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政府大数据治理_政府管理的新形态

政府大数据治理成为政府关心的一个重要议题。采用文献调研等方法,对当前主要的国家政府大数据实践进行 了分析,认为政府大数据应用仍处于早期阶段。对政府大数据治理的概念进行了溯源,认为政府大数据治理一 方面继承了公共和行政管理领域的治理理论和行政管理手段,另一方面也借鉴了公司治理中IT治理、数据治理 和大数据治理的框架和方法。对政府大数据治理的概念、特征进行了阐释,提出了政府大数据治理的新挑战、 新目标和新机制,最后指出大数据治理是政府管理的新形态。

  • 2021-06-21
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面向大数据异构系统的神威并行存储系统

随着大数据应用和传统高性能计算应用的融合以及异构计算的引入,传统面向高性能计算的并行存储系统 面临着异构计算I/O支持差、性能干扰和效率低等问题。通过在系统架构引入多层次存储架构、设计缓存映射 机制来减轻I/O负载。在转发服务层,调整I/O转发策略,均衡I/O负载。在后端存储层,对系统高可用功能进行 调整,解决大数据I/O访问模式与原有高可用措施的冲突。经过优化设计和完善后的并行存储系统更好地适应 了异构众核架构,使得某些应用获得了10倍以上的I/O性能提升。

  • 2021-06-21
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教育大数据隐私保护机制与技术研究

随着大数据技术在教育领域应用的不断深入,教育数据采集、分析及共享等环节可能带来的个人隐私安全 等潜在风险不容忽视。如何保障教育数据安全,对教育数据进行合理、合规的分析和利用是当前亟须解决 的问题。基于教育大数据的特征,重点阐明了教育大数据的隐私内涵,围绕教育数据生命周期内各利益相 关方的隐私保护需求,提出了教育大数据隐私保护框架,并针对性地梳理了目前可用于教育领域的隐私保 护技术体系,以期为教育大数据各个应用环节提供支撑,推动教育大数据的规范有序发展。

  • 2021-06-21
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基于数据智能的区域教育大平台建设与应用实践

数据智能引领是新时期区域教育大平台建设与应用的重要方向。从区域教育大平台建设与应用的现状和挑 战出发,从理念视角阐述了基于数据智能的区域教育大平台的发展阶段,提出运用迭代思维推进平台建设、 坚持3个导向统筹平台建设、聚焦3个重点推动平台建设、创新建设机制助推生态构建等方面的建设思路,从 技术视角分析了平台的整体框架与核心关键技术,从应用视角提出了平台应用的推进路径、着力点及推进方 式,并给出典型实践案例,为相关领域的磺究者与实践者提供借鉴。

  • 2021-06-21
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大数据可视分析在海洋领域的应用

随着海洋观测技术和数值仿真技术的发展,人们能获取到规模更大、分辨率更高的海洋数据,这为复杂多元 海洋环境要素及结构现象的分析带来了机遇,同时也给传统的分析方法带来了挑战。因此,将大数据可视分析 方法引入了海洋数据分析,并探索了其在多元海洋时空数据分析、海洋重要结构的时空特征和演化分析等方 面的应用价值,开发了多个可视分析系统,并通过全球和我国周边一些海域数据分析的案例研究,提出了海洋 数据可视分析的基本框架,展示了可视分析是大数据时代海洋复杂数据分析方面一种很有前途的技术。

  • 2021-06-21
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基于大数据的学习预警研究综述

随着教育信息化浪潮的到来,学习预警技术得到快速的发展和广泛的应用。为了方便学者了解学习预警技术的发展 历程或从事相关研究,收集、整理 2015 年以来学习预警的相关论文,并对论文进行梳理、总结、分析。首先介绍学习 预警的相关概念以及与学习分析的区别,然后着重介绍学习预警指标、框架和方法,并对部分研究成果进行介绍、归 纳,绘制表格以清晰呈现学习预警研究领域整体脉络。最后对学习预警系统的应用以及挑战与展望进行介绍,剖析 当前学习预警面临的问题和未来发展方向。

  • 2021-06-21
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大数据抗疫下对个人信息侵权的反思及应对

于民法所保护的个人信息与涉及公共利益的医疗信息等应当有所区分。在疫情期间,我国率 先构建起数字化抗疫体系,有效控制了疫情。但由于涉及个人信息的法律规范在适用上存在冲突、政府对个人 信息保护不周等因素的影响,公民的个人信息权在抗疫过程中受到不同程度的侵害。因此,要在法律上明确个 人信息权的保护界限,规范各主体对个人信息的收集利用,同时还要注重缓解民众的恐惧心理,加强对网络和 媒体的监督,通过规范商业机构对于个人信息的利用,以使疫情防控和公民的个人信息权保护保持适当平衡。

  • 2021-06-21
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云环境下大规模分布式计算数据感知的调度系统

介绍了新的调度系统,包括资源调度、应用编排、配置标签中心、云网络和云存储服务等子系统。系统通过数 据拓扑感知能力保证了计算和数据的局部性,节约网络I/O开销;通过优化点对点大数据量读取的资源调度, 解决网络风暴造成的影响;通过网络和磁盘隔离技术以及可抢占的方式来保证服务等级协议。

  • 2021-06-21
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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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《中国半导体激光设备白皮书》

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。

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华创证券_算力芯片行业深度研究报告:算力革命叠浪起,国产+GPU+奋楫笃行

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

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中文大模型基准测评2025年9月报告

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。

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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

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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