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大数据与数字经济

大数据是信息技术发展的必然产物,更是信息化进程的新阶段,其发展推动了数字经济的形成与繁荣。

  • 2021-04-21
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大数据迁徙图:逃离北上广他们竟然去了这里

大数据迁徙图:逃离北上广 他们竟然去了这里 随着一线城市人口疏解工作步入深水区,“逃离”不仅是主动告别,也包括了被迫离去。逃离者到底都去了哪里?

  • 2021-04-21
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Trimble的DR惯导模组在物联网中的应用及路测报告

车联网作为物联网的一一个重要应用方向,它是社会经济和工业化进程发展的产物,也是汽车步入智能化时代的重要标志。随着4G的普及,任何车身数据的实时传输都不再是障碍了,反而对精确的车身数据要求更高了。

  • 2021-04-21
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以CPS为核心的工业互联网安全风险及监管控制

数字与传统基建深度融合,工业互联网成为新基建的重要战场,新基建产生新业态、新发展,也必将衍 生出不同于传统环境的风险,因此工业互联网在发展“新基建”的同时必须警惕新风险的降临,预防与控制工业互联网 风险愈发重要。 工业互联网以信息物理融合系统(Cyber physical systems,简称 CPS)为关键技术,论文梳理以 CPS 为核 心的工业互联网安全风险特征,提出“新基建”建设背景下工业互联网应持续加强 CPS 标准体系建设,推进政府与社 会多方主体协同共治,建设数据要素预警库,加强风险监测、数据治理与应急管理。

  • 2021-04-21
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互联网+课程思政_育人特征、困境与实施策略

与传统思想政治教育相比,“互联网+课程思政”具有育人主体多元化、育人载体多样化、 育人场域超时空趋势等特征。 互联网给课程思政育人带来了新的挑战:互联网改变了学生的 认知习惯,加大了课程思政育人的难度;教师“ 互联网+课程思政” 育人的意识和能力有待提 高;互联网为课程思政育人资源整合提供了平台,但引领示范作用还有待增强。 适应互联网 背景下课程思政育人的新常态,全面推进课程思政建设,要抓住教师队伍“主力军” ,强化“互 联网+课程思政”思维,提升线上线下协同育人意识;创新课堂教学“ 主渠道” ,实现互联网与 课程教育深度融合,增强课程思政育人实效;聚力课程建设“主战场” ,搭建课程思政育人资源 和工作对话网络平台,促进课程思政育人交流互鉴。

  • 2021-04-21
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互联网发展对中国区域创新能力的影响及地区差异研究

在阐述互联网发展影响区域创新能力理论的基础上,从互联网的建设、普及、应用与融合层面 重构互联网发展的综合指标体系,同时,基于 2006—2017 年中国 30 个省份的面板数据,从线性、非线性 和约束机制三个维度实证考察了互联网发展对区域创新能力的影响及其地区差异。 研究发现:(1)在控 制对外开放度、城市化、金融发展等条件下,互联网发展能够显著提升中国的区域创新能力,尤其是对于 西部和中部地区而言;(2)互联网发展对区域创新能力的影响具有显著的非线性门槛特征,随着互联网 发展水平的提升,其对区域创新能力的影响呈现先升后降的倒“U”形趋势,且这种门槛特征存在着明显 的地区差异;(3)互联网发展对区域创新能力的影响受要素禀赋和知识产权保护等创新内外部环境的约 束,且存在复杂的地区差异。 以期有利于明确互联网发展的战略方向与差异化路径。

  • 2021-04-21
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亿欧智库区块链行业全球科技公司区块链布局案例研究不畏浮云遮望眼巨头逐鹿区块链

经历了喧嚣,区块链行业终于再次回归平静。相比喧嚣时的鱼龙混杂,平静时“区块链正规军”大规模入场。在 全球科技公司中,亿欧智库选取15家行业领军企业,分析其对区块链的技术探索和商业应用。 科技公司争相入局区块链,可以快速推动区块链行业健康发展,也可以促进区块链技术应用落地。总体来看,其 布局主要分为三个方向:To B底层平台、To C行业应用以及区块链+物联网

  • 2021-04-21
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新工科_教育背景下的_互联网+_实践教学模式探索——以电子电路专业为例

在“互联网+”时代背景下,“新工科”工程教育改革的出现,要求高校积极探索新的教育和人才培养模式,转变途径和方法。电子电路专业在“互联网+”时代具有鲜明的专业特点,在“新工科”工程教育改革过程中发挥了重要作用。本文分析了“新工科”背景下电子电路专业建设的内涵,探究“互联网+”时代实践教学改革的重难点,研究分析了适应“互联网+”时代的创新人才教育与实践培养模式,以及教与学融合相长的混合式教学模式改革、阶梯式能力提升的创新实践培养体系、创新实践社会资源的注入等,以期为电子电路专业创新实践人才的培养提供参考。

  • 2021-04-21
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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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