网络科技包含电商吗吗(什么是电子商务专业)

网络科技包含电商吗吗，什么是电子商务专业？

电子商务专业不同学校培养计划不同很大，但这个专业还是归属办理学学科，所以市场营销/项目办理的特点会强一点。理工类学校的这个专业，偏计算机技术一点，其他的可能比较注重办理和营销，但根本都会学一点编程。本人本科是某财经类211电子商务专业的，当时叫金融服务外包方向（至今不知道啥意思），计算机课程（C，数据结构，sql开发，java等等）和经管课程（办理学原理，宏微观，数学，钱银银行学，网络营销等）一半一半吧，感觉这个专业就一半是信管一半是市场营销。现在本校的电商的技术类课程都是机器学习和数据挖掘方向的了，挺羡慕的，自己研讨生自学真的挺费力的。

研讨生保研本校金融学专业，现在研一，在互联网（产品和数据分析）和券商（研讨和数据中台）都有实习经历，也拿到了暑期offer。就说实话，自己也不知道自己究竟想干嘛，选择是真的多。

总的来说，我觉得电商这个专业就是万金油，啥都学，但的确，不管你将来想去哪个方向都能够得着。真的主张尽早确定自己的方向，专精一个领域，然后考相关的研讨生，一专多能，是我想到的电商专业学生的中心竞争力所在。

证券行业和互联网行业比较？

证券行业现在的展业基本可以通过互联网来实现了，证券公司实体经营场地的作用越来越小。只需要一个手机App就能实现开户，交易，权限开通，客户去证券营业部的次数越来越少。

证券行业所有涉及业务，归纳起来只有两类：投资和融资。你拿资金去交易股票，买金融产品是投资。你向证券公司借钱，或者上市公司通过券商把投资者手中的资金募集过来就是融资。

互联网行业涉及面就很大了，金融，交易，你生活中方方面面都能涉及到。淘宝，京东可以买卖物品，想看电影电视剧了有爱奇艺，优酷。互联网企业如果拿到证券经营牌照，券商很难应对，互联网公司可以砸钱请最优秀的券商人才，可以设计出更好的交易平台。最关键的互联网公司可以通过网络平台导流，吸引客流到自己旗下的证券公司去做交易。

证券行业要想发展，必须差异化和专业化。比如打造优质的研究所，业务能力过硬的投行团队，有独到眼光和对金融市场有深刻理解力的资产管理团队。

至于行业地位和前景，去看看马云，马化腾在福布斯上面什么位置就知道啦。

阿里有哪些硬核技术在世界上领先？

继创始人王坚当选中国工程院院士之后，阿里云再获国家级殊荣。在1月10日举行的国家科学技术奖励大会上，阿里云被授予国家技术发明奖、国家科技进步奖两大奖项。这是互联网公司首次同时获评两大奖项。

始创于2009年的阿里云是中国唯一的自研云操作系统，阿里技术人用长达十年的艰辛探索，完成了中国云计算从0到1的突破，并屡次刷新云计算峰值服务的全球纪录。

蓄势多年、全面爆发的不只有阿里云。这两年，阿里巴巴迎来硬核技术大爆炸期，在云计算、数据库、AI等领域抢占全球领先排位，在芯片、量子计算、区块链、IoT等领域实现全面布局，成为拥有最广技术布局、最厚技术积淀的中国科技公司。

人才厚度决定技术厚度，6万名科学家和工程师构成了阿里巴巴的技术底座。阿里巴巴集团38位合伙人有三分之一是技术出身，10万名员工有60%属于技术人才，其中已有数十位科学家获得院士、顶级协会Fellow、杰出科学家等荣誉，包括十多位IEEE Fellow、30多位国际知名高校教授。

阿里巴巴布局的每个前沿技术领域，背后都有全球顶级人才的支持。达摩院量子实验室科学家马里奥·塞格德（Mario Szegedy）是匈牙利科学院外籍院士，阿里巴巴本地生活研究院高级研究员何田为ACM Fellow、IEEE Fellow，平头哥首席科学家谢源是IEEE、AAAS、ACM三大国际顶会的“全满贯Fellow”。

2018年5月，犹他大学终身教授李飞飞加盟阿里，担任阿里云智能数据库事业部总经理；2019年3月，深度学习框架Caffe之父贾扬清从Facebook离职，加入阿里任阿里云智能计算平台事业部总经理。不论来自学界还是业界，阿里巴巴的科学家们总能在科学、技术、工程之间找到完美平衡，用最前沿的技术，服务最广大的人群。

比如在数据库领域，阿里自研的OceanBase打破了数据库基准性能测试TPC-C九年未破的世界纪录；在AI领域，阿里已经成为中国最大的人工智能公司，阿里AI每天调用超1万亿次，服务全球10亿人；甚至在自称“万里长征第一步”的芯片领域，阿里巴巴也推出了拥有全球最强推理性能的AI芯片含光800。

根据普华永道发布的《2018年企业科技创新企业1000强》报告，阿里巴巴在国内所有上市公司中研发支出占比位居第一。持续稳定的科研投资和智力投资，最终将阿里巴巴带上技术跃迁之路，跻身世界顶级科技公司行列。

1月2日上午，阿里巴巴达摩院发布“达摩院2020十大科技趋势”。这是继2019年之后，阿里巴巴达摩院第二次预测年度科技趋势。科技浪潮新十年开启，“达摩院2020十大科技趋势”围绕AI、芯片、云计算、区块链、工业互联网、量子计算等领域提出最新趋势，并断言多个领域将出现颠覆性技术突破。

趋势一

人工智能从感知智能向认知智能演进

【趋势概要】人工智能已经在“听、说、看”等感知智能领域已经达到或超越了人类水准，但在需要外部知识、逻辑推理或者领域迁移的认知智能领域还处于初级阶段。认知智能将从认知心理学、脑科学及人类社会历史中汲取灵感，并结合跨领域知识图谱、因果推理、持续学习等技术，建立稳定获取和表达知识的有效机制，让知识能够被机器理解和运用，实现从感知智能到认知智能的关键突破。

趋势二

计算存储一体化突破AI算力瓶颈

【趋势概要】冯诺伊曼架构的存储和计算分离，已经不适合数据驱动的人工智能应用需求。频繁的数据搬运导致的算力瓶颈以及功耗瓶颈已经成为对更先进算法探索的限制因素。类似于脑神经结构的存内计算架构将数据存储单元和计算单元融合为一体，能显著减少数据搬运，极大提高计算并行度和能效。计算存储一体化在硬件架构方面的革新，将突破AI算力瓶颈。

趋势三

工业互联网的超融合

【趋势概要】5G、IoT设备、云计算、边缘计算的迅速发展将推动工业互联网的超融合，实现工控系统、通信系统和信息化系统的智能化融合。制造企业将实现设备自动化、搬送自动化和排产自动化，进而实现柔性制造，同时工厂上下游制造产线能实时调整和协同。这将大幅提升工厂的生产效率及企业的盈利能力。对产值数十万亿乃至数百万亿的工业产业而言，提高5%-10%的效率，就会产生数万亿人民币的价值。

趋势四

机器间大规模协作成为可能

【趋势概要】传统单体智能无法满足大规模智能设备的实时感知、决策。物联网协同感知技术、5G通信技术的发展将实现多个智能体之间的协同——机器彼此合作、相互竞争共同完成目标任务。多智能体协同带来的群体智能将进一步放大智能系统的价值：大规模智能交通灯调度将实现动态实时调整，仓储机器人协作完成货物分拣的高效协作，无人驾驶车可以感知全局路况，群体无人机协同将高效打通最后一公里配送。

趋势五

模块化降低芯片设计门槛

【趋势概要】传统芯片设计模式无法高效应对快速迭代、定制化与碎片化的芯片需求。以RISC-V为代表的开放指令集及其相应的开源SoC芯片设计、高级抽象硬件描述语言和基于IP的模板化芯片设计方法，推动了芯片敏捷设计方法与开源芯片生态的快速发展。此外，基于芯粒（chiplet）的模块化设计方法用先进封装的方式将不同功能“芯片模块”封装在一起，可以跳过流片快速定制出一个符合应用需求的芯片，进一步加快了芯片的交付。

趋势六

规模化生产级区块链应用将走入大众

【趋势概要】区块链BaaS（ Blockchain as a Service）服务将进一步降低企业应用区块链技术的门槛，专为区块链设计的端、云、链各类固化核心算法的硬件芯片等也将应运而生，实现物理世界资产与链上资产的锚定，进一步拓展价值互联网的边界、实现万链互联。未来将涌现大批创新区块链应用场景以及跨行业、跨生态的多维协作，日活千万以上的规模化生产级区块链应用将会走入大众。

趋势七

量子计算进入攻坚期

【趋势概要】2019年“量子霸权”之争让量子计算在再次成为世界科技焦点。超导量子计算芯片的成果，增强了行业对超导路线及对大规模量子计算实现步伐的乐观预期。2020年量子计算领域将会经历投入进一步增大、竞争激化、产业化加速和生态更加丰富的阶段。作为两个最关键的技术里程碑，容错量子计算和演示实用量子优势将是量子计算实用化的转折点。未来几年内，真正达到其中任何一个都将是十分艰巨的任务，量子计算将进入技术攻坚期。

趋势八

新材料推动半导体器件革新

【趋势概要】在摩尔定律放缓以及算力和存储需求爆发的双重压力下，以硅为主体的经典晶体管很难维持半导体产业的持续发展，各大半导体厂商对于3纳米以下的芯片走向都没有明确的答案。新材料将通过全新物理机制实现全新的逻辑、存储及互联概念和器件，推动半导体产业的革新。例如，拓扑绝缘体、二维超导材料等能够实现无损耗的电子和自旋输运，可以成为全新的高性能逻辑和互联器件的基础；新型磁性材料和新型阻变材料能够带来高性能磁性存储器如SOT-MRAM和阻变存储器。

趋势九

保护数据隐私的AI技术将加速落地

【趋势概要】数据流通所产生的合规成本越来越高。使用AI技术保护数据隐私正在成为新的技术热点，其能够在保证各方数据安全和隐私的同时，联合使用方实现特定计算，解决数据孤岛以及数据共享可信程度低的问题，实现数据的价值。

趋势十

云成为IT技术创新的中心

【趋势概要】随着云技术的深入发展，云已经远远超过IT基础设施的范畴，渐渐演变成所有IT技术创新的中心。云已经贯穿新型芯片、新型数据库、自驱动自适应的网络、大数据、AI、物联网、区块链、量子计算整个IT技术链路，同时又衍生了无服务器计算、云原生软件架构、软硬一体化设计、智能自动化运维等全新的技术模式，云正在重新定义IT的一切。广义的云，正在源源不断地将新的IT技术变成触手可及的服务，成为整个数字经济的基础设施。

附趋势白皮书

智慧农业包括哪些内容？

智慧农业的技术体系包括农业物联网、农业大数据、农业云计算三大体系，具体应用系统包括农业区域资源管理、农资监管、农产品溯源、农业专家决策、病虫害防治、电子商务等系统。依靠大数据制定科学决策当前，各地正在积极响应中央要求，加快推进农业供给侧结构性改革。所谓供给侧结构性改革，就是按需生产，不能等到农产品出来之后才去找销路，那样就太被动了，应该在种养之前就决策好、调整好，需要种什么、种多少、什么时候种。利用物联网实现农业高效生产“种植养殖的对象都是有生命的，所有的调控要和动植物的生长、发展规律相契合。不同动植物种类有不同的需求，同一动植物种类的不同品种也有不同的需求，同一品种在不同生育时期也会有不同的需求，所以，环境调控要因地制宜，不能一刀切。借助信息技术保障“舌尖上的安全”针对产后的农产品流通、销售、质量安全等问题，信息技术提供了解决方案。在我国国民素质还不高的今天，政府一定要发挥主导作用，除了构建诚信体系外，还要借助信息技术手段，建立从地头到餐桌的质量安全追溯系统，保障“舌尖上的安全”。智慧农业不仅改变了传统的农业生产方式，也渗透到农产品销售、物流和服务监管的各个环节，使农业生产有指导，农产品质量可追溯、产品销售有保障。这正是未来农业的发展方向。