2024爱企查毕业季校园行火热进行中,5月27日至28日,爱企查走进西安电子科技大学,举办了为期两天的宣讲加路演活动。作为本次校园行活动的首场S级院校,爱企查凭借多样的线下互动形式,成功吸引了大量校内学子积极参与,并获得了广泛的关注,让爱企查的品牌力量深入校园的同时,也为西电学子带来了前沿的商业信息查询体验。
赋能西电学子,宣讲会获师生广泛支持
作为一所享有盛誉的高等学府,西安电子科技大学在信息技术领域拥有雄厚的教学和科研实力。此次爱企查选择该校作为毕业季校园行的首场S级活动院校,系列宣讲及路演活动也得到了西电校内师生的广泛支持。
在5月27日的校园宣讲会上,爱企查邀请到了西安电子科技大学经济与管理学院的辅导员曹伟龙老师。
经济与管理学院辅导员 曹伟龙老师
曹伟龙老师针对高校毕业生人数连续多年增长,学生求职面临困境的问题进行了分析。他表示,毕业生在求职过程中,首先要注重个人综合素养的提升。这包括但不限于深化专业技能、加强团队协作能力,以及锻炼沟通表达能力等方面,这些综合素养的提升将有助于大家在激烈的求职市场中脱颖而出,获得更多就业机会。
同时,曹伟龙老师还强调了保持学习习惯的重要性。他建议毕业生在求职期间要持续充实自己,掌握新知识、新技能,以适应不断变化的市场需求。
现场有西电学子举手提问,对如何才能选择适合自己的企业表示了困惑。曹伟龙老师提醒学生不仅要考虑到薪资状况,更要关注个人职业发展规划,鼓励学生利用多平台收集信息,避免信息差,以便及时获取最新的就业相关信息,从而做出更明智的求职决策。
西电学子举手提问
爱企查品牌经理王鹭婷随后登台宣讲,为助力西电学子们搭建出一个更加稳定、安全的职业舞台,她详细介绍了爱企查平台的功能、特点及其在信息查询领域的优势,还引导学生现场体验爱企查 App的核心功能,赢得了在场学生的广泛认可。
爱企查品牌经理王鹭婷
为了让学生们能够更加更直观地了解爱企查的核心功能和品牌理念,宣讲会现场还设置了很多互动环节,参与宣讲会的同学们也积极参与其中,通过回答问题等形式赢得了爱企查周边礼物。这些互动环节不仅活跃了现场气氛,也增强了学子们对于爱企查品牌的认同感。
参与宣讲会互动的同学在领取奖品
互动形式多样,西电学子深度体验爱企查品牌魅力
5月27日至28日,爱企查在西安电子科技大学的校园内举办了为期两天的路演活动,现场共设置了3个集章区域,分别为毕业好眼力、面试好眼力、职场好眼力,学生可以根据指引完成现场各个区域的互动内容,经由工作人员确认无误,即可获得对应互动区域的印章一枚,通过现场互动获得3枚印章后,可凭借集章卡在礼品区参与抽奖。
每个区域的互动形式也都各有特色,比如学生们可以通过关注爱企查的官方账号,获得转盘抽奖机会,在现场拍照打卡区域完成拍照打卡并带活动话题发布内容至互联网平台,也能获得小礼品及印章。
不仅如此,西电学子们还可以根据现场内容指引完成爱企查学生卡认证,完成认证后不仅可以获得印章,还能解锁爱企查15天SVIP学生卡体验,这些形式多样的线下互动活动,吸引了众多西安电子科技大学的学生驻足参与,活动现场气氛热烈。
2024爱企查毕业季校园行 活动集章卡
在5月28日的路演现场,爱企查品牌经理王雨还对参与活动的西电同学进行了采访。一位来自信息安全专业的大三同学强调其最关注企业的发展前景。面对竞争激烈的求职市场,他早已开始规划职业路线,在了解过爱企查的核心功能后,他相信爱企查能够成为自己未来求职过程中的得力助手,规避潜在的企业陷阱和求职风险。
接受采访的西电大三学生
“2024爱企查毕业季校园行”西电专场的成功举办,不仅让西电学子们对爱企查品牌有了更加深入的了解,也让大家有机会亲身体验爱企查的产品功能,感受其在实际应用中的便捷性和实用性,为之后的求职之路提供了有益参考。此次活动也进一步加深了爱企查与高校之间的合作与交流,拓展了品牌宣传的形式。
接下来,爱企查还将继续走进更多高校,为广大用户提供更加优质、便捷的商业信息查询体验的同时,也努为构建诚信就业市场贡献更多力量,与广大高校学子携手共进,共同书写诚信就业的新篇章!
好文章,需要你的鼓励
谷歌深度思维团队开发出名为MolGen的AI系统,能够像经验丰富的化学家一样自主设计全新药物分子。该系统通过学习1000万种化合物数据,在阿尔茨海默病等疾病的药物设计中表现出色,实际合成测试成功率达90%,远超传统方法。这项技术有望将药物研发周期从10-15年缩短至5-8年,成本降低一半,为患者更快获得新药治疗带来希望。
继苹果和其他厂商之后,Google正在加大力度推广其在智能手机上的人工智能功能。该公司试图通过展示AI在移动设备上的实用性和创新性来吸引消费者关注,希望说服用户相信手机AI功能的价值。Google面临的挑战是如何让消费者真正体验到AI带来的便利,并将这些技术优势转化为市场竞争力。
哈佛医学院和微软公司合作开发了一个能够"听声识病"的AI系统,仅通过分析语音就能预测健康状况,准确率高达92%。该系统基于深度学习技术,能够捕捉声音中与疾病相关的微妙变化,并具备跨语言诊断能力。研究团队已开发出智能手机应用原型,用户只需完成简单语音任务即可获得健康评估,为个性化健康管理开辟了新途径。