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二战以来美国技术政策的演变

美国政府在国家的技术发展中起着十分重要的作用。自二战以来,美国的技术政策经历了由隐到显、由支持预竞争的通用技术到面向国家战略领域的发展过程。2020?年5?月21日,美国两党两院议员在参众两院提出《没有止境的边疆法案》(Endless Frontier Act)议案,提出在国家科学基金会(NSF)设立技术学部,赋予它特定的使命和职权——提供?1?000?亿美元资金,用于战略性地推进10个关键领域的技术发展,这似乎预示着美国技术政策的一个新的发展。认识美国技术政策的历史发展脉络和影响因素,有助于我们认识和理解美国当前技术政策的发展动力和影响因素。

  • 2023-04-18
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俄罗斯科学工程协会联合会及其所属协会概述

2020—2021年,中俄两国将互办“中俄科技创新年”活动,中国科协将积极参与相关进程。为了解俄罗斯科学普及现状,促进交流活动更好地开展,本报告对俄罗斯科普最新状况进行了搜集整理,从科普计划、组织机构、主要科普场馆、典型科普项目和活动以及相关科普奖项五个方面对俄罗斯科普状况进行概述。

  • 2023-04-18
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俄罗斯航空工业持续数字化转型

俄罗斯政府早在2017年就正式批准了数字经济发展规划。俄罗斯大型航空相关企业都开始研究并引入各类数字化技术,积极促进研制生产和服务系统向智能数字化模式转变。通过数字技术使企业具有更加准确和有效的设计能力,制造和运营成本降低,为研制有竞争力的航空产品奠定了基础。

  • 2023-04-18
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禅道:2022年IT行业项目管理调查报告

近年来,IT行业发展迅速,物联网、敏捷、DevOps等成为行业的热门话题,行业大事也层出不穷。在这样的背景下,禅道连续两年开展针对IT行业项目管理的问卷调查,并撰写年度项目管理调查报告,帮助大家更好地了解行业现状,为业内决策提供有力依据。

  • 2023-04-18
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车云研究:2023年(1-2月)CC-1000T智能座舱评测OTA双月报

智能座舱(intelligent cabin)旨在集成多种IT和人工智能技术,打造全新的车内一体化数字平台,为驾驶员提供智能体验,促进行车安全。目前国内外已经有很多研究工作 ,例如在车辆的AB柱及后视镜安装摄像头,提供情绪识别、年龄检测、遗留物检测、安全带检测等。

  • 2023-04-18
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戴德梁行:2023年两会政府工作报告解读

着力扩大国内需求。把恢复和扩大消费摆在优先位置。多渠道增加城乡居民收入。稳定大宗消费,推动生活服务消费恢复。

  • 2023-04-18
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供应链数智化白皮书(2023)

以物联网、大数据、云计算、人工智能为核心的信息技术激发了新一轮工业革命,催生了新的产业机会,引领了新一轮人类生活与生产方式变革。面对新的发展需求,二十大报告提出要加快发展数字经济,促进数字经济和实体经济深度融合。

  • 2023-04-18
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长效创新数智增值-面向数字经济和新基建的资产管理转型研究

随着数字经济的蓬勃发展、新基建的持续推进、“一带一路”的纵深拓展,海内外投资规模逐年增加,国有资产保值增值和风险防控要求日益提升,传统资产管理日益落后于企业的发展实践需要,资产管理的范 畴、理念、模式、平台等都发生着较大变化。

  • 2023-04-18
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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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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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