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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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杨炜祖阐述区块链如何赋能大宗产业

大宗产业主要面临着缺乏信用机制以及风险管理难度大两大行业痛点,而随着区块链、物联网、大数据等技术的加入,科技创新赋能产业变革给大宗商品贸易行业带来了发展的良机

  • 2021-04-21
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大数据中的管理问题_基于大数据的资源观

大数据、云计算技术的产生和发展,正在逐渐影响审计技术和方法的发展。大数据主要着眼于“数据”,提供数据采集、挖掘、分析的技术和方法; 云计算技术主要关注 “计算”,提供 IT 解决方案。大数据、云计算技术可以促进持续审计方式的发展、总体审计模式的应用、审计成果的综合应用、相关关系证据的应用、高效数据审计的发展和大数据审计师的发展。强化大数据、云计算技术审计应用的措施包括制定长远发展战略、加快审计法规建设、建立行业平台、加强研发和提高利用能力。

  • 2021-04-21
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能源互联网中大数据技术思考

能源互联网已成为当今学术界与产业界的研究热点,作为核心技术之一的大数据,将在其发展中起到举足轻重的作用。文中综述了国内外能源互联网大数据技术研究和实践成果,阐述了大数据基本概念与特征及其在能源互联网中的重要性,进一步分别从技术层面和管理层面总结了能源互联网中大数据应用所面临的挑战。在此基础上,梳理了能源互联网中大数据的重点应用领域,提出了能源互联网中大数据研究的框架和技术路线。最后,总结了能源互联网中大数据的研究现状,指出需多方通力合作,才能稳步推进。

  • 2021-04-21
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大数据、云计算技术对审计的影响研究

大数据、云计算技术的产生和发展,正在逐渐影响审计技术和方法的发展。大数据主要着眼于 “数据”,提供数据采集、挖掘、分析的技术和方法; 云计算技术主要关注 “计算”,提供 IT 解决方案。 大数据、云计算技术可以促进持续审计方式的发展、总体审计模式的应用、审计成果的综合应用、相关关 系证据的应用、高效数据审计的发展和大数据审计师的发展。强化大数据、云计算技术审计应用的措施包 括制定长远发展战略、加快审计法规建设、建立行业平台、加强研发和提高利用能力。

  • 2021-04-21
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论大数据时代信息安全的新特点与新要求

研究大数据时代信息安全的特点,探讨新环境下信息安全管理范式的转型,对于中国实施网络强国战略、国家大数据战略、国家安全战略以及推动全球信息安全治理体制变革完善,都具有重要的理论意义和实践价值。

  • 2021-04-21
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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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教育机构的规模壮大,行政会议频繁,而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长,影响工作内容的执行,更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议,减少差旅会务成本,缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。

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中国城市人工智能发展指数报告(2025-2026)

能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前,以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进,风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长,能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时,新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求,储能作为支撑能源转型的重要基础设施,正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”

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下一代个人核心交互终端:AI智能眼镜消费趋势

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