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新传播技术发展与网络空间生态变革分析(2020-2021年度)

近年来,电信运营商的传统通信业务受OTT冲击,用户和营业收入均面临增速放缓或减少的挑战。然而,移动数据增势迅猛,对于运营商的网络造成巨大冲击,网络扩容投资巨大且依旧无法满足流量需求,运营商面临“增量不增收”的尴尬局面,运营商未来的网络需要转型。

  • 2022-01-12
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数据要素市场发展的立法范式研究

数据要素市场发展的立法首先需要研究与厘清数据要素的特殊性,从数据要素特殊性和数据安全保护出发,通过对数据要素与现有法律范式已有明确规约的不动产、动产与无形资产的比较分析,确立数据要素市场发展的系统工程框架,并进而研究适合中国特色环境与制度的立法范式,作 为新型的生产要素,数据与传统不动产、动产、无形资产在实物形态、唯一性、法律规范、确权方式、侵权判定、技术保障以及转移方式等方面具有显著不同的特点.数据要素市场发展需要从制度设计、激励开发、安全利用与长效发展等经济学角度进行系统规划与设计.数据要素市场发展是一个复杂的社会系统工程问题,除了法律因素以外,还需要综合考虑技术、经济、商业等多个系统的相互作用与影响,可以借鉴中国特色社会主义法律体系形成的基本路径——“针对现实问题→政策原则指导→地方立法探索→行政立法规制→总结上升法律”。

  • 2022-01-12
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云原生发展历程与技术体系

在奉行事实标准的IT界,云技术发展多年的今天:开源社区已然是云原生技术的关键推动者,同时也是相关技术标准的制定者。我们知道云原生飞速发展的背景,解决应用的标准化问题:下层基础设施不统一,如何构建通用的弹性扩缩容能力,以及分布式监控、日志和追踪等等。

  • 2022-01-12
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碳达峰碳中和的制度保障与技术支撑研究

中国向国际社会承诺力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和,控碳工作必须有效解决国际遵约与国内履约问题。一方面,通过制度创新,把握国际控碳规则设计的剩余权力,创新国内控碳管理体制和运行机制,打造中国版透明度框架和符合国土空间主体功能要求的控碳执行体系;另一方面,通过技术创新,按照高水平科技自立自强要求适度超前布局建设国家控碳战略科技力量,推进控碳系统的数字化转型和能源系统的数字化发展,推进碳足迹治理现代化,构建控碳执行的国际与国内行动互信体系。控碳工作的重心要适时从总量与强度的“能源双控”向“碳排放双控”转变,实现由“控能”向“控碳”的政策工具转换。

  • 2022-01-12
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深圳5G基础设施公共政策及效应研究

5G以其“大带宽、低时延、多连接”的技术特点,推动信息通信技术发展,对物联网、工业互联网等新型产业应用场景具有支撑作用,已成为我国城市高质量发展阶段的重要战略。因5G建设涉及多个政府职能部门,政府公共政策的合理性和创新性对5G建设的效率和安全具有重要的保障意义。深圳作为国内启动5G建设和正式商用的第一批城市,具备良好的5G基础设施体系。研究其5G基础设施公共政策及效应,对国内其他启动5G建设的城市具有借鉴作用。

  • 2022-01-12
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以数字治理助推国家治理现代化

当前,新一代信息通信技术日新月异,引领了社会生产新变革,拓展了国家治理新领域。随着新一代信息通信技术发展与政府应用能力提升,数字治理的领域、应用场景不断拓展,必将成为国家治理现代化的有力支撑。我们要坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,把握好数字化机遇、应对好数字化挑战,以数字治理不断推进国家治理体系和治理能力现代化。

  • 2022-01-12
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智能制造场景下工业互联网安全风险与对策

智能制造在利用新一代信息技术提升工业企业效益和核心竞争力的同时,也将原本在“信息孤岛”中运行的工业设备和系统互联互通,进而形成工业互联网。但由于攻击面的扩大,工业互联网面临着来自外部和内部多方面的网络安全威胁。通过分析智能制造新形势下的工业互联网安全风险,从技术层面提出应对策略。首先从供应链安全风险、工控终端设备安全风险和高隐蔽网络攻击风险三方面,剖析了我国工业互联网所面临的安全风险;然后基于工业互联网安全防护技术的发展现状,提出安全防护体系和关键技术作为应对策略;最后针对我国工业互联网安全防护工作的未来方向给出了建议。

  • 2022-01-12
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网络空间测绘技术的实践与思考

作为支撑数字化转型的基础,网络安全自身的数字化升级和转型也面临急迫的要求。网络空间测绘技术作为网络空间安全和网络空间地理学的交集中的重要组成部分,也是网络安全自身数字化转型的重要技术支撑,因此受到业界越来越多的关注。该技术在网络安全领域的实践已经包括了资产管理、攻击面发现、自动化渗透测试、漏洞事件应急、挂图作战、态势感知等一系列应用方向,并显示出一些问题。通过对这些问题进行分析,提出网络空间测绘技术应用方向的具体建议。

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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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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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