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王玉平:依托社会资源共筑高校信息化未来

梳理疫情对高校数据治理、对外合作、服务模式产生的种种影响时,上海海事大学信息办副主任王玉平表示,“疫情延缓了业务数据治理的进程,因此疫情结束后需要回过头来加速业务数据治理和流程再造,更重要的是,要依靠业务数据推动教学科研信息化,只有这样高校才能完成育才造士、为国育人、为党育才的使命。”

  • 2023-02-10
  • 阅读827

俄罗斯发布面向2030年的《国家科学技术发展计划》

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。

  • 2023-04-17
  • 阅读826
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英国描绘未来研发路线图

英国政府发布了《英国研发路线图》(UK Research and Development Roadmap)报告,旨在确保英国加强吸引全世界的科学家、研究人员和企业家,确保其居住和工作的条件,从而促进英国经济复苏,提升英国科技水平。英国政府强调科技创新的重要性,指出从工业革命到无线电的发明,从疫苗到互联网,科学、研究和创新对世界和人们生活的贡献是毋庸置疑的。人类的好奇心和技术应用相结合,使得人们加深了对自己、对他人以及周围世界的了解。创造力带来了社会的巨大进步,科学和创新推动了过去二十年全球发展的重大进步,而且对于实现联合国可持续发展目标至关重要。

  • 2023-08-23
  • 阅读825
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  • 8页
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战略性新兴产业形势判断及“十四五”发展建议

在诸多有利政策支持下,近年来我国战略性新兴产业实现快速发展,充分发挥了经济高质量发展引擎作用。同时,产业发展呈现出重点领域发展壮大、新增长点涌现、创新能级跃升、竞争实力增强等诸多特点,形成了良好的发展局面。但是,当今世界正面临百年未有之大变局,“十四五”乃至更长一段时期内,我国战略性新兴产业将面临更加严峻的内外环境,需要在产业布局优化、创新能力提升、发展环境营造、国内需求释放以及深化开放合作等方面采取更加科学有效的针对性措施,从而推动产业进一步壮大发展。

  • 2023-08-22
  • 阅读823
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  • 12页
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重大科技基础设施领域发展动态与趋势_2019-06-21

重大科技基础设施是现代科学研究取得进展和突破必不可少的支撑条件和技术手段。世界各国,特别是科技发达国家,非常重视重大科技基础设施的战略规划、前瞻部署、建设和应用。本文回顾了近年来重大科技基础设施领域世界各国的战略规划、项目部署,以及相关的最新举措,从八个方面分析了现阶段重大科技基础设施领域的国际发展动向和趋势特点,总结了我国近两年来在重大科技基础设施领域的新动向,并从中得到几点启示供决策者参考。

  • 2023-02-15
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剑维软件:工业智能2024年行业洞察

当今世界面临着错综复杂又相互交织的挑战,诸如气候变化、迅速城镇化、能源需求增长、能源转型和全球济变化等。 目前,全球已经超过了《巴黎气候协定》设定的“1.5 度℃温升警戒线”,打破了现有的气候规范,新的全球性危机已经迫在眉 睫。在此背景下,我们最强大的网络开始发生变化——能源行业正在转型,新的能源和供应技术正在迅速发展。

  • 2024-12-11
  • 阅读819
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(完整版)浅析边缘计算

制造行业为打造“智能工厂”,物联网技术必不可少。当大量的智能化终端和设备通过工业网络接入,企业需要计算和处理的日常业务数据越来越庞大。同时,工业上有大量需要实时处理的场景,需要在毫秒级别进行实时响应。由于网络的限制,云计算架构难以实现实时响应。

  • 2022-08-04
  • 阅读818
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金蝶:金蝶食品饮料行业数字化转型白皮书

食品饮料行业一直是走在创新最前沿的一个行业,制造自动化做得最彻底、研发对市场的响应做得最及时、ESG 推进最主动、经营管理调整最迅速,成就了这个行业一直保持朝气蓬勃,一直不断给社会带来新的亮点、新的色彩、新的话题。

  • 2024-12-11
  • 阅读818
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  • 144页
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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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