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数据要素市场化配置探索:理论与实践

为贯彻落实《中共中央 国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》《国务院办公厅关于印发要素市场化配置综合改革试点总体方案的通知》《中共中央 国务院关于加快建设全国统一大市场的意见》等文件的部署安排,我院以“加快培育数据要素市场”为宗旨,以“加快数据要素市场化配置改革”为目标,部署院重大课题对数据要素市场化配置探索开展深入研究,以期为各级政府开展数据要素市场培育提供借鉴和参考

  • 2023-09-14
  • 阅读351
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数据要素市场化配置与数字生态体系建设白皮书

本白皮书以数据要素市场化配置与数字生态体系建设为切入点, 在顶层设计层面,构建数据确权、数据定价、数据安全、数据运营“四位一体”的支撑架构作为制度保障;在实践落地层面,以“基于市场需求驱动的供需双挂牌与智能撮合交易”数据交易流通解决方案为核心,以数据要素生产加工平台赋能数据实现资源化—资产化—资本化的演进,以区块链共性平台构建数据要素可信流转的环境,以数据银行作为数据信托服务与数据要素市场化配置的战略思考,为数据交易流通与高效利用提供落地实施的解决方案。数据要素顶层规划与落地实施同步推进,为数据要素市场化配置与数字生态体系建设提供指引。白皮书第一部分主要概述

  • 2023-09-14
  • 阅读324
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  • 57页
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数字化经营系列白皮书-银行渠道用户体验管理体系建设与实践》

数字化经营系列白皮书 -银行渠道用户体验管理体系建设与实践,数字化经营系列白皮书 -银行渠道用户体验管理体系建设与实践

  • 2023-09-14
  • 阅读307
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美军网络安全技术发展路线图

美国是一个信息化程度非常高的国家,可以说,网络已经嵌入了美国社会的每一个细胞。正如 2007 年到 2008 年发生的针对格鲁吉亚、爱沙尼亚的网络攻击事件证明的一样个信息化程度越高的国家,对网络攻击活动越脆弱

  • 2023-09-14
  • 阅读301

企业数据治理平台建设与应用技术方案

传统的应用按照业务建设,一个厂商需要负责数据采集、存储、数据应用等全部过程,大数据时代,技术更加专注和专业,系统建设趋势是采用横向切分模式。数据中心集中建设需要解决“应用和平台分离”建设模式带来的新问题。

  • 2023-09-14
  • 阅读326

纤维素酶的研究进展及应用前景

我国近年来在纤维素酶研究应用领域取得了很大进展。纤维素酶是一组能够分解纤维素产生葡萄糖的酶的总称,按照功能可以分为内切葡糖聚酶,外切葡糖聚酶和B-葡聚糖昔酶。它在纺织,酿酒,食品与饲料行业的市场潜力是巨大,受到国内外业内人士的看重本文综述了纤维素酶的组成,结构,分类,理化性质与作用机理,阐明了生产纤维素酶的微生物种类,纤维素酶的发酵工艺及高效分解菌。介绍了纤维素酶的特性,重要意义,在各领域的应用,并对其未来研究趋势进行了展望

  • 2023-09-13
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5G+工业互联网行业白皮书

本白皮书聚焦中国“5G+工业互联网”行业发展态势,分析“5G+工业互联网”在数字经济中的重要作用,深入解析中国“5G+工业互联网”发展情况,洞察矿山、钢铁、汽车等重点行业应用情况,从细分行业发展政策情况、行业痛点业务需求、典型使用场景、成效等方面进行解读,精选已实现落地的“5G 全连接工厂”经典案例,并总结中国政府为推动产业发展,采用的政策和市场双轮驱动、组织创新等行业应用规模化发展经验。

  • 2023-09-13
  • 阅读374

中国AI治理的独立思考——生成式人工智能发展与监管白皮书-南财智库-2023-42页

如何平衡发展与安全,中国正在摸索自己的 AI 治理路径。在此环境下,身处其中的行业创新者、技术使用者,以及作为受众的社会公众,又该如何理解生成式 AI 发展的现状与前景,应对可能的风险与挑战?在此背景下,本白皮书将通过分析生成式 AI 的发展现状、政策导向、实操中面临的风险,以及各国的监管路径,以期为未来的 AI 治理提供有益思路。

  • 2023-09-08
  • 阅读318
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竞争对手分析

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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