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英国量子技术的发展

自1900年量子理论提出以来,量子力学、量子场论不断发展和完善。尽管量子科学领域仍存在许多未知有待科学家挖掘和发现,但是现有量子科学支撑下的量子技术已经深入人类生活的方方面面,甚至带来了革命性变化,成为了新一轮科技革命和产业变革的领军领域。为此,很多国家都从国家战略角度规划和支持量子科学,特别是量子技术的发明和应用。此报告借英国量子技术战略来分析量子技术在国家战略中的重大意义。

  • 2023-08-23
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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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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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