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中小企业数字化水平评测指标(2024年版)

《中小企业数字化水平评测指标(2024 年版)》延续 2022年版整体架构,从数字化基础、经营、管理、成效四个维度综合评估中小企业数字化发展水平,并对评测方式进行了调整优化,其中,数字化基础、管理和成效三个维度采用评分的方式确定等级,数字化经营部分用场景等级判定的方式确定等级。

  • 2024-12-26
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国外大科学装置科普功能发挥对我国的借鉴

大科学装置不仅对科学技术发展本身具有重要意义,也有重要的科普价值。本文分析了目前我国大科学装置科普功能发挥方面的不足,通过综合考察国际上具有代表性的大科学装置的科普能力、科普活动和科普内容,从科普动力、资源基础、科普路径等方面进行比较分析,总结大科学装置科普工作的特点,从而为我国大科学装置的科普工作提供借鉴。

  • 2023-10-19
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国家高新区如何做好“高”和“新”

国家高新区主要经济效益保持高速增长,但面临着由量变到质变的发展转型需求。在新的发展形势下,2006?年国务院对国家高新区提出“四位一体”的发展要求,即“努力成为促进技术进步和增强自主创新能力的重要载体,成为带动区域经济结构调整和经济增长方式转变的强大引擎,成为高新技术企业‘走出去’参与国际竞争的服务平台,成为抢占世界高技术产业制高点的前沿阵地”。随后,各地国家高新区着力开展了以创新驱动发展为主要标志的“二次创业”,取得显著成绩。

  • 2023-08-26
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国际一流高校国家实验室的管理机制与启示——以美国斯克里普斯海洋研究所为例

斯克里普斯海洋研究所是美国的综合性海洋科学研究机构,属于大学拥有并管理,政府仅提供资助的COCO模式的实验室,其管理机制具有一定的独特性。同时,斯克里普斯海洋研究所作为全球最顶尖的海洋学研究机构之一,对其管理经验进行研究将有助于启发我国海洋科学与技术国家实验室建设的思考。本文从组织架构、管理模式、装备设施管理、经费投入以及人员管理五个方面较为详细地介绍了斯克里普斯海洋研究所管理运营机制的特点。研究发现,斯克里普斯海洋研究所大部分(90%)的研究资金来自联邦机构的基础研究合同和拨款,也有部分来自州政府、私人合约的研究资金,以及加州大学内部的研究资助。在人员管理、资源共享以及组织架构等方面斯克里普斯海洋研究所也表现突出,其灵活性与稳定性并存、兼顾开放与共享的管理模式以及精简组织结构对我国国家实验室建设具有一定的借鉴意义。

  • 2023-08-26
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国家层面创新能力的评价

创新能力是多要素的综合体现,国家创新能力是全社会整体创新系统能力的体现。目前有关国家创新能力测度体系按创新能力强弱对参评国家进行的排名,只具有相对意义。对于我国创新能力的评估,要按照创新规律构建创新测度要素,建立适合国家发展需要的创新监测与评估体系,客观反映国家创新能力的变化。

  • 2023-08-25
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智能时代的算法发展

我们正在经历一场智能革命,而这场智能革命建立在算法的基础上。无论是智慧城市、智能制造、智慧医疗等宏大愿景,还是自动驾驶、智能机器、虚拟现实等前沿应用,抑或是智能购物、智慧出行、智能娱乐等生活日常,“智能”的实现都离不开算法。可以说,我们生活在一个算法无所不在的时代。

  • 2023-08-19
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颠覆性技术和社会变革

现代社会,技术的更新速度永远比你想得更快。当感叹技术的飞速进步,当憧憬技术改变生活时,你又是否准备好迎接这些技术给生活、制度和文化带来的巨大影响?你是否恐惧工作被机器代替?是否为多活20年做好准备?我们的法律和制度是否准备好迎接机器人、解决无人驾驶带来的权责问题?

  • 2023-04-10
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德国发布《国家区块链战略》:创造技术创新框架条件

2019年9月,德国经济与能源部和财政部联合发布了《德国国家区块链战略》(Blockchain-Strategie der Bundesregierung)。该战略指出,区块链技术是未来互联网的基石,自从十年前出版了区块链白皮书以来,区块链技术和国家经济都有了长足的发展。德国出现了基于区块链的服务开发商和提供商的动态生态系统,以此为起点,德国为实现扩大自身的领先地位、挖掘区块链技术的潜力,并且防止区块链技术被滥用,联邦政府制定了全面的区块链战略,描述了联邦政府对区块链技术的整体看法,凸显了联邦政府在区块链技术方面的目标和原则,并为基于区块链技术的创新创造了框架条件。

  • 2023-04-10
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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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