湖南省中非经贸数字化服务基地6日在湖南省长沙市揭牌成立，未来将助力中非经贸合作中的数字化及信息化能力建设，同时，还将帮助部分非洲国家建设更加完整和高效的支付系统。
党的二十大报告提出，繁荣发展文化事业和文化产业，实施国家文化数字化战略。这是党中央立足新的历史方位，顺应文化数字化发展趋势，面向现代化、面向世界、面向未来提出的文化发展战略，对于推进文化自信自强具有重要意义。
“大鹏一日同风起，扶摇直上九万里。”？2018年3月30日，国务院办公厅转发证监会《关于开展创新企业境内发行股票或存托凭证试点的若干意见》，独角兽企业回归中国资本市场的步伐大幅加快，中国新经济的未来走向备受市场瞩目。我们认为，新经济不是一种孤立、静止的经济形态，而是以新技术为基础的、对传统经济金融体系进行的一场系统性大改造。凭借“信息三优化”的根本机理，新经济能够在供给侧提高全要素生产率，在需求侧提高居民福祉，因而内嵌于中国经济的高质量发展之中，兼具时代动力和比较优势。以此为基础，利用中国存托凭证（CDR）等制度创新，独角兽企业的加速回归将构筑中国新经济崛起的正向循环，实现在全球范围内的抢跑领跑。有鉴于此，以2018年为起点，中国新经济将步入全面崛起的新阶段，并有望成为中国经济高质量发展的强劲引擎。
欧盟委员会2018年5月发布了欧盟2021至2027年度长期预算提案。新一期的预算提案针对欧盟亟待解决的难题，提供了新的思路和方法。如在资金分配上，重点针对目前欧盟所面临的创新发展、青年就业、提振经济、边境安全等问题做了较大幅度的调整，从一个侧面反映出未来欧盟的施政重点；在创新政策方面，新预算提案提出了一系列的创新举措，如建立“欧洲投资基金”和“欧盟储备金”等，以期进一步提升欧盟的政策效果；在应对英国脱欧引发的预算空白等问题方面也提出了相应的解决方案。
2019年4月，为贯彻《俄联邦科学技术发展战略》和实现普京第四任期提出的重返世界五大科研强国的目标，俄罗斯政府出台新一期面向2030年的《国家科学技术发展计划》。《计划》将“科技”视为应对诸多国家及全球经济社会挑战的关键工具，旨在通过发展智力潜力，高效组织国内科学、技术与创新活动，进而保障国家经济结构转型和技术升级，实现知识型经济发展模式。2019—2030年，俄罗斯政府将累计投入10万亿卢布（约1596亿美元）支持该计划实施，共涉及五大关键领域。
2020—2021年，中俄两国将互办“中俄科技创新年”活动，中国科协将积极参与相关进程。为了解俄罗斯智库现状，促进交流活动更好地开展，《创新研究报告》对俄罗斯官方、民间、商业智库最新状况进行了搜集整理，从智库机构的历史沿革、使命与定位、经费来源、国际合作以及组织结构五个方面对俄罗斯智库状况进行概述。本文系本系列报告第一篇，主要对俄罗斯官方智库典型代表进行介绍。
新春伊始, 在江苏国信协联能源有限公司的生产车间内,一袋袋柠檬酸在机械手臂的旋转挥舞间接连下线,搬运叉车来回穿梭,忙着把产品运上即将开往,可口可乐、百事可乐、娃哈哈等,国内外知名企业的车辆.
腾讯研究院联合腾讯云、腾讯优图实验室、中国银联、光大银行、北京银行、长沙银行发布《全真互联·银行数字化发展研究报告》。报告详细阐述了全真互联时代，银行数字化的转型机遇、转型方案与转型路径。全景呈现了在数实融合的趋势下，银行在打破线上线下的边界，推进数字化、全真化过程中的探索路径和前沿洞察。
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础，以2D/3D/GIS为核心展示形式，致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
区别于传统消防联网模式，在符合GB50440要求的同时，将互联网思维融入消防信息化管理，将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。
2025 年，人工智能正式迈入 “智能体元年”，AI Agent？成为驱动产业变革的核心力量，硬件迭代、多模态融合、世界模型演进共同推动行业从 “被动响应” 向 “主动解决复杂问题” 跨越。
机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面，两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工，针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效，但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工，而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差，因为有时候深度学习虽然能有好的表现，但是我们并不知道他的原理是什么。
2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点，AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力
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