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人工智能对我国就业的影响及其风险的防范

人工智能作为新一代的通用技术极大解放了生产力,提高了生产部门的生产效率。但是人工智能的发展也产生 了难以回避的负面效应,其中,人工智能对就业的影响受到社会各界的强烈关注。对比以往几次技术革命,人工智能对失业的影响层次更多、替代范围更广、替代速度更快。鉴于我国的经济现状,就业人群数量庞大,就业人群的教育水平相对较低等因 素使得人工智能对我国就业的冲击更为严峻。若对此风险疏于防范和应对,人工智能就可能会对我国的经济生活带来不可估 量的损失。

  • 2021-04-23
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“十四五”制造业高质量发展与产业政策转型白皮书

日前,中国电子信息产业发展研究院政策法规研究所发布了 《“十四五”制造业高质量发展与产业政策转型白皮书》 。白皮书分为理论篇与规划篇,分析了全球产业发展新动向以及“十四五”我国制造业发展趋势,并提出新时期我国产业政策转型的建议与“十四五”制造业发展的建议。

  • 2021-03-27
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制造企业数字化转型“4转1化”(56页 PPT)

制造企业数字化转型“4转1化"

  • 2021-03-26
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百度新基建新机遇中国智能经济发展白皮书

当前,全球正处于新一轮科技革命和产业变革的加速推进期,数字化、网络化、智能化技术在生产生活中广泛应用,驱动人类社会迈向智能经济新时代。智能经济是以新一代信息技术和智能技术为支撑,以数据为关键生产要素,以智能产业化和产业智能化为路径的新型经济形态。智能经济在催生新需求、新业态的同时,通过人机交互方式的变革重构人类的生产方式、生活方式、社会运行及政府治理方式,引领经济社会的创新发展。

  • 2021-03-17
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智慧城市建设之智慧能源讲座

首先,高科技应用越发普遍;其次,世界将连为一体;最后,所有的事物都变得 智能 ? 从互联网到“物联网”(the Internet of things)时代,世界的智慧化将实现 “无所不在的连接” ? 智慧能源:据美国能源部的研究结果,由于电网效率低下而造成的电能损失高达 总电能的67%。为此,美国得克萨斯州、丹麦、澳大利亚和意大利的公共事业公 司正在建设新型数字化电网,以便对能源系统进行实时监测。这不仅有助于他们 更迅速地修复供电故障,而且有助于他们更“智慧”地获取和分配电力。消费者 也能够加强他们对能源消耗的掌控——每户最多可减少25%的能源花费——而且 “智慧能源”管理还能够改善可靠性、服务、效率乃至法令透明度。另外还有可 能合并传统能源和新能源——风能、插电式混合动力车、太阳能等——以提供对 一个社区、一个国家乃至全世界的涉及所有能源形式的端到端洞察力。

  • 2021-07-12
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首都智慧地铁发展白皮书

《首都智慧地铁发展白皮书(2020版)》指出,北京将以“北斗+5G+空间数字化”构建城轨新基建时空基准体系,同时将通过研发新兴智能人、物、票无感同检新技术和新设备,建立乘客一体化无感安检新模式,达到快速安检,高效通行和降本增效的目标。 白皮书指出,基于首都智慧地铁的建设目标、业务功能和架构体系,北京地铁将从建设首都智慧地铁架构体系和技术平台,并打通与外部交通系统的融合互通,实现信息融合、票务系统融合和安检互认,并进行完整线路典型场景的应用示范,构建首都地铁运营新模式,推动企业治理现代化。

  • 2021-06-29
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JGJ 18-2012 钢筋焊接及验收规程

根据住房和城乡建设部《关于印发2009年工程建设标准规范制定、修订计划的通知》(建标[2009]88号)文的要求,标准修订组经广泛调查研究,认真总结实践经验,参考有关国际标准和国外先进标准,并在广泛征求意见的基础上,修订本规程。 ????本规程主要技术内容是:1?总则;2?术语和符号;3?材料;4?钢筋焊接;5?质量检验与验收;6??焊工考试;7?焊接安全。

  • 2021-05-14
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油田SCADA系统产品选型方案

信息化和大数据时代的到来,极大地推动了人类社会各行各业技术革新的迅猛发展。随着石油科技的发展,石油工业正在向智能化和信息化过渡,“企业e化”、“管控一体化”已成为实现“降本增效,提高管理水平”这一油田改革目标中的一个重要课题。 与发达国家相比我国石油开采技术水平还有一定差距,目前我国的采油井95%以上是机采,大多数数据采集依靠人工完成,虽然一定程度上已建立了石油MIS信息管理系统,但油井现场的数据还不能实现无缝上传,集中采集,无法实现高效的采油调度管理。通过建立油田生产自动化实时全过程监控的SCADA系统,使油田已建或在建信息网络向井口扩展,实现油井数据的实时传送和信息网络的无缝链接,逐步形成油田生产管理与监控一体化的信息中心,将成为油田井网监控和生产调度管理的整体解决方案。

  • 2021-03-14
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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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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。

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