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要素市场化背景下乡村治理体制的改革

要素市场化配置改革旨在实现要素市场自主流动、高效公平配置,构建更加完善的社会主义市场经济体制,是当前我国农村及整个国家全面深化经济体制改革的重点。农村要素市场化配置改革是农村改革开放和市场化改革的新阶段,不仅对农村集体经济的产权结构、成员构成及组织和经营体制产生直接影响,也对乡村治理的组织基础、结构功能及领导和运行方式产生深刻影响。在新的历史时期,必须进一步解放思想,破除阻碍要素自由流动的体制机制障碍,让市场在要素资源配置中起决定性作用;进一步深化产权改革,构建更加开放的农村集体经济股份合作制,让集体经济独立自主经营、走向市场;进一步理顺政经关系,实现村委会和村集体“政经分开”、村民自治向社区自治转型;进一步改进领导方式,强化农村基层党组织全面领导和支部书记“一肩挑”的法律和政策的衔接;进一步破除城乡二元化体制,实现城乡双向开放、要素自由流动以及基本公共服务和基层治理体制一体化,构建与高水平社会主义市场经济体制相适应的农村基层治理体系和运行机制,实现乡村治理现代化。

  • 2022-02-21
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智慧城市视域下政府数据开放共享机制研究

通过对智慧城市建设过程中政府数据开放共享现状进行调查分析,旨在推动政府数据全面开放与有序共享,以形成数据驱动城市发展的良好态势。[方法/过程]选取第一批试点智慧城中建设经验较为丰富的10个城市为研究样本,通过网站统计和内容分析,对10个城市政府数据开放平台的数据开放共享现状进行调查。[结果/结论]智慧城市建设过程中政府数据开放共享有待进一步推进,存在国家立法缺位、责任意识略显模糊、城市数据鸿沟等问题。为此,提出以政策保障、多元主体协作、平台建设与技术协同相配合运行的政府数据开放共享机制。

  • 2022-02-21
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数据要素与多元市场主体融合机制研究

数字技术的迅猛发展对社会、经济等方面产生了巨大影响,数据成为新的生产要素,不断冲击并重塑传统经济形态,为经济高质量发展提供了新动能,也是发展的主构成。但目前学术界、产业界对数据要素的价值创造过程及其融入多元市场主体的作用机理尚不明确。因此,有必要对数据要素价值创造过程及其融入多元市场主体的作用机理进行分析,加深对数据要素价值创造以及新经济行为的深层次理解,为数字经济的发展及推广提供理论基础和实践指导。

  • 2022-02-21
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区块链非同质化通证(NFT)的财产法律问题探析

作为从信息互联网转向价值互联网的关键性技术,区块链与数字资产的结合,是区块链迄今为止最为令人瞩目的社会实验。要言之,区块链给数字资产的创设、发行、保管、交易、使用等提供了新的范式。以比特币为代表的加密货币(crypto currency)的巨大成功即是明证。不同于作为同质化通证(fungible token)的加密货币,2021年以来作为非同质化通证(non-fungible token,简称NFT)的加密数字艺术品的巨额拍卖,加上一些名人对NFT的加持与使用,让NFT开始步入主流视野,其价值随之也水涨船高。例如,艺术家Banksy的一幅原创画作在视频直播中被烧毁,然后以NFT形式售出了38万美元;Twitter CEO杰克·多西出售了史上第一条推文(tweet),最终竞价为290万美元;像素头像cryptopunks最高售价达到了750万美元;艺术家Beeple的纯数字艺术作品“Everydays: The First 5000 Days”则售出了令人咋舌的6930万美元。

  • 2022-02-20
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将区块链应用于绿色债券的分析与展望

区块链技术是当下科技发展最前沿的技术之一,而绿色债券是我国绿色金融体系建设和绿色金融市场发展的重点,自2018年起,国外出现了大量将二者相结合的研究,市场上也出现了一定实践,而国内针对此议题的融合研究实践则处于早期阶段,稍显匮乏。本文将基于国内外区块链领先研究,探索以区块链技术解决绿色债券发展阶段痛点的可能性,结合目前我国绿色债券发展存在问题提出优化方向及未来展望。

  • 2022-02-20
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东方金诚2021绿色债券回顾与展望16页

东方金诚2021绿色债券回顾与展望16页

  • 2022-02-19
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智能环保行业发展前瞻报告

郑忠斌指出,当前,中国互联网发展已居世界第一梯队,同时拥有全球最全的工业门类,但制造业整体发展呈现出大而不强、高端装备核心技术能力缺失等问题。

  • 2022-02-21
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空中机器人创客教室建设方案

STEAM创新教育一体化解决方案,包括电子积木、机器人、3D打印、航模、无人机等设备和课程,集合多家品牌教育方案,打破技术鸿沟,自成一体。

  • 2022-02-19
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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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