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疫情過后爆發的20個行業有哪些

上門服務行業 各種上門服務平臺疫情之后人工智能，比如蔬菜配送疫情之后人工智能，定制化餐飲配送疫情之后人工智能，代拿快遞、委托跑腿、清潔/保姆/搬家等各種上門服務。這或許又是將來行業的一大趨勢和熱點。

防護行業，如口罩、電子體溫計、空氣消毒機等；互聯網醫療行業；醫藥電商O2O行業；手游行業；旅游行業；疫情過后上述5個行業會迎來大發展。

疫情過后比較有前景的行業有服務業，旅游業，養生行業。服務業，疫情過后老百姓的消費會大幅度提升，我國居民資產負債表整體仍然健康，消費潛力仍在，我國多方位舉措下，未來疫情影響逐漸消退，線下消費的恢復節奏也將加快。

健康保健和生物技術：疫情的爆發引起疫情之后人工智能了人們對健康保健和疾病治療的關注，預計這些領域將會得到更多的投資和發展。教育科技：隨著許多學校和大學轉向在線學習，教育科技行業已經經歷疫情之后人工智能了爆炸性增長。

疫情過后什么行業比較有前景

1、個人看法有以下行業：旅游業 近年來疫情之后人工智能，旅游業在我國經濟發展中所占疫情之后人工智能的比例越來越大，然而在疫情影響下，我國旅游業停滯不前，經濟收益也受到影響。

2、遠程辦公與在線教育：疫情影響加速遠程辦公和在線教育的普及，互聯網協同和在線教育專業人才將有很大需求。 金融科技與區塊鏈：金融科技持續創新，對金融科技、區塊鏈等專業人才的需求也將增長迅速。

3、烘焙師 只要有原材料和烤箱，沒有疫情可以開店，有疫情的時候，你甚至可以在自家小區的群里賣蛋糕和甜點，左鄰右里還會非常感謝你。保險顧問 買保險買的是保障，而保障是人人都需要的。

后疫情時代旅游大數據平臺搭建有哪些

旅游大數據平臺是一個綜合性非常強的平臺，第一要具備充足的數據來源，比如門票數據，銀聯數據，手機運營商數據，酒店住宿數據，高速公路車兩數據，停車數據等等各類數據。

大數據平臺的搭建步驟：linux系統安裝 一般使用開源版的Redhat系統--CentOS作為底層平臺。為了提供穩定的硬件基礎，在給硬盤做RAID和掛載數據存儲節點的時，需要按情況配置。

一般的大數據平臺從平臺搭建到數據分析大概包括以下幾個步驟：Linux系統安裝。分布式計算平臺或組件安裝，當前分布式系統的大多使用的是Hadoop系列開源系統。數據導入。數據分析。一般包括兩個階段：數據預處理和數據建模分析。

根據旅行社實際的業務模式，搭建合適的互聯網在線化平臺。實現供應商在線，渠道在線，游客在線，員工在線化。整合該旅行社在當地有競爭力的旅游核心資源，個性化產品等。疫情下，應當和當地旅行社抱團取暖。

第一，如果想要在疫情過后迅速占領市場，那在疫情期間就需要做好充分準備，比如苦修內功，在線培訓業務知識，完善公司制度，利用直播平臺與客戶保持熱度，發送旅游宣傳小視頻保持曝光度等等，要讓客戶知道你還在為復蘇而努力。

簽證模塊：有簽證業務需求的旅游商家，在安裝該模塊后，可以利用該模塊進行線上的簽證產品發布、管理、銷售。游客則可通過商家搭建的旅游OTA平臺，查看發布的簽證產品，并進行簽證產品的預定操作。

疫情之后哪些行業會有大發展?

遠程辦公與在線教育：疫情影響加速遠程辦公和在線教育的普及，互聯網協同和在線教育專業人才將有很大需求。 金融科技與區塊鏈：金融科技持續創新，對金融科技、區塊鏈等專業人才的需求也將增長迅速。

個人看法有以下行業：旅游業 近年來，旅游業在我國經濟發展中所占的比例越來越大，然而在疫情影響下，我國旅游業停滯不前，經濟收益也受到影響。

只要有原材料和烤箱，沒有疫情可以開店，有疫情的時候，你甚至可以在自家小區的群里賣蛋糕和甜點，左鄰右里還會非常感謝你。保險顧問 買保險買的是保障，而保障是人人都需要的。

首先，一些行業因為疫情而獲得了額外的需求。例如，醫療器械和保健品的需求在疫情期間大幅增加，因為人們更加關注自身健康。在線教育也得到了快速發展，因為疫情期間學校和培訓機構關閉，人們需要尋找其他的學習方式。

你知道現在人工智能技術的發展狀況嗎?

1、技術層是基于基礎理論和數據之上疫情之后人工智能，面向細分應用開發的技術。中游技術類企業具有技術生態圈、資金和人才三重壁壘疫情之后人工智能，是人工智能產業的核心。相比較絕大多數上游和下游企業聚焦某一細分領域、技術層向產業鏈上下游擴展較為容易。

2、人工智能就業機會很多，發展前景很好。隨著5G時代的到來，智能技術在社會各個領域的應用進一步擴大，人工智能發展迅速，人工智能方向的畢業生也能在各領域大展拳腳，就業形勢良好。

3、底層技術研發不足 疫情之后人工智能我國人工智能技術基礎薄弱，核心算法受制于人，人工智能芯片、傳感器等關鍵技術主要依賴國外?！翱ú弊印眴栴}成為了我國人工智能發展必須攻克的最大難題。

4、人工智能技術目前的發展現狀如下疫情之后人工智能：一方面，深度學習技術是人工智能領域最具影響力的技術之一，通過大量數據的訓練，深度學習模型可以在圖像識別、語音識別和自然語言處理等領域取得突破性進展。

5、當前階段的人工智能（AI）發展可以描述為以下幾個方面：強大的機器學習和深度學習算法：近年來，機器學習和深度學習算法的快速發展推動了AI的進步。

6、目前人工智能仍處于初級階段，我們仍然處于感知智能的初級階段。人工智能技術發展的趨勢將由目前相對成熟的領域出發，在不同領域進行嘗試與實踐，未來可能會在非監督學習、知識推理等方向有所突破。

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