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确权、交易、资产化_对大数据转为生产要素基础理论问题的再思考

:大数据是数字经济的基础性、战略性资源,是后疫情时代经济发展的重要生产要 素,但社会各界对大数据的理论认知仍落后于其应用实践,而且大数据确权、交易定价、资产化问 题也存在诸多争议,这对大数据产业和数字经济的持续健康发展形成潜在隐患,也成为制约大数 据向生产要素正常转化并参与社会大生产的关键。文章在对大数据概念、属性重新认识的基础 上,综合财经、法律等理论观点和实操技巧,阐述了大数据如何从商品流通要素演变为社会生产 要素的市场逻辑以及使用价值如何注入大数据的资产化过程,并从实践视角提出大数据确权的 法理基础和大数据交易所生态下交易定价模型。同时提出以数据税来弥补大数据采集环节个人 和企业放弃的小微权利,将私权转化为社会公共产品,为大数据产业和要素市场发展提供新的借 鉴

  • 2021-06-23
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NRDC十四五电力行业煤炭消费控制政策研究51页

“十四五”将是中国电力行业转型的关键窗口期。本报告充分考虑疫情对中国经济发展和用电需求的影响,结合未来五年中国宏观经济基本面和电力需求影响因素的分析,对 2025 年全社会用电需求进行了预测,并考虑气候目标约束、电力资源发展潜力等因素,详细讨论了中国电力发展情景与煤电合理规模,借鉴“十三五”期间电力系统低碳发展的经验教训,对下一阶段电力发展的关键问题和煤控路径进行了探讨。

  • 2021-06-23
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基于微服务的智慧门店视觉感知系统设计与实现

根据智慧门店场景应用需求,设计并实现基于微服务的视觉感知系统。按照功能需求将系统划分为用户管理、图像采集、图像预处理、目标检测 4 个微服务模块,微服务模块以接口形式提供服务,具有独立性。使用暗光增强方法对低照度原始图像进行图像增强,改进 YOLOv3 网络并在自制的商场超市场景下的人群数据集上进行训练,从而提高视觉感知系统在智慧门店场景下的检测表现。实验结果表明,通过在自制商场超市场景下的人群数据集上进行测试,改进的检测网络较原YOLOv3网络的检测精确率提高了百分之二,召回率提高了百分之三

  • 2021-06-23
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基于人体传感器网络的安全物联网医疗系统设计_窦富贤 (1)

目的:设计一种基于人体传感器网络的安全物联网(IoT)医疗保健系统,以保证患者的隐私不受威胁。方法:采用轻量级匿名身份验证协议确认本地处理器单元的身份,在基于人体传感器网络的安全物联网医疗系统设计中,使用一组微型电源和轻便的无线传感器节点监测患者的健康状况。结果:每个传感器节点都集成了心电图、肌电图、脑电图及血压等传感器,传感器收集生理参数,并将其转发给本地处理单元的协调器。为了满足网络安全的所有要求,提出了一种轻量级匿名身份验证协议。结论:采用偏移码本(OCB)认证加密模式可以有效的满足基于人体传感器网络的医疗系统的各种安全需求,为IoT在医疗保健领域的开发与应用提供借鉴。

  • 2021-06-23
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畜牧业信息监测与大数据分析技术应用

畜牧业数据获取,是对畜牧业饲料投入、动物饲养、疾病防疫、屠宰加工、运输销售等产业链环节中现象描述、特征值提取的数字化记录。

  • 2021-06-23
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MES工业互联软件平台概述

MES系统作为制造企业生产前线解决方案,过去数年来发展迅速。通过MES实现产品和组件生产数据收集与跟踪,作业人员管理,生产状态实时监控与质量控制,从而加强ERP计划的执行能力,让生产指令在车间现场有效执行,并实现低成本、可视化管理,已成为制造企业应对市场的不二选择。对于制造企业而言,应对市场变化,满足客户个性化需求,最终必需能够快速时的响应和调整生产过程,作为管理和控制一线生产的MES因此至关重要。而更重要的是,MES要能够与管理系统无缝衔接, 实现从需求到生产到交付的闭环。

  • 2021-06-23
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2020年地产数字化转型发展报告

2019 年到 2020 年是房地产行业数字化飞速发展的一年,头部房企不仅在组织和团队投入上实现了较大增长,同时房企数字化和物企数字化也出现了新的格局,并形成了最终的三大主流运营模式。 克而瑞通过近一年遍及行业各领域的深度调研以及 TOP50 房企、TOP50 物企的信息技术领域高级管理人员的深度访谈,结合了目前数字化应用的十大场景,对目前行业数字化发展的现状,以及未来的发展走势给出了一定的分析和判断,形成了 2020 年地产数字化转型的发展报告。

  • 2021-06-23
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2021年品牌CDP与营销数字化转型报告

从2020年开始,营销数字化转型不再是把电视广告搬到视频平台,把几组创意投放给不同人群,从小红书、抖音、B站官方账号发视频,把货品搬到电商平台,这些都已经不够了。 到了2021年,营销全链路的数字化,对人的理解的数字化,对人的影响和沟通的数字化,乃至企业整体经营的数字化成了重头戏。更为重要的是,这些不再停留在策略研究和探讨,而是具体要怎么做,怎么做更有用。

  • 2021-06-23
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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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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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