为构建安全和谐、可持续的政府数据开放生态系统，提出了政府数据开放的基本指导原则：数据安全 依托于所有利益相关方的良性互动。并且，政府在保障数据安全的同时开放更多数量、更高质量的政府数据； 数据开发者在创新利用的同时承担数据安全利用的责任；公众在积极分享数据开放创新成果的同时保持对个人 数据的绝对掌控权。最后，提出了建立数据管理专门机构，负责数据开放安全审查；对政府数据进行分层分级 分类管理；制定个人数据保护法；加强政府、数据利用者与公众之间的互动与反馈等建议。
人工智能：技术、资本与人的发展等相关方面的问题
随着人工智能技术的发展，越来越多的企业开始采用人工智能技术作为企业转型发展的 战略，然而现有研究尚未很好解释企业成功开展人工智能战略的驱动因素。基于资源基础理论，对 内外部环境中的分类变量进行 Ｏｎｅ-Ｈｏｔ 编码，将企业采用人工智能战略前后 ＣＡＧＲ 的差值作为 因变量，在对各变量进行最大最小归一化后构建了 ＬＡＳＳＯ 回归模型，通过 ＬＡＳＳＯ 模型筛选出 ４７ 个具有显著影响因素的变量，再用被筛选出的 ４７ 个变量构建 ＣＡＲＴ 算法的决策树，探索企业人工 智能战略的条件。研究发现，企业在销售净利率、市净率、是否为美元股票、每股现金流量净额、每 股净资产、存货周转率、管理费用占比、非流动负债占比、归属母公司的利润占总利润的比例以及总 市值等方面满足一定的条件，则更有可能成功开展人工智能战略。
以新闻写作机器人Dreamwriter和人类记者2020年的报道为对象，探究AI新闻的逻辑特征，能够明确智能写作所处阶段及人类记者的角色定位。AI写作逻辑程式固定、逻辑元素有限。其优势在于基础数据详实，阻断逻辑谬误；逻辑推理严谨；适应人类逻辑习惯。其劣势在于缺乏与其他事件建立联系的能力，包括类比、演绎、延伸；缺乏研判和预测的能力，包括判断句使用、内容取舍、选题确立。人类应在人机协同中发挥主体性，在新闻生产中实现逻辑结构的灵活归化，逻辑元素与现实环境交互拟合，调动读者“思维的具身性”，实现新闻意义的回归。
面向多品种、小批量定制化生产的智能柔性制造系统已成为现代制造技术发展趋势之一，作为一种典型的多关节柔性运动平台，工业机器人将在现代制造向先进智能制造的转型升级过程中扮演“催化剂”的角色。由于本体结构及使用环境限制，工业机器人绝对定位精度低、长期稳定性差，尚无法直接适应新型产业环境下各行业的新应用、新需求。现有的机器人误差补偿技术研究依然停留在寻找更完备的运动学模型或更高效的误差估值算法的层次，未能将误差补偿方法与关节机器人运动特性紧密结合，形成系统有效的误差补偿与精度维护机制，真正提升现场环境下工业机器人运动精度及自主性能。
为有效处理电网调度中心检测得到的设备数据,提出了流处理平台 Spark 与 Xgboost 算法相 结合的分类电力设备数据故障诊断模型。 首先介绍了变压器设备故障诊断的判断依据；然后在 Spark 框架的基础上,利用 Xgboost 算法构建了一个设备故障诊断模型；最后对模型的分类性能和 运算速度进行了分析。 结果显示:模型使用 Spark 平台和 Xgboost 算法性能更优。
文章从创新策源能力的内涵出发，剖析影响人工智能产业创新策源能力的因素，构建了由基础研究影响力、核心技术引领力、应用场景拉动力、创新资源集聚力、创新创业环境吸引力五个方面22个指标组成的区域人工智能产业创新策源能力评价体系。选取我国31个省市区的统计数据，运用AHP一熵权TOPSIS法进行相对贴近度排序，对区域人工智能产业创新策源能力水平进行综合评价。结果表明，各省市人工智能产业创新策源能力发展不平衡，北京市、广东省、上海市等发展水平较高，而其余地区能力水平相对落后；政府创新治理在区域人工智能产业创新策源能力培育过程中起到了重要的保障作用。最后，从战略投入、创新创业环境营造等若干方面对提升区域人工智能产业创新策源能力提出了意见。
人工智能正在深刻改变着人们的生产和生活方式，将逐渐成为推动科技与教育发展的重要力量。深度学习旨在追求学生高阶思维能力与创新创造能力的培养，是学习方式的重要变革，已成为教育领域研究与实践的一个热点。深度学习是认知结构与思维结构的不断转变与纵深发展的过程，迁移是深度学习的核心特征。堆积与分离是浅层学习的根源；新旧知识相容是同化与顺应作用机制发生的必要条件，同化与顺应是深度学习内部关联迁移的关键；重构与迭代是深度学习外部拓展迁移的动力源。人工智能赋能深度学习，可以激发学习兴趣与学习动机，促进新旧知识相容，助力跨领域知识重构与情境重构，提升学习者的整体特性，进而促进深度学习内部关联迁移与外部拓展迁移，实现学习者认知结构的不断转化，大力提升学习的效率与效果。
没有账户，需要注册
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。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)
当前，人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口，人工智能正以前所未有的速度重塑世界，为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植，从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断，人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样，未来，随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合，以及海量数据与前沿知识的双重加持，人工智能将彻底突破单一技术工具的局限，蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽，融入千家万户的日常起居，成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。
新能源场站无人值班建设方案新能源场站无人值班建设方案新能源场站无人值班建设方案新能源场站无人值班建设方案新能源场站无人值班建设方案新能源场站无人值班建设方案
零碳工厂建设与热能高效利用一事一议破局“零碳”技术路线零碳工厂建设与热能高效利用一事一议破局“零碳”技术路线零碳工厂建设与热能高效利用一事一议破局“零碳”技术路线零碳工厂建设与热能高效利用一事一议破局“零碳”技术路线
扫码咨询
或
客服咨询
用手机扫二维码
复制当前地址
方案库赚钱指南
