当前位置: 首页 > news >正文

2023年中国羽绒制品需求现状、市场规模及细分产品规模分析[图]

羽绒羽毛指生长在水禽类动物(鹅、鸭)腋下、腹部羽绒和羽毛的统称,属于上游鹅鸭肉食品工业副产品的综合利用,是下游羽绒制品的填充料。根据国家标准,绒子含量≥50%的称为羽绒,绒子含量<50%的称为羽毛。相比其他保暖材料,羽绒羽毛具有轻柔暖、天然绿色环保、经久耐用等优点:

羽绒羽毛产品特征

羽绒羽毛产品特征

资料来源:共研产业咨询(共研网)

目前我国是世界上最大的羽绒及制品生产、出口和消费国。2022年,我国羽绒原毛进口量2.49万吨,较2021年减少0.36万吨;羽绒原毛进口金额1.77亿美元,较2021年减少0.28亿美元。羽绒原毛出口量4.64万吨,较2021年增加0.06万吨;羽绒原毛出口金额8.17亿美元,较2021年增加0.93万吨。

2015-2022年我国羽绒原毛进出口统计

2015-2022年我国羽绒原毛进出口统计

资料来源:中国海关、共研产业咨询(共研网)

羽绒制品作为高档消费品,其需求量将日益增加,羽绒产业已成为朝阳产业,同时羽绒加工业也将是一个长青产业,行业将会持续成长,目前处于稳定增长时期。受气候、消费水平以及追求高舒适度、天然、低碳、时尚生活的影响,羽绒服装、羽绒寝具等制品在发达国家和地区受到欢迎,随着国内消费升级趋势不断深入,高标准羽绒制品的国内需求也持续增长。2022年我国羽绒制品市场规模为1304.3亿元,其中羽绒被市场规模为205.8亿元,羽绒服市场规模为1017.4亿元,睡袋及其他羽绒制品规模为81.1亿元。

2015-2022年我国羽绒制品市场规模走势图

2015-2022年我国羽绒制品市场规模走势图

资料来源:共研产业咨询(共研网)

相关文章:

2023年中国羽绒制品需求现状、市场规模及细分产品规模分析[图]

羽绒羽毛指生长在水禽类动物(鹅、鸭)腋下、腹部羽绒和羽毛的统称,属于上游鹅鸭肉食品工业副产品的综合利用,是下游羽绒制品的填充料。根据国家标准,绒子含量≥50%的称为羽绒,绒子含量<50%的称为…...

动手学深度学习——循环神经网络的从零开始实现(原理解释+代码详解)

文章目录 循环神经网络的从零开始实现1. 独热编码2. 初始化模型参数3. 循环神经网络模型4. 预测5. 梯度裁剪6. 训练 循环神经网络的从零开始实现 从头开始基于循环神经网络实现字符级语言模型。 # 读取数据集 %matplotlib inline import math import torchfrom torch import …...

【操作系统】文件系统的逻辑结构与目录结构

文章目录 文件的概念定义属性基本操作 文件的结构文件的逻辑结构文件的目录结构文件控制块(FCB)索引节点目录结构 文件的概念 定义 在操作系统中,文件被定义为:以计算机硬盘为载体的存储在计算机上的信息集合。 属性 描述文件…...

局域网内Ubuntu上搭建Git服务器

1.在局域网内选定一台Ubuntu电脑作为Git服务端: (1).新建用户如为fbc,执行如下命令:需设置密码,此为fbc sudo adduser fbc (2).切换到fbc用户:需密码,此前设置为fbc su fbc (3).建一个空目录作为仓…...

基础课10——自然语言生成

自然语言生成是让计算机自动或半自动地生成自然语言的文本。这个领域涉及到自然语言处理、语言学、计算机科学等多个领域的知识。 1.简介 自然语言生成系统可以分为基于规则的方法和基于统计的方法两大类。基于规则的方法主要依靠专家知识库和语言学规则来生成文本&#xff0…...

xpath

xpath 使用 使用 from lxml import etree或者 from lxml import htmlet etree.XML(xml) et etree.HTML(html) res et.xpath("/book") # 返回列表项目Valueet.xpath(“/book”)/表示根节点/div/a子节点用/依次表示/name/text()text()取文本/book//nick//表示标签…...

Java拼图小游戏

Java拼图小游戏 import javax.swing.*; import java.awt.*; import java.awt.event.ActionEvent; import java.awt.event.ActionListener; import java.awt.image.BufferedImage; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.List;public cla…...

终于有人把数据资产入表知识地图总结出来了,轻松看懂

在当前数字化的浪潮下,数据已经成为劳动、土地、知识、技术以后的第五大生产要素,“数据就是资源”已成为共识。如今数据资产“入表”已成定局,数据资产化迫在眉睫。 2023年8月21日,财政部正式印发《企业数据资源相关会计处理暂行…...

白鳝:聊聊IvorySQL的Oracle兼容技术细节与实现原理

两年前听瀚高的一个朋友说他们要做一个开源数据库项目,基于PostgreSQL,主打与Oracle的兼容性,并且与PG社区版内核同步发布。当时我听了有点不太相信,瀚高的Highgo是在PG内核上增加了一定的Oracle兼容性的特性,一般也会…...

vue和uni-app的递归组件排坑

有这样一个数组数据,实际可能有很多级。 tree: [{id: 1,name: 1,children: [{ id: 2, name: 1-1, children: [{id: 7, name: 1-1-1,children: []}]},{ id: 3, name: 1-2 }]},{id: 4,name: 2,children: [{ id: 5, name: 2-1 },{ id: 6, name: 2-2 }]} ]要渲染为下面…...

【考研】数据结构(更新到顺序表)

声明&#xff1a;所有代码都可以运行&#xff0c;可以直接粘贴运行&#xff08;只有库函数没有声明&#xff09; 线性表的定义和基本操作 基本操作 定义 静态&#xff1a; #include<stdio.h> #include<stdlib.h>#define MaxSize 10//静态 typedef struct{int d…...

汇编-指针

一个变量如果包含的是另一个变量的地址&#xff0c; 则该变量就称为指针(pointer) 。指针是操作数组和数据结构的极好工具&#xff0c;因为它包含的地址在运行时是可以修改的。 .data arrayB byte 10h, 20h, 30h, 40h ptrB dword arrayB ptrB1 dword OFFSET arrayBarray…...

常见Web安全

一.Web安全概述 以下是百度百科对于web安全的解释&#xff1a; Web安全&#xff0c;计算机术语&#xff0c;随着Web2.0、社交网络、微博等等一系列新型的互联网产品的诞生&#xff0c;基于Web环境的互联网应用越来越广泛&#xff0c;企业信息化的过程中各种应用都架设在Web平台…...

milvus数据库搜索

一、向量相似度搜索 在Milvus中进行向量相似度搜索时&#xff0c;会计算查询向量和集合中具有指定相似性度量的向量之间的距离&#xff0c;并返回最相似的结果。通过指定一个布尔表达式来过滤标量字段或主键字段&#xff0c;您可以执行混合搜索。 1.加载集合 执行操作的前提是…...

HEVC参考帧技术

为了增强参考帧管理的抗差错能力&#xff0c;HEVC采用了参考帧集技术&#xff0c;通过直接在每一帧的片头码流中传输DPB中各个帧的状态变化&#xff0c;将当前帧以及后续帧可能用到的参考帧在DPB中都进行描述&#xff0c;描述以POC作为一帧的身份标识。因此&#xff0c;不需要依…...

QT小记:The QColor ctor taking ints is cheaper than the one taking string literals

这个警告意味着在使用 Qt 的 C 代码中&#xff0c;使用接受整数参数的 QColor 构造函数比使用接受字符串字面值的构造函数更有效率。 要解决这个警告&#xff0c;你可以修改你的代码&#xff0c;尽可能使用接受整数参数的 QColor 构造函数&#xff0c;而不是字符串字面值。例如…...

机器人走迷宫问题

题目 1.房间有XY的方格组成&#xff0c;例如下图为64的大小。每一个方格以坐标(x,y) 描述。 2.机器人固定从方格(0, 0)出发&#xff0c;只能向东或者向北前进&#xff0c;出口固定为房间的最东北角&#xff0c;如下图的 方格(5,3)。用例保证机器人可以从入口走到出口。 3.房间…...

轻量封装WebGPU渲染系统示例<36>- 广告板(Billboard)(WGSL源码)

原理不再赘述&#xff0c;请见wgsl shader实现。 当前示例源码github地址: https://github.com/vilyLei/voxwebgpu/blob/feature/rendering/src/voxgpu/sample/BillboardEntityTest.ts 当前示例运行效果: WGSL顶点shader: group(0) binding(0) var<uniform> objMat :…...

Java 多线程进阶

1 方法执行与进程执行 GetMapping("/demo1")public void demo1(){//方法调用new ThreadTest1("run1").run();//线程调用new ThreadTest1("run2").start();} 下断点调试信息&#xff0c;可以看到run()方法当前线程是“main1” 继续运行到run里面&…...

CentOS上搭建SVN并自动同步至web目录

一、搭建svn环境并创建仓库&#xff1a; 1、安装Subversion&#xff1a; yum install svn2、创建版本库&#xff1a; //先建目录 cd /www mkdir wwwsvn cd wwwsvn //创建版本库 svnadmin create xiangmumingcheng二、创建用户组及用户&#xff1a; 1、 进入版本库中的配…...

进程地址空间(比特课总结)

一、进程地址空间 1. 环境变量 1 &#xff09;⽤户级环境变量与系统级环境变量 全局属性&#xff1a;环境变量具有全局属性&#xff0c;会被⼦进程继承。例如当bash启动⼦进程时&#xff0c;环 境变量会⾃动传递给⼦进程。 本地变量限制&#xff1a;本地变量只在当前进程(ba…...

理解 MCP 工作流:使用 Ollama 和 LangChain 构建本地 MCP 客户端

&#x1f31f; 什么是 MCP&#xff1f; 模型控制协议 (MCP) 是一种创新的协议&#xff0c;旨在无缝连接 AI 模型与应用程序。 MCP 是一个开源协议&#xff0c;它标准化了我们的 LLM 应用程序连接所需工具和数据源并与之协作的方式。 可以把它想象成你的 AI 模型 和想要使用它…...

macOS多出来了:Google云端硬盘、YouTube、表格、幻灯片、Gmail、Google文档等应用

文章目录 问题现象问题原因解决办法 问题现象 macOS启动台&#xff08;Launchpad&#xff09;多出来了&#xff1a;Google云端硬盘、YouTube、表格、幻灯片、Gmail、Google文档等应用。 问题原因 很明显&#xff0c;都是Google家的办公全家桶。这些应用并不是通过独立安装的…...

Qt Http Server模块功能及架构

Qt Http Server 是 Qt 6.0 中引入的一个新模块&#xff0c;它提供了一个轻量级的 HTTP 服务器实现&#xff0c;主要用于构建基于 HTTP 的应用程序和服务。 功能介绍&#xff1a; 主要功能 HTTP服务器功能&#xff1a; 支持 HTTP/1.1 协议 简单的请求/响应处理模型 支持 GET…...

Web 架构之 CDN 加速原理与落地实践

文章目录 一、思维导图二、正文内容&#xff08;一&#xff09;CDN 基础概念1. 定义2. 组成部分 &#xff08;二&#xff09;CDN 加速原理1. 请求路由2. 内容缓存3. 内容更新 &#xff08;三&#xff09;CDN 落地实践1. 选择 CDN 服务商2. 配置 CDN3. 集成到 Web 架构 &#xf…...

10-Oracle 23 ai Vector Search 概述和参数

一、Oracle AI Vector Search 概述 企业和个人都在尝试各种AI&#xff0c;使用客户端或是内部自己搭建集成大模型的终端&#xff0c;加速与大型语言模型&#xff08;LLM&#xff09;的结合&#xff0c;同时使用检索增强生成&#xff08;Retrieval Augmented Generation &#…...

代码随想录刷题day30

1、零钱兑换II 给你一个整数数组 coins 表示不同面额的硬币&#xff0c;另给一个整数 amount 表示总金额。 请你计算并返回可以凑成总金额的硬币组合数。如果任何硬币组合都无法凑出总金额&#xff0c;返回 0 。 假设每一种面额的硬币有无限个。 题目数据保证结果符合 32 位带…...

GruntJS-前端自动化任务运行器从入门到实战

Grunt 完全指南&#xff1a;从入门到实战 一、Grunt 是什么&#xff1f; Grunt是一个基于 Node.js 的前端自动化任务运行器&#xff0c;主要用于自动化执行项目开发中重复性高的任务&#xff0c;例如文件压缩、代码编译、语法检查、单元测试、文件合并等。通过配置简洁的任务…...

打手机检测算法AI智能分析网关V4守护公共/工业/医疗等多场景安全应用

一、方案背景​ 在现代生产与生活场景中&#xff0c;如工厂高危作业区、医院手术室、公共场景等&#xff0c;人员违规打手机的行为潜藏着巨大风险。传统依靠人工巡查的监管方式&#xff0c;存在效率低、覆盖面不足、判断主观性强等问题&#xff0c;难以满足对人员打手机行为精…...

人工智能--安全大模型训练计划:基于Fine-tuning + LLM Agent

安全大模型训练计划&#xff1a;基于Fine-tuning LLM Agent 1. 构建高质量安全数据集 目标&#xff1a;为安全大模型创建高质量、去偏、符合伦理的训练数据集&#xff0c;涵盖安全相关任务&#xff08;如有害内容检测、隐私保护、道德推理等&#xff09;。 1.1 数据收集 描…...