文章对大数据时代图书馆智慧服务特征以及智慧服务的4个层次进行分析,总结归纳出以资源建设为核心,以新技术应用为导向,以用户需求为中心,以空间再造为趋向的图书馆智慧服务5W模式。从资源建设、服务创新、技术应用、馆员提升、用户交互等方面,为图书馆智慧化服务的发展和创新提出建议。
文章基于面板数据政策效应评估法，以 １９７８ －２０１８ 年的省际样本数据为基础，评估了西部大开发对西 部各省市自治区的政策效果，并分别通过静态和动态效应模型研究了西部大开发政策效果的影响因素，研究发 现：（１）西部大开发显著推动了西部地区的经济增长，且政策效果存在时间和空间上的异质性；西部大开发政策 效果随时间成倒“Ｕ”型变化趋势；西部大开发政策效果的区域差异初期较大，后趋于稳定；（２）随着经济发展水 平的提高和经济结构的不断优化，西部大开发的政策效果愈难以发挥；（３）固定资产投资、政府规模、对外开放 度和人力资本水平的不断提高，能够促进西部大开发的政策效果，同时对政策效果的影响具有滞后性。
5G时代数据的基础性战略资源属性进一步突显，数据是政府推进国家治理体系和治理能力现代化的有力支 撑资源和工具。与此同时，个人隐私也逐渐受到关注，成为进一步运用政府大数据需要解决的核心问题之一。 在分析5G时代政府大数据隐私新特征、现有数据法律对政府大数据隐私保护的影响的基础上，提出一个基于 隐私保护的政府大数据治理模型，探讨5G时代背景下政府如何在利用好自身大数据资源改善服务质量和效 率的同时保护公众隐私，以期对新时代政府治理能力提升有所助益。
数据流模型是一种高效的计算模型，由于其在并行性方面具有天然的优势，数据流技术在软硬件领域得到了 广泛的应用。在硬件体系结构方面，数据流模型引领计算机体系结构在传统冯·诺伊曼架构下向支持更高并 发的方向发展。基于超长向量处理单元的流处理和SIMT的现代GPU就广泛使用了数据流技术的思想。在编 程模型方面，数据流思想在大数据编程模型领域得到了广泛应用，例如MapReduce和Spark等。从数据流模 型的角度多层次分析了英伟达GPU的体系结构以及CUDA编程模型，阐述了数据流模型在GPU软硬件系统中 的应用。分析了数据流思想和GPU大规模并行处理体系结构在大数据处理中的应用和发展趋势。
工业物联网应用的探索
利用大数据计算平台对大量的静态数据进行数据挖掘和智能分析助推了大数据和人工智能应用的落地。在面 临互联网、物联网产生的日益庞大的实时动态数据的处理需求时，数据流计算被逐步引入目前的一些大数据 处理平台中。针对数据流的编程模型，比较了传统软件工程的面向数据流的分析和设计方法与目前针对大数 据处理平台的数据流编程模型提供的结构定义和模型参考，分析了两者的差异和不足，总结了数据流编程模 型的主要特征和关键要素。分析了目前数据流编程的主要方式以及与主流编程工具的结合，针对大数据处理 的数据流计算业务需求，给出了可视化数据流编程工具的基本框架和编程模式。
工业大数据应用的实践与认识-郭朝晖
数联智造-工业大数据创新实践-方育柯
没有账户，需要注册
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)
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。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
我们的情景分析显示，由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施，到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍，达到2.6万亿美元。2024年，香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%，增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前，我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中，随着近期招聘企稳，瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升，而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲，尤其是内地客户的资金流入。
最初以创新竞赛为起点的竞争，已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额，但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时，等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点，经济体必须重新思考其对AI主权的策略，并确定如何明智地投资。
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