专注于雾化技术研发,“益爽”获千万元天使轮融资 ...

2月27日消息,专注于雾化技术研发的电子烟品牌“益爽”宣布完成千万元天使轮融资,投资方为梅花天使创投和世界烟草大亨御用工厂聚为集团。本轮融资主要用于益爽产品研发、雾化技术升级及渠道建设。此轮融资后, YISTAR益爽将会做品牌升级,更名成“ESUN益爽”。

据了解,益爽创立于2018年初,公司专注于雾化技术研发和基于雾化技术衍生的雾化类大健康生态圈的建设。雾化类大健康生态涵盖多类雾化系统,比如把能量棒,助眠棒这种功能型产品变成雾化可吸食的产品形态。

益爽现已推出可换弹雾化烟、一次性分享小烟两种类型的电子烟产品。可换弹雾化烟采用产品组合拳的形式,推出益爽S新手套装和益爽X标准套装,以适应不同的用户群体。一次性分享小烟主打小巧便捷,为社交而生,用户可通过微信公众号、小程序商城或京东商城购买。

益爽联合创始人Justin认为,相比于其他进入国内电子烟行业的品牌,益爽有三点本质区别:第一,益爽的定位是构建大健康生态,电子烟只是该生态的切入点;第二,益爽致力于打造绿色安全的电子烟,在帮助烟民替烟减害过程中,逐步使用最新的尼古丁盐技术过渡,提倡“0尼古丁”的绿色健康烟油;第三,益爽电子烟采用COP油芯分离技术、蜂窝陶瓷雾化技术,绵柔好抽更接近真烟口感。

益爽创始团队来自菲莫国际烟草、华为、腾讯和传统电子烟行业,研发技术实力雄厚,擅长渠道运营与营销推广,而且具备丰富的互联网创业管理经验。

一度饱受争议的电子烟,正在掀起一波创业狂欢。2018年,国内有五家电子烟公司获得了资本青睐,总融资额达4亿多元。包括RELX悦刻、IJOY爱卓依、意博电子、Gippro龙舞和精盐科技。背后资本方像英诺基金、源码资本都有涉入。其中,爱卓依一家公司就获得了3亿元的A轮融资。

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(近几年电子烟项目融资表,投资界不完全统计)

2013年的高盛发布的数据显示,当年国内电子烟制品的销售额还不到美国烟草行业整体销售总额的1%。2018年与2013年相比,中国电子烟的发展其实已经迎来了小高潮。

P&S Market预测,到2023年全球电子烟有望达到480亿美元的市场规模,年均复合增速达到25.99%。在这430亿规模的市场背后,除了上述几家被媒体报道的公司以外,国内电子烟及配件企业就达数千家。

多位电子烟从业者告诉投资界,电子烟创业门槛非常低,500万就能创建一个品牌,而5000万基本上就可以进入决赛圈。正是因为门槛不高,多数玩家企图在这百亿级市场内捞一笔金。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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