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2021年中国数字经济发展趋势展望

展望2021年,数字技术创新应用向更大范围、更高层次和更深程度拓展,我国数字经济红利将进一步释放,向着数据流通服务创新加快、数字经济与实体经济更深层次融合、数字基建全面推进、新业态新模式日益成熟、治理数字化更加务实、数字贸易水平进一步提升等方向迈进。 但存在发展路径和模式同质化、数字营商环境有待完善、数字平台监管瓶颈突出等问题。在这种形势下,赛迪研究院提出进一步加强数字经济协同发展顶层设计、持续推进数字经济政策服务手段创新、构建多元协同监管体系、统筹推进数字基础设施建设等一系列对策建议。

  • 2021-03-02
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Jeff Dean万字长文:2020谷歌10大领域AI技术发展

Jeff Dean 发了一篇几万字长文,回顾了这一年来谷歌在各个领域的成就与突破, 并展望了 2021 年的工作目标。 “当我 20 多年前加入谷歌的时候,只想弄清楚如何真正开始使用电脑在网络上提 供高质量和全面的信息搜索服务。时间快进到今天,当面对更广泛的技术挑战时, 我们仍然有着同样的总体目标,那就是组织全世界的信息,使其普遍可获取和有 用。 2020 年,随着世界被冠状病毒重塑,我们看到了技术可以帮助数十亿人更好地 交流,理解世界和完成任务。我为我们所取得的成就感到骄傲,也为即将到来的 新的可能性感到兴奋。

  • 2021-02-26
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黄奇帆最新演讲:新基建实际上就是第4次工业革命,将产生几十家万亿级企业!(深刻!)

大家上午好,很高兴参加在山西太原举办的中国未来独角兽高峰论坛。两周前,十九 届五中全会刚刚闭幕,审议通过了关于制定国民经济和社会发展 第十四个五年计划 规划和 2035 年远景目标 的建议。这是在新的历史起点上、新的内外形势下,开启 新的伟大征程、构建新的发展格局的一次盛会, 必将对中国未来 30 年发展轨迹产 生深远影响。

  • 2021-02-26
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快速插拔井口设备在桥射联作射孔压裂中的应用和数字化发展之路

该信息管理系统涵盖防喷装置产品从出厂到报废全寿命周期的 全部信息,包括出厂档案信息、使用状态信息、维护保养信息、故 障和修理信息、位置信息、承压次数和时间信息等,还可以增加实 时数据采集、远程视频监控、故障报警、远程诊断和技术支持等功 能,该信息实时存取和显示,由设备调度和管理人员、作业经理、 技术人员、维护保养人员、技术专家在电脑终端远程查阅、监控、 故障诊断分析和技术支持。该系统可基于目前广泛应用的互联网技 术、云技术、区块链、物联网技术来实现,赛孚不仅可以监测自己 租赁和销售的设备,也可代用户管理用户自己购置的设备资产,包 括油气田现场使用和闲置设备,合理调配资源,使设备利用率最大 化,也能极大改善人工管理的繁琐和疏漏,实现设备资源互联共享。

  • 2021-02-17
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体检信息化平台解决方案

该方案主要是解决医院提价平台数字化、信息化的方案,传统的体检方式,是通过纸质媒介来把病例的信息录入,这样非但效率低下,而且不易于保存存档。该方案能够使医护体检人员快速的、精准的去录入体检人员的信息,能够大批量、有序化的存储病例信息,提高相关体检单位的整体工作效率。

  • 2021-02-16
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西安市工业互联网创新发展行动计划(2020-2022年)

各区、县人民政府,市人民政府各工作部门、各直属机构:《西安市工业互联网创新发展行动计划》已经市政府同意,现印发给你们,请认真贯彻落实。西安市人民政府办公厅2020年11月27日西安市工业互联网创新发展行动计划 为深入贯彻习近平总书记来陕考察重要讲话精神,认真落实《国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》、工信部《关于推动工业互联网加快发...

  • 2021-02-16
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北控水务 BECloudTM智慧水务云平台

北控水务集团是北京控股集团有限公司旗下专注于水资源循环利用和水生 态环境保护事业的旗舰企业。北控水务集产业投资、设计、建设、运营、技术服 务与资本运作为一体,是综合性、全产业链、领先的专业化水务环境综合服务商, 业务涵盖市政水、流域水、工业水、村镇水、海淡水及环卫固废、科技服务、金 融服务、清洁能源等领域。2017 年起,集团将全面创新提到集团战略层面,在行 业内率先践行智慧化运营管理理念,通过将行业专业理论经验与和工业互联网平 台以及云计算、大数据、机器学习等 IT 与 OT 技术的融合,链接水务行业的实 际需要导向和技术领域的可能性,引领开发了包括智慧水务运营管理平台 BECloudTM、数字双胞胎、全流程智能控制系统等智慧化的大数据解决方案,紧 扣水厂关键工艺环节智能化、生产过程智能优化控制、建设水务行业智能水厂, 建立智能水厂标准体系和信息安全标准体系,推动水务行业的整体提升与大跨步 发展。

  • 2021-02-12
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深度迁移学习方法的基本思路

随着迁移学习方法的大行其道,越来越多的研究人员开始使用深度神经网络进行迁移学习。与传统的非深度迁移学习方法相比,深度迁移学习直接提升了在不同任务上的学习效果,并且由于深度迁移学习直接对原始数据进行学习,所以它与非深度迁移学习方法相比有两个优势。(1)能够自动化地提取更具表现力的特征。(2)满足了实际应用中的端到端(End-to-End)需求。

  • 2021-02-09
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