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英国国家科研与创新署的国际合作战略与政策及其启示

研究英国国家科研与创新署(UKRI)的国际合作战略与政策对于我国的国际科技合作管理工作具有一定借鉴意义。分析了UKRI下属的五个自然科学领域研究理事会近年来的国际合作战略与政策,包括签署合作协议、建立海外办事处、设立国际合作计划、国际合作专项基金与国际人才计划等。研究发现UKRI的国际科技合作管理工作具有值得我国科研资助机构借鉴的良好经验,如重视国际合作战略的制定、通过多种政策工具为国际合作研究提供保障、国际合作计划类型多样、重视对海外科技人才的吸引等。

  • 2023-08-26
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Linux入门教程-极客

我们常用的操作系统是微软的 Windows 或是苹果的 OS X,因为它容易操作,所以使用者很多。 其实还有一种 操作系统,这个操作系统本身就是开源免费的,谁都可以免费使用和安装,它就是 linux。 可是国内很少有用户 使用 linux,主要是这个需要学习,不然很难操作。 linux 系统入门学习教程,坚持“理论够用、侧重实用”的原 则,用案例来讲解每个知识点,对 Linux 做了较为详尽的阐述,来帮助大家学习这个操作系统。

  • 2021-04-17
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未来启航:6G网络内生AI技术白皮书(1.0)

伴随着当下 AI 技术突飞猛进、日新月异,各种 AI 应用已在众多领域中全面深入开花,未来 6G 网络和 AI 的深入融合应用已是必然趋势。6G 网络/终端和AI 在不同的技术层面相互赋能和促进,能够助推 6G 和 AI 双边生态产业的互惠 共进共赢。本白皮书旨在提出业界对于 6G 网络与 AI 融合的产业分析和技术研究,促进 6G 与 AI 深度融合,实现 6G 网络内生 AI,希望能够为未来 6G 网络的规划与建设解决方案提供参考和指引。

  • 2024-12-18
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nodebook开放源码电子书

这是一本关于 Node.js 技术的开放源码电子书,受到台湾nodejs社区提供(源码参 见github地址 )启发编写。感谢台湾nodejs社区的前辈提供这么优秀的教程,不过 台湾社区的教程已经停止了维护。为了让大家学习到这么优秀的教程,我决定将其 复活,所以才有了这个项目。由于原书写作的时候Node版本是0.6,所以在写作本 书的时候,借鉴了原书的目录结构,但是内容上进行了重写。 本书的线上阅读网 址,与 GitHub 资料同步更新。

  • 2021-04-15
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中国数据合规人才缺口与培育白皮书

用最新的案例举例,就获取 AI 训练数据合规性问题的讨论日趋白热化,全球都在抢夺 AI 训练数据的资源。10 月新鲜发生的 LinkedIn 的案例(见引言中“‘领英’(LinkedIn)案:暂停使用香港用户数据训练生成式人工智能”)充分揭示了,要想用到数据,必须面对个人数据保护、国别之间的数据资源争夺、地域之间的管辖等系列问题。最后,LinkedIn 也不得不面对香港政府举“白旗”,放弃用香港用户的个人信息进行算法训练。

  • 2024-12-23
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数字思维

我竭力让所有对本书谈论的话题感兴趣的人,都能轻松地读懂它。本书的目标读者是对科学和技术感兴趣的普通人,不需要事先对本书涵盖的诸多领域的知识有所了解。最后三章不包含任何技术相关内容,它们呈现了本书的中心论点,可以独立阅读。

  • 2023-10-27
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国际一流高校国家实验室的管理机制与启示——以美国斯克里普斯海洋研究所为例

斯克里普斯海洋研究所是美国的综合性海洋科学研究机构,属于大学拥有并管理,政府仅提供资助的COCO模式的实验室,其管理机制具有一定的独特性。同时,斯克里普斯海洋研究所作为全球最顶尖的海洋学研究机构之一,对其管理经验进行研究将有助于启发我国海洋科学与技术国家实验室建设的思考。本文从组织架构、管理模式、装备设施管理、经费投入以及人员管理五个方面较为详细地介绍了斯克里普斯海洋研究所管理运营机制的特点。研究发现,斯克里普斯海洋研究所大部分(90%)的研究资金来自联邦机构的基础研究合同和拨款,也有部分来自州政府、私人合约的研究资金,以及加州大学内部的研究资助。在人员管理、资源共享以及组织架构等方面斯克里普斯海洋研究所也表现突出,其灵活性与稳定性并存、兼顾开放与共享的管理模式以及精简组织结构对我国国家实验室建设具有一定的借鉴意义。

  • 2023-08-26
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电子书-机·智:从数字化车间走向智能制造-350页

机·智:从数字化车间走向智能制造-350页,机·智:从数字化车间走向智能制造-350页,机·智:从数字化车间走向智能制造-350页,机·智:从数字化车间走向智能制造-350页

  • 2022-08-29
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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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