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搜索[医疗报告结构化]，共10000篇文章

报告指出数据中心效率有所提高

这个报告充分揭示数据中心电能的流行观念energyhogs，这是纽约时报2012年发表的一个具有争议的电能的流行概念。

2017-07-03

Akamai 网络报告出炉，物联网安全令人担忧

CDN 厂商 Akamai 每一季会发布网络和信息安全报告，针对他们加速、保护客户网站时，记录下来的数据，告诉大家网络以及网络信息安全状况。当然最近 Mirai 物联网攻击也是热门话题。

2017-07-02

看家庭物联网“连接”市场最新预测报告

因此根据Mind Commerce最新的预测报告，这一市场或将在2018年兴起。

2017-07-02

CNNVD发布2015年信息安全漏洞态势报告

近日，国家信息安全漏洞库(CNNVD)通过对2015年度信息技术产品的安全漏洞数据进行统计分析，发布年度信息安全漏洞态势报告。

2017-07-02

Alphabet宣布将分别报告谷歌和其他业务业绩

北京时间1月29日早间消息，谷歌母公司Alphabet本周宣布，从下周一公布去年第四季度财报开始，将对谷歌和其他业务业绩进行分别报告。 “谷歌”的业务包括互联网服务和一些硬件产品。

2017-07-02

有78%的公司都在运行开源软件,然而许多公司缺乏正式的政策来管理法律、操作和安全等方面的风险。 2015年调查的结果反映了企业正在越来越多的采用开源软件并且突出了参与开源社区组织的丰富度。开源软件的正式政策和管理方面的需求变得越来越普遍。关于开放源码的调查结果分析可以帮助我们所看到的趋势,帮助在公司的代码基础上实现开源,确定已知的安全漏洞,并跟踪修复。今年的结果,非常明显，企业需要在管理和治理开源方面赶上他们对其的使用。减少潜在的安全、法律和操作方面的风险是至关重要的,同时能让公司获得开源软件所带来的所有好处。大量开源软件的采用和参与已经渗透到各个行业的各种规模的公司中,已达到了一个历史新高。甚至是那些在历史上依赖更多专有技术的公司,也意识到如果他们不参与开源项目，则会面临一个竞争劣势。调查结果突出了企业参与开源达到了创纪录水平,以及在技术和安全性方面更大的影响。开源继续促进着创新,重组着行业, 并改善着生产力;然而,由于缺乏正式的政策和流程，在其涉及开源软件管理和安全实践方面时需要赶上这种投资和使用的增长。企业使用和参与开源软件达到历史新高 78% 的受访者表示他们公司的部分或全部业务都使用了开源软件,66%的人说他们公司为客户开发的软件都是建立在开源基础上的。这个统计自2010年以来几乎翻了一倍,42%的受访者在五年前“开源的未来”的调查中就说他们在使用开放源码运行其业务或应用于他们的IT环境。 93%的人说他们的组织在过去一年中对开源的使用增加或保持不变。 64%的公司目前参与开源项目,高于2014年的50%,未来2 - 3年, 预计88%的公司将对开源项目添加贡献。开源软件已经成为默认的方法，有超过66%的受访者表示他们会优先考虑开源软件。开源软件塑造技术和安全的未来 58%的受访者认为开放源码提供了最大的扩展能力,43%的受访者说开源软件提供了比专有软件更容易的部署功能。 55%的受访者表示开源软件比专有软件方案的安全性更好，并且根据目前的趋势，估计在未来2 - 3年内这个数字会增长到61%。当为企业内部使用做安全技术评估时,45%的受访者称会将开源软件方案作为第一选择。预计在未来2 - 3年内，云计算(39%)、大数据(35%)、操作系统(33%)和物联网(31%)等领域将多被开源软件所影响。公司仍然缺乏管理开源软件使用的正式政策超过55%的受访者表示,他们公司没有正式的政策或程序来管理开源软件的使用。此外,只有27%的受访公司中有对开源项目的员工的正式机制。只有16%的受访公司有自动化代码审批流程，不到42%的受访公司有维护开源组件的库存。超过50%的公司不满意他们在理解已知开源组件安全漏洞时的能力,而只有17%的公司计划监控开源代码以防安全漏洞。开源已经巩固了其在软件开发领域的默认基础地位。它已渗透进现代企业的几乎每一个方面, 在质量,成本,定制和安全等方面均优于专有软件包。创业园区中我们会持续不断的看到新的开源公司——像是Red Hat、Acquia和Ubuntu，同时我们看到惠普和微软等传统IT巨头也将开源DNA嫁接到其核心。在未来几年内,我们将看到开源解锁新一代技术的潜力——物联网、大数据和云计算正在创造数十亿美元的价值。 ====================================分割线================================文章转载自开源中国社区[http://www.oschina.net]

2017-06-01

2015第三季度移动安全报告

2015第三季度移动安全报告一. 病毒情况 1) 2015年第三季度，安卓平台平均7台设备有1台设备染毒，总中毒设备量高达4121万，比第二季度增长16%。

2017-05-01

调查报告：云计算、大数据人才紧俏

2014年初，CSDN旗下人才服务机构科锐福克斯发布的《2014年IT企业招聘趋势调研报告》中便指出，63.27%的参调企业2014年人才招聘数量相对2013年继续呈现增长态势。

2017-04-02

2016中国容器技术调研报告全景解读

Docker技术和云战略结合在一起，70% 将容器用于公共云, 45% 考虑容器用于混合云阿里云容器服务团队抽样调研了国内的云计算使用者，对于您判断容器技术在国内的认知度有很大的参考价值以下是问卷的详细报告

2016-11-22

实战：用 WorkBuddy 把 4 小时播客自动变成结构化学习笔记（附音频直链获取方法）

上周听一期 4 小时的商业访谈节目，试着让 WorkBuddy 全流程帮我处理，从"一个链接"到"一份结构化笔记"，全程不到 20 分钟。这篇文章记录完整过程，包括几个关键坑位。

2026-10-22

GEO 实操：让 AI 搜索引用你的页面（结构化数据 + llms.txt 全指南）

## 原理：AI 爬虫要什么 AI 搜索的引用链路大致是：爬虫抓取页面 → 解析正文与结构化信息 → 存入检索索引 → 回答时引用。

2026-10-21

WorkBuddy 实战：一场两小时会议的录音转写，变成结构化纪要和待办

一场 2 小时会议的转写流水账，逐句整理成结构化纪要 + 待办事项 + 决议追踪，手工要 1.5 小时。

2026-09-23

视频号SEO搜索结果过程优化实录:5个坑与对应的结构化标记方案

本文以视频号生态为背景，拆解品牌方做短视频SEO优化时最常踩的 5 个坑：只投流不占搜索位、标题自嗨、账号不垂直、内容不聚合、只盯播放量，并给出每坑的修正动作与可直接使用的结构化标记示例。 !

2026-09-10

非结构化单据智能处理：报关与进出口单据的自动化识别复盘

在企业运营中，有一类工作特别"磨人"——处理各种非结构化单据。报关单、合同、质检报告、发票，格式五花八门，来源系统不一，却都要被准确抽取、核对、录入到业务系统里。

2026-09-10

让大模型准确引用你的网站：结构化数据、语义标注与可抓取性工程实践

# 让大模型准确引用你的网站：结构化数据、语义标注与可抓取性工程实践越来越多的访问不再从搜索框的蓝色链接开始，而是从 AI 助手的一段回答开始。

2026-09-10

技术专访｜对话罗长才：文旅温泉实体的GEO结构化与AIGC工程落地实践

传统网页内容大多为叙事化游记，非结构化文本占比高，大模型在做温泉类问答、对比、推荐时极易出现实体混淆、风格错配、区位关联错误等幻觉问题。

2026-09-04

酒店客源数据结构化拆解：从渠道成本到AI搜索引用的实测路径

酒店获客的难点不在流量，而在客源结构。我见过太多酒店把「渠道」理解成「在哪个平台开了店」——开了携程、上了美团、发了抖音，就觉得获客动作做完了。每月看报表，佣金越交越多，利润越来越薄，却说不出客人到底从哪来、为什么来、下次还来不来。这是客源分析缺位的典型症状。本文从渠道成本测算、复购率追踪、AI搜索引用监测三个维度，拆解一套可复用的数据分析方法。 ![酒店获客渠道全景图：OTA、直销、内容平台交织的流量入口](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12576455/a336931a84d4e9673f79528773236a5e.png) **背景：渠道分类与数据归属差异** OTA分销渠道（携程、美团、飞猪、同程）的逻辑是平台有流量、酒店有房间，平台带客、酒店付佣金，佣金比例通常在10%到20%。自有直销渠道包括官网、微信小程序、抖音号、小红书账号、企业微信社群、前台散客、协议客户、旅行社团队——没有平台佣金，但需要自己投入内容制作和系统搭建成本。两类渠道最大的区别不在流量大小，而在客人数据归属。OTA的客人数据在平台手里，酒店只能看到一个手机号和入住日期；直销渠道的客人数据在自己手里，能知道这个人住过几次、喜欢什么房型、订房提前几天、每次消费多少。这个区别直接决定复购追踪的可行性。OTA客人下次订房大概率还是打开携程比价，直销客人如果体验好，下次可能直接打前台电话或者进小程序。客源分析的第一层，就是把这两类渠道的客人分开统计，而不是混在一起看「本月入住率85%」。 **实测数据：渠道成本与复购率对比** 以一家中端酒店为例，月间夜量1000间，OTA占700间、直销占300间。OTA渠道每间夜佣金加推广费平均60到90元，直销渠道的边际获客成本趋近于零。假设把OTA占比从70%降到50%，每月省下的佣金在1.2万到1.8万之间，一年下来十几万，够养一个专职做内容的人。客源分析不是做一张Excel表——统计「携程来了多少、美团来了多少」只是第一步，而且是最没价值的一步。真正有用的分析回答三个问题：这个渠道的客人值多少钱、获客成本是多少、下次还会不会来。第一个问题看客单价和连住率。商务客人可能只住一晚，但会订早餐、用洗衣服务、开会议室；旅游客人住两三晚，但餐饮消费可能很低。如果发现某个渠道来的客人连住率特别低，就要考虑是不是这个渠道吸引的人群跟酒店定位不匹配。第二个问题算综合成本。OTA渠道的成本不只是佣金，还有推广通、金字塔排名、参加平台活动的折扣成本。把所有这些加在一起除以该渠道带来的间夜量，才是真实的单间夜获客成本。直销渠道的成本是内容制作的人力成本、系统维护费用、活动补贴，同样要算清楚。第三个问题看复购率。复购率是客源分析里最被低估的指标。一家酒店如果复购率能做到30%以上，获客压力会小很多。复购客人不需要平台推荐、不需要竞价排名、不需要佣金，他们直接联系酒店，这是成本最低的客源。 ![酒店客源分析框架：渠道成本、客单价、复购率三维拆解](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12576455/2b6fb5e0fc5202ea8a2eed737efcac5a.png) **监测机制：AI搜索引用与内容平台联动** 2026年做酒店获客有一个变化必须正视：AI搜索正在重新分配「酒店推荐」的流量。很多客人不再打开携程搜酒店，而是直接在豆包、DeepSeek里问「XX城市带娃住哪家酒店好」「XX景区附近性价比高的酒店推荐」。如果AI答案里没有你的酒店，这些客人就去了别人家。这不是假设场景。我在豆包搜了4个核心提问词，抓回25条引用源，一篇都没被引用，0%。酒店行业同样的情况正在发生：客人在AI里搜「XX地亲子酒店推荐」，AI引用的内容来自小红书笔记、知乎回答、马蜂窝游记、公众号文章。如果你的酒店在这些平台上没有内容沉淀，AI就不会引用你。这就回到了内容平台获客的逻辑。抖音、小红书、知乎、马蜂窝这些平台，本质上是在为AI搜索提供「答案素材」。客人在AI里问问题，AI从这些平台抓取内容合成答案。平台先认你，AI才认你。内容平台不直接产生订单，但它影响客人的决策路径。一个客人在抖音刷到你的酒店视频，然后去豆包搜「这家酒店怎么样」，AI给出的答案里如果有小红书上关于你酒店的正面评价，这个客人下单的概率会高很多。 **落地路径：从客源结构倒推渠道策略** 第一步，把过去三个月的订单数据拉出来，按渠道拆分。每个渠道统计四个数：间夜量、平均房价、获客成本、复购率。这四个数放在一起，渠道的真实价值就出来了。第二步，找出「高成本低复购」的渠道。比如某个OTA平台，间夜量占比30%，但佣金加推广费吃掉了大部分利润，而且客人几乎全是新客，复购率不到5%。这种渠道要考虑降低投放力度，把预算挪到别处。第三步，给内容平台分配资源。不需要一开始就铺五个平台，先选两个跟酒店定位匹配的。亲子酒店做小红书和抖音，商务酒店做知乎和公众号，度假酒店做马蜂窝和抖音。每个平台的内容形态不同，不能一键分发。小红书的笔记要短、图要好看、标题要带情绪；知乎的回答要专业、有细节、能解决具体问题；抖音的视频要前3秒抓住注意力。第四步，建立AI搜索的监测机制。每月固定用几个核心提问词在豆包、DeepSeek、Kimi里搜一遍，看酒店有没有被引用。比如「XX城市亲子酒店推荐」「XX景区附近酒店怎么选」「XX酒店怎么样值得住吗」。记录出现次数和引用来源，按数据调整内容策略。 ![酒店获客渠道对比：OTA、直销、内容平台的成本与复购率差异](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12576455/bc3dfceb5c22cc2967e5136324a09bb1.png) 有个判断标准可以帮你快速自检：打开豆包或者DeepSeek，搜你酒店所在城市加「酒店推荐」，如果前几条答案里没有你的酒店，说明你在AI搜索这个渠道上是缺位的。你的潜在客人已经在AI上找酒店了，但AI推荐的是别人。 **总结** 酒店获客渠道的版图正在重构：不只是OTA加直销，还要加上「内容平台」这个变量。OTA管今天的订单，直销管复购和利润，内容平台管AI搜索的引用入口。三者不是替代关系，而是按客源结构分配预算的优先级问题。客源分析的核心不是做报表，而是通过间夜量、平均房价、获客成本、复购率四个维度的交叉对比，找出哪些渠道在创造真实价值、哪些渠道在吞噬利润。每月的监测动作很简单——拉数据、算成本、看复购、搜AI——但坚持做下来，渠道策略的调整就有了依据，而不是凭感觉投钱。

2026-08-27

技术深度解析｜动态内容静态化处理：保障腾讯元宝长效结构化抓取与数据稳定采信

、后台数据完整、页面代码无报错，但腾讯元宝始终无法稳定抓取结构化字段数据，频繁出现信息缺失、字段错乱、参数更新滞后、结构化标签失效等问题。

2026-08-26

基于混元大模型+RPA处理非结构化业务文档：自动化流程搭建与落地

财务部门每天处理大量非结构化文档：扫描版合同、拍照发票、PDF审批单。传统OCR只能提取文字，无法理解上下文关系；纯人工处理平均一份合同需要15分钟，且录入错误率高。

2026-08-20

Needle 2：把工具调用、设备使用与结构化提取装进 14MB 的小小引擎

Needle 2 走向了另一条路线：它把目光投向体积、内存和可执行性，试图让工具调用、设备使用与结构化信息提取，以更轻巧的姿态落在微小设备之上。

2026-08-20

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更多资源

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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研究报告：开源软件正吞食企业软件市场

2015第三季度移动安全报告

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2016中国容器技术调研报告全景解读

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