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2023中国大数据企业排行榜V8.0(大数据产业白皮书)

我国正处于数字经济发展的转型时期,信息的公开、共享与服务成为时代发展的主题。信息逐渐成为与物质和能源同等重要的资源,以开发和利用信息资源为目的的经济活动迅速扩大,逐渐占据或超越工业活动在国民经济活动中的地位。 对于大数据,自然科学家强调在网络虚拟环境下对于密集型数据的研究方法,社会科学家则更看重密集型数据后面隐藏的价值与推动社会发展的模式。 目前大数据在支撑履行政府职能、保障公共安全、实施社会治理、支持重大决策和改进公共服务等方面发挥出越来越重要的作用。党中央、国务院高度重视大数据发展,大数据已经上升为我国国家战略之一。

  • 2024-02-07
  • 阅读413
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中国电子技术标准化研究院:数字乡村标准白皮书(2024)

党的二十大报告指出“全面推进乡村振兴。全面建设社会主义现代化国家,最 艰巨最繁重的任务仍然在农村。坚持农业农村优先发展,坚持城乡融合发展, 畅通城乡要素流动。加快建设农业强国,扎实推动乡村产业、人才、文化、生态、组织振兴”。当前,我国正处于从农业大国迈向农业强国的关键阶段,面临着全面推进乡村振兴、全面建设社会主义现代化国家的使命任务和重大 历史机遇。同时,农业农村发展面临一系列挑战和问题,需要通过数字化赋能、 系统性谋划、整体性推进,以数字乡村建设为引擎驱动乡村经济、社会、文化、 生态全面发展,不断增强内生动力和活力。数字乡村建设是实现乡村振兴的 重要举措,是实现农业农村现代化的重要途径,也是建设数字中国的重要内容,为开启城乡融合发展和现代化建设新局面奠定基础。

  • 2024-01-26
  • 阅读630
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中小数据中心基础设施可靠性关键要素白皮书

《白皮书》分析了中小数据中心建设、运维现状,并指出供配电、暖通和弱电智能化系统是影响中小数据中心可靠性的三大核心系统。基于这三大系统,《白皮书》从架构可靠、产品可靠、运行可靠和体系可靠四个维度系统阐述中小数据中心可靠性的关键要素,并给出具体的应对措施和建议,对提升中小数据中心的可靠性有很强的指导意义。

  • 2024-01-24
  • 阅读501

2024年数据中心能源十大趋势白皮书-华为-2024.1-25页

数据中心当前处于一个快速发展和技术变革的特殊时期,全新的人工智能应用正在重塑整个世界,为社会带来便捷的同时,也为数据中心的发展带来了新的机遇和挑战。智能算力的爆发式增长,对数据中心提出了大算力、高性能的新需求,并为数据中心的发展提供了强劲的动力和更加广阔的空间。

  • 2024-01-17
  • 阅读311
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全球数字经济白皮书(2023年)

全球数字经济多极化格局进一步演进。2022 年,从规模看,美国数字经济规模蝉联世界第一,达 17.2 万亿美元,中国位居第二,规模为 7.5 万亿美元。从占比看,英国、德国、美国数字经济占 GDP比重均超过 65%。从增速看,沙特阿拉伯、挪威、俄罗斯数字经济增长速度位列全球前三位,增速均在 20%以上。 本报告中数字经济相关数据均为测算数据,仅代表我院作为科研单位的学术研究成果,属纯学术研究范畴,均仅供学习参考,不代表政府官方数据口径。

  • 2024-01-12
  • 阅读641

数字孪生城市白皮书(2023年)

白皮书共分为六章,第一章从政产学研用多视角系统分析数字孪生城市总体态势;第二至第五章从数据资源、能力平台、应用场景、制度保障等维度,阐述城市数字孪生体、数字孪生底座平台、业务场景建模等研究进展、推进思路与演进方向;第六章面向未来展望了数字孪生城市发展趋势。内容可总结为以下三个点:

  • 2024-01-05
  • 阅读413

全球数字治理白皮书(2023年)

数字技术应用带来的发展红利和全球性挑战同步显现,各国围绕数字技术产业竞争、国际规则及技术标准的博弈日趋激烈,全球数字治理正迈入关键十字路口。全球数字治理能否从“小圈子”走向平等包容,能否汇聚更广泛力量,共同应对数字领域发展赤字、治理赤字,取决于各方的选择。展望 2024 年,联合国数字治理架构建设、人工智能国际治理进展、数字领域南南合作等或为全球数字治理提供新的解决方案。

  • 2024-01-04
  • 阅读686

华为云《深度用云展望2025》白皮书

云已经深入干行万业,成为数字化转型的最佳底座,数字化的深入也激发了越来越多企业更深入地思考云的价值。让我们站在现在一起展望不远的2025年,有哪些激动人心的技术和场景将在政企领域广泛落地,探寻“深度用云”之道,一起释放数字生产力。

  • 2024-01-03
  • 阅读828
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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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