公司排名

摘要： 截至2018年12月10日,五方光电在等待IPO的中小板公司排名第26位。湖北五方光电股份有限公司(以下简称"五方光电")冲刺IPO又往前迈了一步。2018年4月27日,五方光电向证监会报送了首份招股说明书。9月30日,证监会发布了反馈意见,要求其就规范性、信息披露与财务会计资料的问题进行落实和回复。前不久,证监会披露了五方光电就此更新的招股说明书。

摘要： 根据Alphaliner最新运力数据显示,截至2019年6月,全球二十大集装箱船公司运力排名如下,位列排行榜第一至第十分别是:马士基、地中海航运、中远海运集运、达飞轮船、赫伯罗特、ONE、长荣海运、阳明海运、现代商船、太平船务。排名位列第十一至二十位的分别是:以星航运、万海航运、高丽海运、伊朗国航、安通控股、中谷物流、新加坡X-press、海丰国际、SM商船、德翔航运。在中国大陆的班轮公司排名中,中远海运集运排名第3位;安通控股排名第15位;中谷物流排名第16位;海丰国际排名第18位;中外运集运排名第22位;宁波远洋排名第33位;大连信风海运排名第48位;锦江航运排名第56位;上海海华轮船排名第66位;太仓港集装箱海运有限公司排名68位;达通国际航运排名第81位;广西鸿祥船务排名第84位;大连集发环渤海集运排名第86位;日照海通排名第94位。

摘要： 《财富》杂志发布了2018年世界500强榜单,中国的上榜公司数量达到120家,已经非常接近美国（126家）,并远超排在第三位的日本（52家）.以互联网公司为例,按照营业收入排名,美国科技公司由苹果领头排名第9,亚马逊第26,谷歌母公司第65;中国科技公司由华为领头排名83,京东领衔互联网公司排名261,排在了Facebook、阿里巴巴和腾讯之前.按照利润排名,腾讯则超过了沃尔玛,排在苹果、Facebook和谷歌母公司之后.

摘要： 最近,Campaign发布最新全球代理公司排名,前十名公司中居然有四家不是我们常规理解的广告公司,而是数字型的咨询公司。其中,咨询公司艾森哲名列第一。在全球数字传播的纵深时代,我们真切地感受到,一种新的核心力量正在崛起。可以把它称为第三种力量。这股力量,成为决定广告走向,并构成决定性价值的新要素。媒体、创意这两种核心力量,曾经构建了现代广告的基本形态,形成品牌传播的核心力量。那么,什么是第三种力量？我们曾经认为是技术。现在,我们感到并不尽然。

摘要： 美国著名财经杂志《快公司》日前发布全球最具创新力企业排行榜，亚马逊、谷歌、优步、苹果及色拉布（Snap）拿下前五席位，来自中国的六家公司则占据榜单第11到第16的排名，中国公司上榜数量创新高。这六家企业分别是：阿里巴巴、腾讯、小米、步步高、华为和万达集团。在最具创新力的中国公司排名中，阿里巴巴、腾讯、小米分列前三甲。

摘要： 物流，一个不那么性感的名词忽然间成为互联网江湖混战的漩涡中心。7月21日，京东声明将把天天快递从开放平台服务中暂时除名，理由是在其合作的众多第三方快递中，这家公司排名最后，而且存在部分违规行为。

摘要： 在美国《财富》杂志最新发布的世界500强排行榜榜单中，中国邮政集团公司排名大幅上升，位居第105位，比2015年跃升38位。

摘要： 新一代科技大革命的风口浪尖直指虚拟现实领域,大大小小的公司摩拳擦掌地在这股浪潮中“亮剑”属于自己的VR杀手锏,试图在这个领域捍卫自己的制空权。下面我们来纵观国内虚拟现实头戴领域的群雄势力。头戴类VR设备是虚拟现实的一种主要形式,通过沉浸式的头盔或者VR眼镜的体验,用户可以直接置身于虚拟世界之中。

摘要： 那个月，我的销售业绩在公司排名第一，那天，单位为我举行的庆功宴结束后，我走在北京十月的街头，孤单的我感到有些凄凉，不知要去哪里。

摘要： 4月21日,美图公司宣布打算今年年底在香港上市,计划筹资七亿美元。截至去年10月底,美图产品已覆盖九亿台移动设备,移动端月活跃用户2.7亿,日活跃用户达5200万,全球用户数过百万的国家和地区有18个。根据App Annie报告,在＂全球十大移动应用开发商排名＂中,美图公司排名全球第八。美图公司让自拍和颜值文化在全球推广,深入人心。

摘要： "英国最受欢迎公司"这个英国最具权威的排行榜之一,问世20年来,一直备受瞩目。2011年,英国权威杂志《今日管理》再度与伯明翰城市商学院合作,开展这次评选活动。在英国25个行业中,邀请各个行业最大的上市公司,对其同行进行打分评定;几大城市投资公司的知名分析师也参与了评选。评定标准共有9项,从0分到10分,依次代表"差"到"优"。由于这次的评定办法在以往的基础上作了细微的调整，也使整个榜单能够更加准确地反映出不同企业的发展现状。

摘要： 本发明涉及一种基于跨领域排名推荐模型的排名推荐方法。首先通过自适应的用户聚类，同时计算目标领域和辅助领域之间基于用户以及基于用户聚类的相似度，然后使用跨领域的用户相似度加权用户潜在因子，进行跨领域相似度约束，迁移不同领域用户之间的特征信息，最后建立一个联合列表预测和评分预测的跨领域排名推荐模型。本发明有效提升了排名推荐的准确度，能更有效地解决协同过滤推荐中目标评分数据的稀疏性问题。

摘要： 一种排名系统使用从Web服务器可访问的数字介质可执行的机器可读代码的一个或者多个实例对网站的访问者进行排名。该代码跟踪访问者在浏览网站之时的行为，并且在数字介质上驻留的访问者排名模块接受机器可读代码的一个或者多个实例归档的信息并且向一个或者多个访问者指派排名值。排名模块基于用于解释访问者行为并且用于基于该解释将值实时应用于访问者的逻辑和规则对在网站处的访问者进行排名，并且应用的值处于或者高于预编程水平触发请求这样排名的访问者参加包括现场辅助的交互。

摘要： 本发明公开了一种排名趋势和排名稳定性的影响因素的快速查找方法，包括以下步骤：步骤1：获取并筛选排名数据得到时序排名集合；步骤2：对经过步骤1处理的时序排名集合根据排名趋势进行聚类；步骤3：把步骤2的聚类信息进行存储，索引结构为聚类ID，所述聚类ID包含排名对象信息，排名标准信息，排名时间信息以及排名对象的排名信息；步骤4：将步骤3的聚类分别进行可视化得到对应的第一可视化图像，第一可视化图像展示排名趋势和该聚类中所有排名对象的总排名稳定性；步骤5：根据需求在步骤4的第一可视化图像中选择所需排名趋势和稳定性的图像；本发明可以从复杂的排名数据中快速得到所需排名趋势和稳定性高的排名对象。

摘要： 本发明提供了一种应用程序的排名欺诈检测方法和排名欺诈检测系统。所述方法包括：活跃期检测步骤，基于历史排名信息检测所述应用程序的活跃期；排名欺诈检测步骤，基于至少一个与用户评论相关的证据对所述活跃期进行检测，得到排名欺诈检测结果。本发明的方法及系统能够自动地识别出与应用程序有关的排名欺诈行为，从而使应用程序用户获得真实的应用程序排名信息。

摘要： 本发明提供了一种应用程序的排名欺诈检测方法和排名欺诈检测系统。所述方法包括：活跃期检测步骤，基于历史排名信息检测所述应用程序的活跃期；排名欺诈检测步骤，基于至少一个与活跃用户信誉度相关的证据对所述活跃期进行检测，得到排名欺诈检测结果。本发明的方法及系统能够自动地识别出与应用程序有关的排名欺诈行为，从而使应用程序用户获得真实的应用程序排名信息。

摘要： 本发明公开了一种基于人才流动的学校和公司共同排名方法。本方法为：对学历分类为本科、硕士、博士和其他；学校分类为985、211和其他；工作岗位分级；企业映射处理；分析低学历向高学历跳转对应学校跳转；分析低级工作向高级工作跳转对应公司跳转；分析第一份工作的学校和单位的跳转；初始化学校得分；初始化公司得分；统计每个公司入度值；根据入度值分配初始得分；根据支持度更新学校得分；根据学校排名和学校对公司支持度分别调整其得分；根据公司支持度更新其得分；根据公司对学校支持度更新学校得分；统计学校得分；补充人才；计算学校和公司得分，以学校和公司最终得分对其排名。本发明还公开了一种基于人才流动的学校和公司共同排名装置。

摘要： 本发明提供一种提升在互联网买卖交易时使用企业排名、商品排名和分阶段支付的方法，涉及网络营销领域。该提升在互联网买卖交易时使用企业排名、商品排名和分阶段支付的方法，包括以下步骤：S1.网站运用站内用户上传的、提供的基础资料得出用户的得分，将得分以排名、星级的方式显示，其中基础资料包括但不限于：个人信息、企业信息、商品信息。通过通过严格的评分标准以及为买卖双方提供优化的分阶段付款的支付方式，使得该方法在对企业以及商品进行排名时更加的精准有序，便于买方对产品的快速了解以及锁定购买物品，同时分阶段付款的方法使得买卖双方更加的方便，此方法值得推广。

摘要： 在保持隐匿性的情况下高效地求出聚合排名。逆置换部(12)对表的交叉列表应用置换的逆置换，生成表示逆置换完毕的交叉列表的向量的份额，其中所述置换是将根据关键字属性将表进行了分组时的各组的最后的元素从开头按顺序排列那样移动的置换。部分总和部(13)由逆置换完毕的交叉列表计算前缀和。排名计算部(14)由前缀和的结果生成表示组内的升序排名的向量的份额。

摘要： 本发明公开了一种分析排名趋势和排名稳定性的影响因素的方法，包括以下步骤：步骤1：获取并筛选排名数据得到时序排名集合；步骤2：对经过步骤1处理的时序排名集合根据排名趋势进行聚类；步骤3：把步骤2的聚类信息进行存储，索引结构为聚类ID；步骤4：将步骤3的聚类分别进行可视化得到第一可视化图像展示排名趋势和该聚类中所有排名对象的总排名稳定性；同时每一个第一可视化图像可展开得到第二可视化图像，步骤5：根据需求在步骤4的第一可视化图像中选择所需排名趋势和稳定性的图像，得到对应排名趋势的聚类；本发明可以从复杂的排名数据中快速得到所需排名趋势和稳定性高的排名对象以及影响排名的因素。

摘要： 本发明涉及一种基于跨领域排名推荐模型的排名推荐方法。首先通过自适应的用户聚类，同时计算目标领域和辅助领域之间基于用户以及基于用户聚类的相似度，然后使用跨领域的用户相似度加权用户潜在因子，进行跨领域相似度约束，迁移不同领域用户之间的特征信息，最后建立一个联合列表预测和评分预测的跨领域排名推荐模型。本发明有效提升了排名推荐的准确度，能更有效地解决协同过滤推荐中目标评分数据的稀疏性问题。