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网梯科技:数智时代AI赋能教育教学的实践与挑战

“教育是国之大计,党之大计。在新时代背景下,我们必须积极拥抱科技,特别是人工智能技术,以推动教育的现代化进程。”教育部部长怀进鹏关于人工智能的观点,强调了 AI 在教育领域的重要性,为我们指明了教育行业在人工智能引领的新一轮技术革新形势下的工作方向。

  • 2024-12-16
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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
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中国科技创新智库发展现状研究——基于政府战略管理“三角模型”视角

科技创新智库是中国特色新型智库的重要组成部分,了解中国科技创新智库发展现状有助于提高中国特色新型智库建设质量。本文选取了3家科技创新智库作为分析案例,基于政府战略管理“ 三角模型”,构建了分析中国科技创新智库的理论模型。通过对3家中国科技创新智库的使命定位、治理结构和运行机制进行梳理比较,分析研究中国科技创新智库的发展现状。研究结果发现,中国科技创新智库还存在着专业化特色不明显、人才队伍结构有待进一步优化等问题。中国科技创新智库应充分发挥自身特色优势,通过“旋转门”机制加强人才队伍建设、重视研究方法等推动自身建设发展。

  • 2023-03-28
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变动时期美国科技政策发展的逻辑和走向——从特朗普到拜登

自2017年美国特朗普政府开始,美国科技政策做出了一些重大改变,对美国和其他国家产生了很大影响,认识美国科技政策发展的逻辑和未来走向具有重要意义。本文从分析科技政策在美国的含义和影响出发,对特朗普政府四年科技政策的主要进展做深入探讨,概括总结拜登政府科技政策的要点,分析美国科技政策发展的内在及外在因素,提出美国科技政策未来发展的若干趋势和对中国相关的政策建议。

  • 2023-03-28
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中国-欧盟科技合作现状分析与建议

中国与欧盟互为重要的科研创新合作伙伴,致力于通过科研合作集中智力资源、促进创新能力发展、解决技术难题、培养高端人才,并带动经济、社会和外交发展。本文通过文献计量和数据统计的方法,对中国-欧盟多边科研合作现状开展了研究,从合著论文、合作项目、典型合作中心三个角度,对中欧科研合作现状进行了分析,包括合作的规模和影响力、合作国别、合作优势领域和机构、资助机构、合作现状和成果等。研究发现,中欧科技合作实现了量和质的提升,科研合作论文与合作项目数量逐年增长,合作领域稳步拓展,合作平台在多地落地开花,中欧合作的成果、产出及其影响力也显著提升。在此基础上,对下一步中欧科技合作提出政策建议。

  • 2023-03-15
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白春礼:架构科学家与哲学家的思想桥梁,为人类科技事业贡献新智慧_2021-01-29

改革开放以后,科学技术作为第一生产力得到极大解放,我国科学家的才华和活力得到空前释放。特别是党的十八大以来,我国科技事业取得了历史性成就,科技创新能力在量和质两个方面都达到了新的高度。

  • 2023-03-10
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中国智库人才分类设计与特征分析的实证研究_2020-10-19

合理的智库人才分类系统为智库人才管理和分析等工作提供了支撑。本文通过对国内外智库人才分类进行调研,针对智库人才的特征,设计了研究领域、技术类型和“旋转门”经历三个分类。在此分类系统下对样本数据进行统计分析,发现智库人才多为政策研究型人才,基础研究和技术分析人才比例较低;人才的研究领域多集中在国民经济、国际事务与外交以及社会治理,在科技创新、能源与资源、公共卫生与健康领域的人才有较大缺口;具有“旋转门”经历的智库人才占比较低,从学者到官员比例更低。

  • 2023-02-19
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天合储能:2024年储能系统安全可靠性白皮书

随着全球能源迅速向清洁和可再生能源转型,储能市场正面临前所未有的发展机遇。在接下来的几年中,储能技术将成为推动可再生能源大规模并网、增强电网韧性及实现分布式能源管理的关键。储能系统将在发电调频、调峰、备用容量及用户侧和输配电侧的多样化应用中发挥重要作用。技术进步和成本降低将促进储能系统的广泛应用,智能化和数字化技术的发展则将提升其效率、安全性和经济性。总体来看,储能市场将向规模化、商业化和多样化方向发展,成为全球能源转型的关键力量。

  • 2024-12-16
  • 阅读1330
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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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