以增加知识价值为导向的分配政策改革的现状和难点分析

创新驱动的本质是人才驱动，人才是创新驱动的核心要素。驱动人才更大程度发挥创新效能，需要有人才管理体制和激励机制的改革创新。2016年11月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于实行以增加知识价值为导向分配政策的若干意见》(以下简称《意见》)，提出发挥市场机制的作用，构建基本工资、绩效工资和科技成果转化性收入的三元化薪酬体系，使科研人员的收入与岗位的责任、工作的业绩和实际的贡献紧密联系，在具体的措施上突出了推动形成体现知识价值的收入分配机制，扩大高校、科研院所在收入分配上的自主权，发挥科研资金、项目资金的激励引导作用，加强科技成果产权对科技人员的长期激励作用，允许科研人员依法依规适度兼职兼薪。

2023-08-23
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英国描绘未来研发路线图

英国政府发布了《英国研发路线图》（UK Research and Development Roadmap）报告，旨在确保英国加强吸引全世界的科学家、研究人员和企业家，确保其居住和工作的条件，从而促进英国经济复苏，提升英国科技水平。英国政府强调科技创新的重要性，指出从工业革命到无线电的发明，从疫苗到互联网，科学、研究和创新对世界和人们生活的贡献是毋庸置疑的。人类的好奇心和技术应用相结合，使得人们加深了对自己、对他人以及周围世界的了解。创造力带来了社会的巨大进步，科学和创新推动了过去二十年全球发展的重大进步，而且对于实现联合国可持续发展目标至关重要。

2023-08-23
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OpenTSDB原理|解密云HBase时序引擎OpenTSDB优化技术

时间如流水，一去不复返。自古不乏对时间流逝的感慨，而现代已经有很多技术记录流逝的过去。我们可以拍照，可以录像，当然还可以用时序数据库！时序数据库是专门存放随着时间推移而不断变化的数据。近些年，随着IoT等概念的流行，时序数据库成为数据库一个相对独立的领域逐渐受到重视，广泛应用于物联网、监控系统、金融、医疗和零售等多种场景。

2023-08-23
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关于加强海外科技人才法律保护的思考

1月15日拜登提名遗传学家埃里克·兰德（Eric Lander）担任总统科学顾问和科学技术政策办公室(OSTP)主任，并写了一封信提出“科学永远是本届政府的前沿，美国如何才能确保自己成为未来的技术和产业方面世界领导地位?”，“在与中国竞争时，如何才能确保美国继续吸引全世界最优秀、最聪明的人才?...特别是中国正在进行前所未有的投资，尽其所能促进新兴产业的发展，使美国的科学技术地位黯然失色。我们的未来取决于我们在决定未来经济的领域中与竞争对手保持同步的能力”。

2023-08-23
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甲子光年：AIGC通用大模型产品测评篇

甲子光年智库认为，在智能化水平方面，AIGC通用大模型产品需要体现内容的多元与创造能力，前后生成内容要一致且连贯，生成内容要使用户有一定的可控能力，且具有较高实用性，并可以像人一样进行沟通。因此，智能化水平从多样性、一致性、可控性、实用性、拟人性五大维度进行测评，在赋能空间方面，AIGC通用大模型产品需要体现用户使用后的满意情况，生成内容需要有一定准确性且可有效提升工作效率，并具有一定的应用广度。因此，赋能空间主要从满意度、信度、效度、应用广度四大维度进行测评。

2023-08-22
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霍尼韦尔&盛虹石化：2023智能工厂实践白皮书

当前，推动数字经济和实体经济融合发展已成为助推我国经济高质量发展的重要途径。无论是对于一个行业，还是就企业自身而言，数字化转型永远都是一项需要远瞻视角、稳步推动的事业，无法一蹴而就。

2023-08-22
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华院计算&中国信通院：2023认知智能技术与应用研究报告

随着深度学习技术演进，语音识别、图像识别等技术准确率得到大幅提高，机器的听、看等“感知”能力已经达到甚至超越人类水平逐渐进入应用成熟期。然而，当机器在面对思考、推荐、决策、联想等复杂“认知”问题时，仍无法完全满足应用要求。

2023-08-22
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家电行业深度报告：工具行业锂电化+智能化趋势下，中国制造从幕后走向台前

工具行业市场空间接近千亿美金，中国企业长期凭借制造优势承接海外品牌的代工订单。近年来，全球“双碳”背景下锂电类工具渗透率持续提升，同时智能化趋势下割草机器人完成度亦大幅提升。海外传统工具龙头受制于原有布局转型艰难，中国企业迎来弯道超车的历史性机遇，有望从幕后走向台前。

2023-08-22
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2026 年数据分析和人工智能规划指南 2025 年 10 月 13 日 - ID G00837539 - 阅读全文约需 30 分钟作者：Sumit Agarwal、Georgia O'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、Maryam Hassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raúl Arrabales 主题：面向技术专业人员的数据分析和人工智能；数据和分析解决方案的架构、实施及扩展；生成式 AI 资源中心 2026 年，企业必须在加速推进 AI 和数据分析落地的同时最大化业务价值。为实现这一目标，数据和分析技术专业人员需充分利用所有可用数据，设计模块化、灵活的架构，并建立稳健的治理机制以确保可信度。