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信息化激发中医药新活力

国家中医药管理局印发《“十四五”中医药信息化发展规划》(以下简称《规划》)。《规划》提出,建设中医互联网医院,发展远程医疗和互联网诊疗,支持20家左右三级中医医院开展智慧医院建设。

  • 2023-02-07
  • 阅读700

知识三角:加强高等教育和研究对创新的贡献

知识三角是强调集成科研、创新与教育于一体的政策框架,强调要通过推动“教育、科研、创新”领域的高效互动与协同,提升其高等教育和研究对创新的贡献。OECD于2017年出版了《知识三角:加强高等教育和研究机构对创新的贡献》报告,全书分为理论与案例两个部分。其中,理论部分安排有四个章节,分别从“政策议题、地方视角、评估维度、实践机制”四个方面阐述知识三角在OECD国家的实践进展。案例部分则对17个OECD国家推动知识三角实践发展的相关进展进行了简要概述。在此基础上提出了推动知识三角的对策建议。现综述观点如下。

  • 2023-08-19
  • 阅读699
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  • 9页
  • doc

前华为高管复盘《华为铁三角工作法》成就华为8900亿战绩的销售管理法则与落地路径-读书笔记(109页 PPT)

不要认为华为铁三角只是销售,其实是把全公司以客户为中心这句话真正落到了实处。这个独特的架构,把公司为客户创造价值的产品、服务、能力和决心,完美地与客户产生 了超循环, 一个班长就能发起一场全球战争。非常值得有追求的中国企业家读一读。

  • 2024-04-29
  • 阅读699
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  • 109页
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2022年度全市市场监管基层治理数字化应用实践优秀案例展播

近期,台州市市场监督管理局组织开展了全市系统基层治理数字化应用实践优秀案例征集活动,发掘出一批展现基层所贯通应用上级数字化系统、创新方式拓展延伸应用场景、强化数据分析利用提升监管执法和服务效能等方面的创新实践和典型做法,现在对其中6个基层治理数字化应用实践优秀案例进行展示。

  • 2023-02-08
  • 阅读698

《麦肯锡笔记思考法》

如果不先记下来就会忘记,有做笔记的习惯,为了方便以后查阅,等等。 或许你会想到很多答案,对于大部分的人来说,“做笔记”这个行为不管在学习还是在工作中都是非常理所当然的习惯,所以从来没有人问过自己“为什么要做笔记”。

  • 2024-01-12
  • 阅读698
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  • 153页
  • pdf

立足数字经济是制度型开放的优选项

数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态,是以数据资源为关键要素,以互联网为主要载体,以信息通信技术融合应用、生产要素数字化转型为重要推动力,促进公平与效率更加统一的新经济形态。

  • 2023-02-09
  • 阅读697

英国脱欧谈判中与科学和创新相关的主要问题

英国已与欧盟开展一系列脱欧谈判。英国科学界对其中涉及科学与创新的主要问题进行了一系列的详细调研,提出一系列建议,并敦促英国政府及早通盘考虑这些问题,制订最合理的谈判策略,以保证英国能够继续保持一流创新国家的地位。

  • 2023-08-22
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  • 13页
  • doc

全国网络安全标准化技术委员会:2024人工智能安全治理框架1.0版

人工智能是人类发展新领域,给世界带来巨大机遇,也带来各类风险挑战。落实《全球人工智能治理倡议》,遵循“以人为本、智能向善”的发展方向,为推动政府、国际组织、企业、科研院所、民间机构和社会公众等各方,就人工智能安全治理达成共识、协调一致,有效防范化解人工智能安全风险,制定本框架。

  • 2024-12-13
  • 阅读696
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  • 19页
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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