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知识产权视角下的数据要素制度构建研究报告(2023年)

数据要素促进知识产权制度适用边界不断扩展;知识产权也促进数据要素的流通和数据要素市场的建立。数据要素与知识产权制度在理论逻辑、历史逻辑、现实逻辑具有辩证统一性,数据要素与知识产权制度紧密耦合。原因在于,其一,从理论逻辑上看,知识产权有助于数据市场属性的充分发挥、有助于数据市场行为规范的构建、有助于数据市场共享共用目标的实现。其二,从历史逻辑来看,数据要素与知识产权制度的耦合源于数据成为生产要素的历史要求、同时也是知识产权保护边界不断拓展历史经验的继承与发展。其三,从现实逻辑来看,知识产权已在数据要素规范中发挥着制度托底作用、同时在数据要素流通中发挥着创新探索的先锋作用。

  • 2023-02-08
  • 阅读543

同步以太网技术白皮书

ALL IP 是网络和业务的发展趋势,而以太网以其优越的性价比和广泛的应用及产品支持成为以 IP 为基础的承载网的主要发展方向。目前传送网处于 SDH 为基础的传统网络过渡到以太承载网络阶段,需要解决新网络对传统 TDM业务的承载,也需要考虑分组网络引入对同步网构架的影响。

  • 2023-07-14
  • 阅读540

化工园区发展白皮书

未来,要把握好国家战略和市场需求的变化趋势,坚持规划引领、创新发展、安全化发展、绿色化发展、智慧化建设、耦合化发展和高水平对外,引领和支撑行业高端化发展、差异化发展、绿色化发展。

  • 2024-08-29
  • 阅读540
  • 下载0
  • 14页
  • pdf

光伏电站弱电网支撑技术白皮书

过去十年,光伏电站单瓦成本不断走低,光伏行业正在蓬勃向前,迈入平价时代。但是高渗透率光伏新能源,由于其本身不可控不可储的基因,相较传统能源同步发电机的运作,将对电网造成一定冲击。虽然调峰、调频等问题已经被行业熟知,但是更根本的问题——稳定性长期被忽略。如果说调峰调频问题制约了新能源的消纳,那么稳定性则决定了电站能否并网,显然,这个问题更深刻。从2016年开始,世界各地逐步出现电站无法稳定并网甚至大停电的案例,各国电网公司逐步意识到弱电网环境下的光伏电站并网问题,新标准也因此不断出台,对新能源电站并网要求不断提高。能否前瞻性的对弱电网问题进行研判并预备应对措施,决定了光伏电站能否顺利并网,决定了光伏电站是否能成为主流能源,同时也决定了未来5~10年以后是否可以避免耗费巨大人力物力的电站改造。

  • 2021-06-15
  • 阅读539
  • 下载1
  • 12页
  • pdf

2019年中国网络安全产业白皮书

我国安全上市企业平均营收稳步增长,平均净利润逐步提升,平均研发投入显著增长;安全服务与新兴领域成为投融资热点方向。

  • 2022-01-12
  • 阅读539
  • 下载0
  • 116页
  • pdf

华为智慧水务行业白皮书V1.0

水务建设还面临信息系统安全防护及保障问题。据统计,全国省级以上水利部门的众多应用系统中仅不足30%通过等级保护测评,大型水利工程控制系统核心设备和软件大多存在安全隐患,尚未实现以国产化为主。相关装备、网络安全、应用支撑、系统运维等技术和管理标准还有待完善,改善目前重建设、轻运维的现状,实现对信息化建设成果的继承性,提升应用效果。

  • 2021-04-29
  • 阅读537
  • 下载0
  • 18页
  • pdf

吴晓波激荡书院-走进标杆工厂内容白皮书-2023-222页

“灯塔工厂”被誉为“世界上最先进的工厂”,是由达沃斯世界经济论坛和麦肯锡咨询公司共同遴选,代表当今全球制造业领域智能制造和数字化最高水平。而仅仅是入选灯塔工厂,就需要集成至少 5 个世界级领先水平的?术应用,包括自动化、工业互联网、数字化、大数据分析、5G 等,并在生产效率、运营敏捷度、生态可持续等指标上实现重大提升。

  • 2024-01-26
  • 阅读536
  • 下载0
  • 221页
  • pdf

人工智能治理与可持续发展实践白皮书

当前,人工智能技术蓬勃发展,广泛赋能千行百业,给人类生产生活带来了深刻变 化。人工智能在促进社会发展的同时,也存在着风险和挑战。习近平总书记曾多次 强调, “要确保人工智能安全、可靠、可控”。开展人工智能治理,发展负责任和可信的人工智能,助力可持续发展愿景实现,正在成为共识。

  • 2023-11-06
  • 阅读536
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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