和技术带来巨变的判断，导致国产手机厂商在这一波浪潮中逐渐的分为两派：一派是坚定押注未来的技术window7官网

　　3月刚入春，网上就爆出ofo在拉勾等平台相继开放招聘上百个岗位；随后ofo马上出来辟谣，称之为不实信息。　　从北京理想国际大厦，到失信惩戒名单，ofo的一路不免让人唏嘘。而曾经的共享经济浩浩荡荡，也最终落得今天ofo线上千万人排队的一地鸡毛。　　然而，资本从来不管擦屁股，他们在乎的只有下一个蓝海。　　2018年，资本的寒冬里，在VC都捂紧了钱袋子谨慎出手，行业大喊“没钱”的光景下，电子签名行业却备受资本青睐，共有19家企业拿到融资。并且2019年一开春，腾讯入局该行业。让人不禁猜想，共享经济之后的下一个行业蓝海，资本看中了电子签名？　　据艾瑞咨询发布的《2018年中国第三方电子签名行业研究报告》，截至2018年上半年，市场上共有31家企业获得融资，其中e签宝、法大大、上上签进入B轮获得1亿元以上融资。　　资本的火热还没结束。　　随着移动互联网的迅猛发展，企业及个人降本增效的呼声不断高涨；再加上外有美国电签老大DocuSign，于2018年4月上市，身价飙升至77亿美元，内有VC东方富海陈利伟爆出e签宝营收破亿的刺激消息，又为电签行业的疯狂再烧一把火。　　但与此同时，第三方市场监管等方面似乎还window7官网

　　如今，物理学、天文学实验所产生的海量信息是人类团队难以企及的。一些实验每天记录万亿字节的数据，并且不断累积增加。世界最大的射电望远镜项目Square Kilmeter Array预计在2020年开启，它每年产生的数据量将相当于整个互联网的总量。　　爆发式的数据让科学家不得不求助AI。在人类输入最少的情况下，AI系统(比如人工神经网络，模仿大脑功能的计算机模拟神经元网络)可以挖掘海量数据、突出异常现象，并检测出人力永远无法发现的东西。　　计算机应用于科学研究已经有75年历史，人类对自然数据的观察研究更是伴随着人类的发展史。但是，随着机器学习和AI的发展，科学研究的方法已经发生彻底的革新。其中一种方法称为生成模型(Generative Modeling)，对于观测数据的不同解释，它可以仅仅基于数据就辨别出最可信的理论。更重要的是，它不需要关于物理过程的预编程知识。生成模型的支持者认为它非常新颖，可以被视作研究宇宙的“第三类方式”。　　传统上，人类通过观察来了解自然。想想十六世纪天文学家约翰尼斯·开普勒正在仔细研究另一位同时期天文学家第谷·布拉赫的行星位置图，开普勒最终推断出行星在椭圆轨道上运动window7官网