IT行业风投

    IT业的原材料价值和生产成本相对于其产品的价值非常小,导致IT业在除去人员薪金外获利相当高。 全球化浪潮和高新技术的进步则进一步增大了众多传统行业与IT业的利润差距,原来当红的如家电业等一众行业如今已成为名副其实的“夕阳产业”,因为这些行业已经市场饱和且技术成熟,导致其利润空间逐步减少,进而引发了行业自身危机。所以作为当今的新兴产业,IT业正实现着现代社会的诸多神话
为什么风投热衷于IT?
IT业的可扩展性很大,是一个完美的J曲线,资本投进去会立竿见影

著名的风投公司
Sequoia Capital(红杉风投)
KPCB(Kleiner,Perkins,Caufield &Byers)
NEA(New Enterprise Associates)
Mayfield

红杉风投对许多中国人来说都并不陌生,而大多数人认识它都是因为其巨大的影响力——红杉风投是迄今为止最大、最成功的风险投资公司。它投资成功的公司占整个纳斯达克上市公司市值的十分之一以上,包括苹果公司、Google 公司、思科公司、甲骨文公司、Yahoo 公司、网景公司和 YouTube 等 IT 巨头和知名公司

红杉风投

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KPCB则是唯一一家可与红杉分庭抗礼的巨型风投公司,投资的著名企业有网景公司、康柏公司、太阳微系统公司、莲花公司等IT界的佼佼者,随着互联网的飞速发展,公司抓住这一百年难觅的商业机遇,将风险投资的重点放在互联网产业,先后投资美国在线公司、奋扬公司(EXICITE)、亚马逊书店。

KPCB

NEA 为人们了解和称道则主要是因为其投资的准确性远高于其他同类企业,同时它也因为是中国的北极光创投的后备公司而被一部分中国人了解
Mayfield 是最早的风险投资公司之一,它的传奇之处在于成功投资了世界上最大的两家生物公司基因科技(Genentech)公司和 Amgen 公司(这两家公司占全世界生物公司总市值的一半左右)。除此之外,它还成功投资了康柏、3COM、SGI 和 SanDisk 等科技公司。

可以看到成功的风投公司都是在互联网兴起的浪潮中敏锐地把握住了机会,进而借着互联网发展的迅猛势头甩开了竞争对手。事实上,互联网公司初期往往都只有数人的规模,风投公司正是要在无数相似的小公司中去寻找最有潜力的一部分,也许投资这样未具雏形的公司固然就像刮彩票一样充满风险但人们总是乐此不疲,也正是这些公司无意中成就了互联网的迅速发展,这是一种双赢的过程。

风投今年来开始转向新兴的中国市场,同时也在改写着中国资本市场和IT界的游戏规则:

下面是一些国内的风投公司:
https://www.zhihu.com/question/20707075/answer/231943109

近年来国内的风投公司越来越成熟,例如北极光风投(NLVC)

北极光创投
虽然早在2005年北极光已经成立但在很长一段时间内它都没有大动静,可是当互联网的浪潮传到中国来后,它也一改往日的保守在短短三四年间参与了四次对IT界公司的重要融资。事实是,中国的互联网方兴未艾,而新兴的物联网概念或许将成为新时代的亮点,因此,也许在中国会有越来越多像北极光创投一样,乐于把握机会的公司。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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