高管IT背景与企业创新_来自烙印理论的解释

随着数字经济的迅猛发展，IT背景高管已成为经理人市场中的紧缺型人才。以烙印理论为基础，利用2007 ~ 2017年我国沪深A股上市公司的经验数据，考察高管IT背景对企业创新的影响，结果发现：高管IT背景对企业创新具有显著的正向影响，这种正向影响在国有企业与民营企业中不存在显著差异。进一步研究发现，高管IT背景对企业创新的正向影响在信息技术投入较少、管理者风险偏好较低的企业中更显著，在信息不对称程度较低的企业与信息不对称程度较高的企业中不存在显著差异，说明高管IT背景可以通过提高信息技术投资和管理者风险偏好促进企业创新，但不能通过缓解信息不对称促进企业创新。研究结论在理论上拓展了企业创新的影响因素研究，在实践上为政府推动创新经济发展、企业提高核心竞争力、高管培育竞争性特质提供了重要的启示。

2021-04-25
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互联网信贷监管新规的源起与逻辑

互联网信贷监管新规是对治理互联网信贷乱象的经验总结，更是规范和促进互联网信贷行业持续健康发展的制度创新。大数据技术加持下客户渠道与风险定价的融于一体。显著地提升了互联网信贷的风险控制能力，而大数据风险控制模式下对数据、场景、技术进步的依靠又向金融监管当局提出了如何应对信贷环节分工拆解的重大挑战。新规回应了互联网信贷的技术创新，在肯定互联网信贷业务环节流程分散的基础上，明确了信贷主体必须保持对风险决策与控制的自主性．实现合作各方权责的适当分配。当然，新规中存在的主体监管偏见、核心业务界定凌乱、联合贷款规则适用性差等问题尚需深入进一步考量。

2021-04-25
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绘制互联网视域下初中语文线上教学的新样态

互联网视域下线上教学如何更好地开展？本文以“初中语文线上教学”为例，从教师、教学、学习、作业和检测五个维度，对线上教学的新样态作了勾勒。云端学习时间的延续性、学习空间的延展性、学习方式的多样性、学习内容的综合性，向我们发出召唤和挑战。每一位教师都要将“全面育人”作为核心任务，努力实现角色转变，增强信息素养，提升学科教学能力，寻求更好的理论思考与实践方案，以设计者的新身份、项目化的新方法、参与式的新学习、研究型的新作业、协作型的新检测，打造线上教学的新样态，做好学生学科学习的引路人和辅助者。

2021-04-25
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大数据_人工智能背景下IT专业基于R的概率论与数理统计教学改革

基于大数据 / 人工智能背景下 IT 类专业人才培养的需求，分析概率论与数理统计课程教学存在的问题，根据 IT 类专业后续课程的需要，提出调整概率论与数理统计的教学内容并将开源统计软件R 嵌入课程教学全过程，介绍对学生进行的“概率统计知识点 +R 编程训练”，最后通过数据说明教学改革效果。

2021-04-25
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基于区块链的园区能源互联网弱中心化电力交易机制

由于灵活性不足、安全性和隐私保障性不高、交易效率偏低等问题，我国传统电力交易机制已不能适应当前能源互联网快速发展、可再生能源大比例接入的新形势，以及市场化电力交易高效、安全、点对点的发展需求。为此，以园区能源互联网（park energy internet ， PEI）为对象，明确电力交易主体及其角色，提出一种基于区块链技术的 PEI 弱中心化电力交易机制。设计包含弱中心化管理机构、区块链层、智能合约等模块的电力交易框架，分析交易主体资格准入条件，介绍交易协商、信息记录和交易执行等交易阶段的运作流程，以及针对交易过程的隐私保障措施。该交易机制可实现大量电力交易信息和数据的经济、高效、安全处理，有利于促进能源互联网的发展。

2021-04-25
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互联网金融影响下我国商业银行效率之实证分析_——基于三阶段DEA模型

本文运用三阶段 DEA 模型对我国 16 家商业银行 2014-2018 年的效率进行了测算。结果显示,剔除环境因素的三阶段 DEA 模型对纠正传统 DEA 方法测算出的效率结果的偏差有显著作用,更能真实反映客观情况。 2014-2016 年互联网金融的扩张对大部分股份制银行产生了一定的负面影响,而国有银行则因其自身优势未见明显影响,其综合效率普遍优于股份制银行。这种优势体现在规模效率上,但大都处于规模报酬递减状态。基于此结论,本文对处于大数据时代的传统商业银行提出了相应建议。

2021-04-25
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互联网视角下高校_四史_学习的创新路径探索

近年来，随着网络技术不断发展，互联网已成为高校教师和学生学习生活的重要场景，也是如今高校进行思想政治教育工作面临的重要机遇和现实困囿。高校工作者需针对当代大学生的思想特点和行为逻辑进行客观分析，积极应对互联网冲击下思想政治教育的挑战。本文基于互联网技术的客观规律，提出从灵活教育形式和扩大参与主体两方面赋能思想政治教育，并探讨了“四史”学习的三大创新路径。

2021-04-25
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专家型学生转变为专家型教师何以可能

知名中学录用教师以知名高校毕业生为主,而高校师范生不占优势,这是基于“专家型学生有成为专家型教师的潜力”的假设。新时期专家型教师具有综合素质高、学科理解力强、超强的教学能力、善学乐学的品质等特征。专家型学生具有广博而专深的学科知识且兴趣爱好广泛、对学科知识有较深的理解、高效的学习策略、高效和创新性地解决问题的能力等特征。专家型学生的特征和新时期专家型教师的特征相似,况且 PCK 主要是通过在职教学实践和反思获得并成长。因此,相比一般高校师范专业毕业生,专家型学生未来成为专家型教师的可能性更大。

2021-04-25
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告（2026年）

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整，经济增速阶段性下降

2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。