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文化产业数字化发展趋势论析

文化产业数字化发展趋势论析,按照趋势相关企业可以提前进行规划

  • 2021-06-30
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经济数字化与全球税收治理_背景、困境与对策

经济数字化与全球税收治理_背景、困境与对策

  • 2021-06-30
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2019年互联网金融的发展_图文.ppt

互联网金融是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域。其区别不仅仅在-于金融业务所采用的媒介不同,而是通过互联网、移动互联网等工具,使得传统金融业务具备透明度更强、参与度更高、协作性更好、中间成本更低、操作上更便捷等—系列新特征。

  • 2021-06-30
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【精选】安防方案计划书

本工程生产视频监控系统由主厂房区域、辅助车间区域等部分组成,主厂房区域、辅助车间生产区域、安防区域视频监视系统联网组成本期工程的生产视频监视系统,通过在上述各区域内安装的网络监控摄像机组成数字化生产视频监控系统,把数字视频集成在一个统一的平台上,采用分布式集中管理的控制模式进行管理和控制,通过权限控制,系统局域网任意一台计算机用户登录后,即可显示全部其有权限的监控点位,用户可对其进行实时观看、控制、历史回放或下载,实现整个生产区域视频监视系统的网络化、数字化和智能化。

  • 2021-06-30
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人工智能时代的情报学发展与创新——基于情报交流理论的视角

本文对人工智能时代情报学科的创新发展进行了较为全面系统的探讨。首先,本文基于情报交流理论,回 顾了情报学的历史发展阶段:大科学时代、大信息时代、大知识时代、大数据时代和大智能时代;其次;本文分析了 人工智能环境下情报交流理论的演进,包括交流主体虚拟化、交流内容智能化和交流过程非意识化;第三,本文从新 情报观、新过程观和新方法论三个维度,分析了人工智能时代情报学科的发展;最后,本文分析了人工智能对情报工 作的影响,包括情报分析的回归、情报工程化和开源情报的重要性提升。本文对情报交流理论、情报学科体系和情报 工作的分析,既有助于对新技术环境中情报理论的创新发展提供思路,也可以为情报系统和情报服务的智能化创新提 供参考。

  • 2021-06-30
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人工智能与中国要素报酬分配——基于GTAP模型的分析

于标准GTAP模型的框架,本文探究人工智能冲击对中国要素报酬分配的影响。在本文中,人 工智能既体现为资本增强型技术进步,又表现为资本一劳动要素替代弹性的增加。在此基础上,讨论人 工智能的深化、广度、强度等冲击对中国要素报酬分配的影响。模拟结果表明:在人工智能冲击中国要 素报酬分配的传递路径中.人工智能的深化和广度是影响要素报酬的核心因素,而人工智能的强度、非 熟练与熟练劳动力替代弹性对要素报酬的变动均不具有根本性影响。具体而言,世界范围的人工智能深 化有利于中国资本要素报酬增加,而不利于中国的劳动要素报酬;由中国引领的人工智能深化同时有利 于中国的资本和劳动报酬;由美国引领的人工智能深化既不利于中国的资本报酬,也不利于中国的劳动 报酬。此外.人工智能强度、非熟练与熟练劳动替代弹性不会显著改变人工智能深化影响中国要素报酬 的变动方向。

  • 2021-06-29
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人工智能对人力资源的替代影响研究

人工智能在提高社会生产效率和促进经济增长的同时,也带来了技术风险和伦理争议。 “机 器换人”的忧虑成为社会各界乃至个人关注人工智能的焦点。 经文献分析,以人工智能为代表的技术进 步会通过对劳动力供需结构、组织商业环境、社会分工方式以及劳动者的工作场景和认知结构的影响, 进而实现对劳动力、组织、职业、任务和技能的替代和革新。 随着智能社会的到来,人工智能与人力资源 之间应建立动态适配、融合互补、和谐共生的伙伴关系,实现技术进步与人类利益的共同繁荣。 我国是 人力资源大国,正处于向创新驱动发展转型的新旧动能转换期,增加就业机会、保护劳动权益、更新职业 技能、设置技术伦理底线等政策措施,能够减轻人工智能替代人力资源带来的负效应,消解人工智能对 人力资源领域带来的无益冲击

  • 2021-06-29
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智能制造--“中国制造2025”的主攻方向

实现由制造大国向制造强国的转变,已经成为新时期我国经济发展面临的重大课题.在详细 分析我国制造业现状的基础上,阐述了“中国制造 202 5”的指导思想、战略部署、基本方针和战略举措, 认为“互联网+先进制造业+现代服务业”将成为中国经济发展的新引擎.指出“制造业数字化网络化 智能化是新一轮工业革命的核心技术,应该作为中国制造 202 5 的制高点、突破口和主攻方向”,重点围 绕“智能制造是新一轮工业革命的核心技术”和“智能制造是中国制造 202 5 的主攻方向”两个论断展开 了全面深入的剖析解读.

  • 2021-06-29
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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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美国特朗普政府第二任期以美国长期提供美元等全球公共产品导致其外部失衡 加剧和制造业岗位外流为理由,对全球各国实施更为激进的关税及其他经济制裁, 正在撼动战后国际经济秩序的根基。2008年全球金融危机以来,以全球经常项目差额占经济总规模比重衡量的全球失衡状况并未有明显恶化,而美国的对外贸易赤字和净国际负债水平大幅提升,表明美国自身作为国际经济失衡最主要驱动力的事实。究其根源,美国外部失衡的加剧并非美国所宣称的“提供国际公共产品的责任过重”-“特里芬困境”的时代已经不再,而在于美国滥用其在货币金融领域的“过度特权”和推行的新自由主义经济政策,导致其经济过度金融化和国内财政、经济和社会失衡,而缺乏有效的约束机制。展望未来,受该冲突性叙事的张力驱动,国际经济秩序将朝向更为碎片化和多极化的方向演变,而美元为主导的国际货币金。

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