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中国5G产业投资建设分析_2020-09-02

人们在家,生活和工作模式发生巨大变化,线上经济利用其非接触性成为了主流的经济模式,全方位支撑着人们正常的生活和工作。由此推动了包括远程办公、在线教育、远程医疗、线上餐饮、直播电商在内的新型经济模式的发展,这些模式的背后其实离不开强大的网络通信技术作为支撑,我们认为,无论是疫情期间还是后疫情时期,5G产业的投资应用前景都十分广阔。

  • 2023-04-20
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俄罗斯发布至2030年电子工业发展战略

2020年1月,俄罗斯政府发布《至2030年俄罗斯联邦电子工业发展战略》,旨在确保国家电子工业产品供应实现独立,并不断提升电子工业行业对国家经济发展的贡献。对此,《战略》提出了九大关键措施,分别为:推动技术开发、升级生产制造设施、制定行业标准、培养人才、加强管理、扩大合作、优化行业信息环境、开拓产品和市场、提高经济效益。

  • 2023-04-17
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对“一带一路”沿线国家科技合作的现状分析与展望

本文着重梳理了我国国际科技合作在当前的基本态势,指出了我国在国际科技合作对象方面存在的突出问题,提出“一带一路”倡议不仅可为我国在经贸合作领域开拓新舞台,也可为国际科技合作带来新机遇和舞台。进一步梳理了当前我国与沿线国家科技合作的主要方式和存在的不足,给出了未来我国与沿线国家在国际科技创新方面合作的新思路。

  • 2023-04-17
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颠覆性技术的特征与预见方法

颠覆性技术是国民经济发展和大国博弈竞争核心战斗力发展的关键,选择和培育颠覆性技术意义重大、影响深远。通过加强颠覆性技术内涵特征研究、形成科学有效的预见方法体系,是开展颠覆性创新、推动跨越式发展的关键手段;在此基础上,建立技术预警监测体系,常态化开展监测预见工作,是确保国家科技安全、推动科技创新发展的重要保障。

  • 2023-04-10
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德国制造背后的灯塔

西蒙在《隐形冠军》一书中提到德国的中小企业,往往靠积极的国际化,摆脱专业利基市场的困惑。而标准化则成为德国制造积极开拓国际市场的利器。在上个世纪90年代,德国曾经评估过,标准化投入带来的收益都占到了国民生产总值的1%。可以说,标准化,就是德国制造的命根子。德国工业标准(DIN)有80%以上,上升为欧洲标准或国际标准化组织(ISO)标准,而德国标准化学会在ISO中的贡献率已达到了19%,位居第一。

  • 2023-04-10
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大科学计划(工程)规划制定的国际经验及对我国的启示

摘要:为保持在科技领域的领先地位,汇聚和培养人才,提高全球竞争力,各主要国家/地区纷纷制定了大型研究基础设施战略规划(路线图)。本文对欧盟、英国、美国能源部制定的大科学规划以及俄罗斯拟制定的科研基础设施战略进行了对比研究及深入分析,认为各国(地区)制定大科学规划在管理实施模式、优先领域选择、设施遴选标准、分类支持体系、定期更新制度,以及风险评估等方面具有突出特点。在此基础上,提出了我国制定国际大科学计划(工程)战略规划的政策建议。

  • 2023-04-03
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创新生态系统治理的关键环节与系统效能

对创新模式演进发展的相关研究表明,创新范式从1.0版本的线性范式、到2.0版本的创新体系范式,现已演进至3.0版本的创新生态系统范式。创新生态系统是“活”的创新系统。与创新系统相比,创新生态系统具有多样性共生、自组织演化、开放式协同的突出特征。正因此,对科技创新活动的调控机制也从科技创新管理迈向了科技创新治理。

  • 2023-03-28
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比较研究下高校科技评价指标的优化

高校科技创新能力是国家创新能力的重要组成,高校科技评价体系,对高校科研方向的引导、科研体制的设计、科研资源的分配起着重要作用。高校科技评价体系包括评价方法和评价指标。科技评价指标的选取与赋权,会直接影响评价结果,是科技评价体系的核心内容。当下,我国高校科技评价指标存在重形式而轻质量、与社会需求脱离、粗放而分级不够等问题。以美、德、英、法等国为代表的国际通行科技评价体系各有所长,认真研究和借鉴他国经验与做法,可以不断完善优化具有中国特色的高校科技评价体系。

  • 2023-03-26
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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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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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