数字经济为我国经济高质量发展提供了新动能。智慧城市是建设"数字中国"的核心载体。本文以智慧城市建设作为数字经济的代理变量,运用双重差分法实证检验智慧城市建设对于经济高质量发展的促进作用、内在传导机制以及异质性。研究发现:（1）智慧城市建设能够显著提高城市全要素生产率,赋能经济高质量发展；（2）智慧城市建设显著提高了试点城市人力资本质量、扩大试点城市市场潜能；（3）智慧城市建设对地处南方、东部及沿海地区城市的全要素生产率拉动作用更为明显。
“确定性删除”技术旨在保障云服务器内过期或备份数据的确定性删除，使数据被彻底删除或者是永远 不可解密和访问的，以保护用户的数据隐私性。但现有方案仅仅只删除了密钥，云端密文依旧完整，一旦密钥被 窃取，会威胁数据隐私性，因此未实现“真正”意义上的确定性删除。针对上述问题，提出了一种基于密文采样 分片的方案，来实现云端数据的确定性删除。利用密文采样分片思想，使云端存储不完整的密文，即使在密钥被 泄露的情况下，也能保证数据的高机密性。而对采样密文的销毁，也实现了云端数据的即时确定性删除。理论分 析以及实验结果表明，所提方法能够满足云存储系统中机密数据的确定性删除要求，并且在性能开销低的同时能 提供比现有方案更高的安全性。
对于当下各大互联网企业来说，抢占入口和搭建平台无疑是收集用户各 类数据的有效手段，而对于天然就掌握了用户大量信息的通信运营商来说， 如何将大数据价值“变现”是值得深入思考的问题。然而，传统运营商出于 对企业体制及其所承担的社会责任等多方面因素的考虑，社会公众对运营商 在大数据应用领域的信息安全性、使用规范性、隐私保护性等方面有更高的 要求。这对于运营商在大数据的使用尺度上提出了不小的挑战。 本文以中国移动成都分公司利用移动用户大数据进行的试点案例作为 万方数据 成都移动大数据应用案例分析 研究课题。基于成都移动对大数据的概念和定义，对成都移动进行大数据应 用所具备的优势进行了分析，并通过与成都本地其他运营商的大数据案例进 行对标，详尽展示了成都移动在公共安全、政府服务、商业经营三个领域实 施的大数据应用案例，并对三个典型案例的成功经验进行了提炼总结，以供 在大数据领域的其它应用研究提供参考。此外，本文还通过成都移动在典型 场景下的大数据应用，引出运营商对于大数据的延伸应用案例，并在此基础 上进一步提出运营商与互联网企业在大数据领域合作探索的期望。
与传统监察手段相比，大数据让民生监察主体、方法、时间、空间、工具等方面都发生了巨大的变化， 让民生监察的透明度、参与度、针对性和动态性更好。本文以 T 县民生监察大数据平台为例，系统 剖析大数据驱动民生监察的独特价值、运行逻辑、现实困境及未来图景。分析发现，民生监察平台 中的大数据对权力的监察更加精准，可以实现监察主体的多元化、监察过程的透明化。究其原因， 民生监察大数据平台的运行有其独特的数据逻辑、“权力 + 权利”逻辑和技术逻辑，但也面临数据崇 拜、数据伦理、数据壁垒等困境，会带来数字监察的形式主义、个人信息的二次使用和部门监管的纵 强横弱，建议从实现人机契合、明确职责范围、建立基于区块链技术的大数据监察平台等角度出发， 解决监察中的数据崇拜、隐私保护、数据壁垒等问题。
随着大数据时代来临，隐私和安全问题越来越突出。大数据的主要来源是社交网络、 电商为主的网络和移动智能终端机，在大学生群体日渐成为网络及移动智能终端机主力军 的今天，他们的个人信息、隐私就成为大数据的重要原材料，再加上智慧城市、数据国家、 数据高校的建设，在现有法律同大数据技术发展不完全同步的情况下，大数据时代大学生 隐私保护问题就成了当前亟待解决的现实问题。 首先，通过查阅和梳理国内外相关文献，厘清了隐私、隐私权的概念，明确了数据隐 私与网络隐私的界限，界定了大数据时代大学生隐私的概念，并提出大数据时代大学生隐 私保护的主要内容是数据化身份隐私与数据化活动隐私，大数据时代大学生隐私保护的实 质是保护“核心数据隐私”。 其次，针对当前大学生隐私保护基本现状，以部分在杭高校大学生为调查样本，从隐 私认知、隐私担忧、隐私观念、隐私保护行为四个方面，结合大学生对大数据技术的了解、 掌握概况，整体上把握大数据时代大学生的隐私保护现状。调查结果显示：大学生存在一 定的隐私担忧，但隐私认知模糊，隐私观念存在偏差，隐私保护行为不充分。进一步分析 得出：造成大数据时代大学生隐私保护问题的根源在于大学生隐私意识淡薄，高校对学生 隐私保护重视不够，法律发展与技术更迭不同步。 大数据时代大学生隐私保护的强化途径是：通过重审隐私和发挥思政课的人格教育功 能来回归隐私的人格本质和价值；通过界定核心数据隐私并制定大数据时代大学生隐私保 护的标准来厘清数据隐私的法律保护边界；通过监察溯源与构建以遗忘为中心的大学生数 据管理体系来规制多源侵犯：通过了解大数据隐私保护技术，提升数据隐私素养来强化大 学生的自我保护能力。
开展高端技术技能人才贯通培养改革实验项目,是现代职业教育体系建设的重要探索,而课程体系构建则是贯通培养的核心环节。以北京劳动保障职业学院"智慧城市设施安全管理专业"为实例,在分析人才培养目标定位和探讨课程体系构建原则的基础上,按照"总体贯通,分段实施"的贯通培养项目课程设置思路,提出"高中、高职与本科"三阶段课程设置与衔接体系。
城市的形成和发展历程出发,探讨了物理城市建设和发展过程中面临的问题和挑战。数字城市作为城市信息化过程中建立起来的一个cyber space,只能实现see everything on Web；而智慧城市是一个cyber physical space,通过数字城市与物联网、云计算和人工智能的融合,可以实现do everything on Web和城市智能化,这是对未来智慧城市的美好愿景。
深度挖掘我国智慧城市研究热点和发展趋势,为今后的智慧城市研究和实践决策提供借鉴。以中国知网收录的发表于2010-2017年的期刊文献为样本,运用文献计量和可视化分析方法挖掘我国智慧城市领域的研究热点、热点战略地位和研究前沿。研究发现:智慧城市研究自2010年以来一直保持较高的研究热度；智慧城市内涵特征、评价体系、治理和发展策略、顶层设计是具有较高战略地位和未来进一步拓展空间的研究主题。
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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)
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。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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。
先进制程扩产叠加国产化替代风口，半导体激光设备大有可为 1.半导体激光设备概述 激光凭借高能量密度、非接触加工以及对材料适应性强等优势，被广泛应用于消费电子、汽车制造、新能源和半导体产业链等领域。随着半导体制造和封装工艺的发展，激光设备在半导体行业中发挥越来越重要的作用。
GPU并行计算能力适用于AI训推需求，大模型发展催化GPU需求。GPU不仅仅负责图形处理，也能执行通用计算任务。其核心由大量简单的计算单元构成，这些单元被组织成强大的计算阵列，能够同时对海量数据执行相同的简单操作，因此相比CPU更擅长处理并行计算任务。当前主流的AI计算加速芯片主要有四种技术架构，相较于ASIC和FPGA，GPU在通用计算性能和开发友好性上更具优势，也比仍处探索阶段的NPU更为成熟，因而成为大模型训练和推理的主力。近年来，人工智能取得突破性进展，多模态大模型不断涌现。大语言模型的进化遵循ScalingLaw法则，其能力提升高度依赖海量算力供给。未来，随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进，算力将继续作为核心驱动力，推动模型能力不断突破，加速AI应用的广泛落地
1.海外模型保持头部优势，国内模型继续追赶。 在本次9月通用测评中，海外模型占据了榜单前6，其中GPT-5(high)以69.37分遥遥领先，o4-mini(high) (65.91分) 、 Claude-Sonnet-4.5-Reasoning (65.62分) Claude-Opus-4.1-Reasoning(64.87分)、Gemini-2.5-Pro (64.68分)等紧随其后。国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking、 Doubao-Seed-1.6-thinking-250715分别62.62分和60.96分并列国内第一。 2.国内开源模型优势显著。 国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking (62.62分)、openPangu-Ultra-MoE-718B(58.87分)和Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507(57.73分)分别位于开源模型榜单前三，大幅度领先海外开源最好模型gpt-oss-120b(53.05分)。 3.国内模型更具性价比，海外模型推理效率更高。 国内模型的API价格大多数处于0-10元/百万Tokens，平均API价格为3.88元/百万Tokens,而海外模型的API价格比较分散，从2-200元/百万Tokens不等，海外模型平均API价格为20.46元/百万Tokens，是国内模型API价格的5倍以上。国内推理模型平均每题的推理耗时为101.07秒，而海外推理模型仅有41.60秒，海外推理模型的推理效率远高于国内推理模型。
新能源行业剖析行业前瞻洞察系列：太空光伏远期空间巨大，太空数据中心有望推动需求:全球商业航天规模快速增长，随着AI算力需求爆发式增长，太空数据中心有望推动商业航天需求。光伏是航天活动中性价比最高的电源解决方案，太空光伏相比地面光伏优势明显。LE0卫星短期首选HJT晶硅电池，钙钛矿为未来首选。我们预计太空光伏电池市场空间短期内较为有限，但若发射成本急剧下降导致太空数据中心成本低于地面，届时年发射功率将爆发式增长。太空光伏的市场规模将高度取决于发射成本下降速度
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