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中国安全和应急产业地图白皮书2020年

2020年伊始，抗击新冠肺炎成为全中国，乃至全世界的焦点。面对来势汹汹的疫情，应急物资保障成为关系疫情防控成败的关键。习近平总书记在中央全面深化改革委员会第十二次会议上的重要讲话中明确要求“要优化重要应急物资产能保障和区域布局”，安全产业和应急产业发展将肩负起提高我国应急物资保障能力的重任。 随着我国经济社会的快速发展，安全、健康愈来愈成为人民日益增长的美好生活需要的重要内容。自2012年以来，我国安全产业和应急产业在国家的大力支持下，作为战略产业逐渐发展壮大，正在进入良性发展的阶段。同时，各地方也对安全和应急产业逐步重视，根据各自发展优势，进行差异化发展，对有产业优势、区位优势和突发事件易发地区，鼓励发展安全和应急产业，安全产业示范园区和应急产业示范基地建设竞相展开，安全和应急产业的区域布局与空间格局初步形成。

  • 2021-03-28
  • 阅读960
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  • 32页
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智慧校园视野下学校信息化 领导力的建设及培养路径

随着智慧校园建设的推进,学校组织人员的信息化领导力逐渐成为信息化建设中不可忽视的重要问题之一.本文首先提出了信息化领导力在教育信息化建设工作中的重要意义,着重阐述了信息化领导力的内涵和组成框架.在此基础上,从校长领导集体、中层管理团队和教职员工基层群体三个层面论述信息化领导力的建设,并给出相关培养路径,以期为学校信息化领导力建设提供参考.

  • 2021-02-26
  • 阅读1439
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  • 7页
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中国信通院:物联网白皮书（2020）

随着物联网被明确定位为我国新型基础设施的重要组成部分，成为支撑数字经济发展的关键基础设施，其面临的碎片化、安全风险、成本高必将成为未来规模化发展的关键难题。 本白皮书从用户侧和供给侧出发，分析物联网三大核心问题的需求，总结问题涉及关键环节的发展现状及问题，给出针对性策略建议。

  • 2021-03-16
  • 阅读1458
  • 下载2
  • 51页
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公司信息化规划

在企业发展战略目标的指导下，在理解企业发展战略目标与业务规划的基础上，诊断、分析、评估企业管理和IT现状，优化企业业务流程，结合所属行业信息化方面的实践经验和对最新信息技术发展趋势的掌握，提出企业信息化建设的远景、目标和战略。通常企业在进行信息化规划时，会通过三种方式来进行信息化规划工作。聘请专业信息化规划咨询公司；与在信息化规划方面有经验的专家开展微咨询活动；以及依靠企业内部力量完成信息化规划项目。传统的信息化规划公司可以帮助企业建立完备的信息化规划体系；微咨询可以帮助企业提炼信息化规划的焦点问题，让企业借鉴他人的成败经验，避免陷阱。

  • 2021-03-15
  • 阅读1002
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体检信息化平台解决方案

该方案主要是解决医院提价平台数字化、信息化的方案，传统的体检方式，是通过纸质媒介来把病例的信息录入，这样非但效率低下，而且不易于保存存档。该方案能够使医护体检人员快速的、精准的去录入体检人员的信息，能够大批量、有序化的存储病例信息，提高相关体检单位的整体工作效率。

  • 2021-02-16
  • 阅读984
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  • 14页
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智慧物流视角下物流管理专业岗位迁移 与人才培养路径探究

智慧物流的迅猛发展， 带来物流产业的新变革，对人才的岗位能力提出了新的要求，物流管理专业岗位也在发生相应迁移，传统的物流管理专业人才培养路径必须适应新形势的发展，才能培养出符合社会需要的人才。 本文首先从政策支持、体系建设、人才供应等方面阐述智慧物流的发展现状，之后从物流智慧化迁移、智慧物流视角下物流管理岗位迁移分析两个方面分析物流岗位迁移，最后提出智慧物流视角下物流管理专业人才培养路径的新路径。

  • 2021-02-07
  • 阅读1639
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柔性企业信息化评价系统的设计与应用

分析了企业信息化评价中存在的问题,提出了一种柔性的企业信息化评价系统工具.论述了柔性化企业信息化评价系统的要求和功能特点,系统地研究了评价系统的体系结构及其实现技术.采用业务过程技术、动态数据链表和数据仓库等技术,通过系统驱动引擎、配置规则库、评价方法库、评价指标库、系统数据接口5个部分,实现规则/指标的自动匹配、数据转换和评价方法的调用.最后,以港口企业煤炭物流信息集成系统为背景,结合国家企业信息化效能指标,介绍了其应用,并分析了评价结果,对系统进行了验证.

  • 2021-02-13
  • 阅读1927
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深度学习基础-经典卷积神经网络

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。经典的神经网络结构，分别是LeNet-5、AlexNet和VGGNet。本问对经典卷积神经网络进行讲解。

  • 2021-02-13
  • 阅读1638
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  • 8页
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