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法国国家创新体系的演化历程、特点及启示

总结具有代表性科技强国建立、健全和完善国家创新体系的实践经验,可为我国在“十四五”时期构建适应“双循环”经济发展新格局和国防现代化建设需求的国家创新体系提供参考。本文首先回顾和对比分析了国内外不同学者对国家创新体系的认识和概念界定;其次,以第二次世界大战为时间起点,研究了法国国家创新体系的演化历程。

  • 2023-04-20
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改革开放40年数字经济新动能评述

近日,中国科学技术发展战略研究院发布《国家创新指数报告2020》,报告显示,中国国家创新指数综合排名世界第14位,科技创新能力快速提升。 国家创新指数是反映国家综合创新能力的重要指标。近年来,中国创新资源投入持续增加,知识创造能力不断增强,企业创新能力稳步提高,创新绩效日益显现,创新环境显著改善。

  • 2023-04-20
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中国创新效率的时空格局_2019-04-01

当今世界正处在新一轮科技革命和产业变革孕育期,为抢占创新发展的先机和主动权,各世界主要经济体将创新视作实现未来发展的重要来源。随着中国经济进入结构优化、动力转换、增速换挡的“新常态”时期,国际竞争压力和资源环境约束日益严峻,创新驱动发展战略应运而生。

  • 2023-04-20
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发挥中国科协资源优势,助力科技服务业产业链纵深发展

在中国科协全力推动科创中国的背景下,助力地方科技经济融合发展的关键之一是要推动科技服务业发展,当前我国科技服务业虽然在“双创”的推动下取得了快速进步,但面向全产业链条的科技服务还远远不够。中国科协特有的“一体两翼”架构和科技资源优势能够弥补这一关键短板,本文研究政府支持国内外科技服务业发展的典型做法,深入分析我国当前现状和存在的问题,研究提出科协借助科创中国行动助推科技服务业发展的意见建议,供决策参考。

  • 2023-04-20
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芬兰赫尔辛基市的147个碳中和措施

腾讯公司设立的社会科学研究机构,依托腾讯公司多元的产品、丰富的案例和海量的数据,围绕产业发展的焦点问题,通过开放合作的研究平台,汇集各界智慧,共同推动互联网产业健康、有序的发展,致力于成为现代科技与社会人文交叉汇聚的研究平台。

  • 2023-04-20
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工业软件分类

就工业软件本身而言,由于工业门类复杂,脱胎于工业的工业软件种类繁多,分类维度和方式一直呈现多样化趋 势,目前国内外均没有公认、适用的统一分类方式。进入新世纪,工业软件无论在功能还是在门类上,都发展迅速。

  • 2023-04-19
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智慧校园智能化整体解决方案

智能化校园是现代信息、自动控制和建筑工程等科学技术融汇集成为整体的高新科技产物,它具有多种学科互相结合的特征

  • 2023-04-19
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智慧园区智能化规划方案

监控系统能立即分析这些异常动作行为,立即预警给监控中心,自动调集出该区域的视频画面,让值班人员 及时通过视频发现这些问题及时处理。同时,它还能通过云端把事发现场的预警图片发送给装有手机预警APP的管理者,给管理者也同步预警,及时做好防惠措施。

  • 2023-04-19
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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