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数字政府发展趋势与建设路径研究报告

图片 1.体制机制不顺,协同推进较难 当前,我国数字政府建设基本形成了高位统筹的组织领导格局,但国家与地方存在牵头部门“对不齐的现象。 2.建设运营脱节,总体把控较难 一是“投建一体统筹衔接不足;二是技术、业务和运营协同不足;三是缺乏有效的平台监管和考核评估机制。 3.数据责权错配,提效增值较难 一是数据治理重视程度不足;二是数据资源缺乏实操性标准规范;三是数据跨层级流动共享不足。 4.历史系统散乱,规统整合较难 一是既有系统散乱,系统林立现象依然存在;二是“信息烟囱”现象突出;三是跨部门、跨区域的应用协同和大系统、大平台建设薄弱。 5.新建应用较多,有效使用较难 一是应用缺乏对新的业务需求的敏捷响应能力;二是新应用开发缺乏落地性、基层化需求分析;三是线上线下协同布局的广度和深度不够;四是盲目追求新技术、新概念现象屡见不鲜。 6.长效运维遇阻,持续发展较难 一是建设过程中资源分配重头轻尾;二是运维人员缺乏体系化保障。

  • 2022-12-04
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金融科技赋能反洗钱数字化转型

跨入数字经济时代,金融科技日新月异,推进金融科技与反洗钱深度融合,成为反洗钱改革创新的必由之路。本文针对当前反洗钱面临的问题,系统梳理金融科技赋能反洗钱监管数字化转型的路径,展望金融科技赋能反洗钱的未来方向与目标,提出构建“信息动态感知、数据精准分析、业务智能支撑”的反洗钱监管系统化构想,并在借鉴国内外领先金融机构特别是互联网金融公司实践经验的基础上,探索制定从规划布局、技术架构、数据治理、风控机制等多维度协同推进反洗钱领域科技应用的策略。

  • 2023-02-08
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制造业信息化与工业4.0革命(93页 PPT)

特斯拉落子上海后,带动30余家产业链企业汇聚临港,在其数字驱动制造的理念赋能下,国内新能源汽车行业整体研制智能化水平被推向了新高度。

  • 2022-03-13
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GB 5768.2-2009 道路交通标志和标线 第2部分道路交通标志

道路交通标志和标线是引导道路使用者有秩序地使用道路,以促进道路交通安全、提高道路运行效率的基础设施,用于告知道路使用者道路通行权力,明示道路交通禁止、限制、遵行状况,告示道路状况和交通状况等信息。

  • 2021-05-18
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  • 200页
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中国民航网络信息安全威胁分析及解决策略研究

当前中国民航业的发展越来越依赖于信息化的发展。在民航领域,一旦民航重要信息系统被攻击,都可能会造成航班正常运行中断,导致飞行安全受到严重威胁,重则会危及飞行安全甚至国家安全。笔者就近期发生的案例进行研究及分析,通过对我国民航行业的网络安全调研发现目前民航行业信息系统主要面临以下安全威胁。

  • 2021-04-26
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网易易数大数据平台

大数据开发套件主要包含数据开发、任务运维、自助分析、数据管理、实时流计算、项目管理等。大数据开发套件将数据开发、数据分析、数据 ETL 等数据科学工作通过工作流的方式有效地串联起来,提高了数据开发工程师和数据分析工程师的工作效率。

  • 2021-03-18
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  • 26页
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电信网络人工智能及应用

1956 年,在达特茅斯学院举行的一次会议上,人工智能这个研究领域被正式确立,距今 60 多年里,人工智能先后经历了上世纪六十年代和八十年代两次繁荣。进入 21 世纪后,借助互联网、云计算等信息基础设施的广泛应用以及 CPU/GPU 等计算硬件能力的大幅提升,深度学习算法带动了本轮人工智能大发展,并给出了亮眼的成绩。例如:在围棋方面,AlphaGo 力胜世界冠军;语音识别方面,目前所有的商用语音识别算法都基于深度学习算法,并带动了一大批智能音箱、智能手机语音应用的繁荣;在图像分类领域,目前针对某些具体任务的图像算法分类正确率可以达到或超过人的水平,但软件系统处理速度和效率可以远超人类。除此之外,深度学习在人脸识别、通用物体检测、图像语义分割、自然语言理解等领域的应用也取得了突破性的进展并不乏成功商用的案例。

  • 2021-03-28
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制造执行系统(MES)选型与实施指南

一些 MES 供应商虽然对 MES 的相关理论及自身产品非常熟悉,但是对制造企业的真正需求缺乏理解和分析。销售人员为了获得订单,盲目承诺满足企业的功能需求,导致实施过程中才发现系统满足不了客户的需求,需要进行大量二次开发,增加了实施成本。上述问题成为企业实施和应用 MES 的难题,甚至直接导致了企业 MES 项目流产。

  • 2021-03-28
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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