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2016年中国连接器市场现状分析及发展趋势预测

在2010 年后迅猛回升,主要受益于下游数据通信、电脑及周边、消费电子、汽车等下游行业的持续发展,全球连接器市场需求持续增长,市场规模总体呈扩大趋势。截至2014 年,全球连接器市场销售额为529 亿美元,预计 2016年市场规模进一步增长到 595 亿美元,根据上策天成顾问预计,2017 年全球连接器市场规模将达617.6 亿美元,2012-2017 年年均复合增长率达4.2%。2009-2015 年全球连接器市场规模复合年增长率达8.05%。

  • 2022-02-08
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全球电信设备管理演进特点与趋势分析

基于对全球电信设备监管模式的研究,剖析了政府管理、第三方认证、行业监管和企业自律等多种管理方式和发展历程,提出政府监管是电信设备管理不可或缺的组成部分。从管理目标、管理机构、管理范围和管理方式上,不同国家有所差异,但主要目的都是为了保障电信网络安全和互联互通,保护公众利益和电磁安全。

  • 2022-02-07
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一种极简双路室分改造方法研究与应用

面对5G市场的快速发展,为确保用户感知与领先优势,室内仍需建设5G室分系统满足覆盖。室内皮基站性能好但建设成本高,简单合路传统单路室分建设成本低但性能差,双路改造施工难度大。为确保网络领先优势,需充分利用现有分布系统资源快速部署5G,但传统单路室分速率较低,因此如何快速低成本建设并提升传统室分信号覆盖品质是一个重要的问题。针对当前形势和面临的挑战,以“降本增效”为目标,本文提出了一种极简双路室分改造方案,按照“最小改造,最优效果”原则,通过逐步摸索,最终找到双路室分改造/新建的最高性价比方案。

  • 2022-02-07
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数字经济背景下数据要素在企业创新生态系统中运行机制研究

数字经济发展促进企业数字化转型,为数据要素驱动数字经济背景下企业创新生态系统的构建提供可能。本次研究重点分析了数据要素的特殊性和数据要素对构建数字经济背景下的创新生态系统的关键作用,并系统分析了创新生态系统的运行机制,同时为创新生态系统的长期健康发展提供建议。

  • 2022-02-07
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电力数据“寻路”要素市场

2021年,是“数据”正式纳入生产要素序列后,围绕数据要素经济价值释放一系列议题走向破题的关键年份:深圳南山区在国内率先启动数据生产要素统计核算试点,数据要素如何纳入GDP核算这一全新命题,正在从研究报告走向落地执行;数据领域专门性基础立法迎来从无到有,《数据安全法》《个人信息保护法》先后审议通过,“安全与发展并重”成为数据流通的主基调;从2021年一季度北京国际大数据交易所组建,到11月底上海数据交易所挂牌,区块链、隐私计算、数据资产凭证、合规评估等理念与工具逐步引入交易模式,直面求解困扰已久的数据确权难题;2021年底工信部公布的《“十四五”大数据产业发展规划》则明确,初步建立数据要素价值评估体系,在互联网、金融、通信、能源等数据管理基础好的领域,开展数据要素价值评估试点。

  • 2022-02-07
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用户满意度评估模型搭建和检验方法探讨

如何科学有效的度量用户体验是企业和用户体验从业者一直在思考和研究的课题。用户满意度作为量化体验度量的方法也一直备受关注。那么用户满意度指标是怎么来的?评估模型该如何搭建?模型好坏又要如何判断?本篇文章聚焦用户满意度模型搭建与检验,分享模型搭建与检验过程中的方法与技巧。

  • 2022-02-07
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进入数据要素时代企业应该如何做好数据的传递和承接

结合公司各级单位对外部数据的共享应用需求,确定外部数据采购的优先级, 研究制定公司外部数据采购、数据接入、数据存储、数据共享应用等外部数据获取及应用管理机制, 明确各部门在外部数据采购过程中承担的职责界面,确定外部数据管理的具体工作任务和工作目标,形成公司外部数据获取及应用管理机制。

  • 2022-02-07
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基于要素整合的教育评估方案设计

教育评估方案是根据一定的目的和教育活动一般规律及评估活动的范式,对评估内容和对象、方法和工具、程序和组织、监督和结果使用等加以规范,做出规定的基本文件,是评估活动的先行内容。[1]教育评估方案设计包括方案的总体要求和目标的确立、评估指标体系和评估标准的构建、评估方法的选择和应用、评估工具的研制和评估工作的计划安排等环节,围绕这些环节设计评估方案,需要关注主体、客体、指标、条件和程序5要素的整合。其中,主体要素主要解决由谁来评的问题;客体要素关注评估对象的范围和类型;指标要素即目标的分解,解决评估的重点和具体内容;条件要素解决用什么方法和工具来评的问题;程序要素是解决如何评的问题,5要素整合过程需要教育评估理念的指导,在评估方案设计过程中要权衡和把握好5要素的逻辑关系。

  • 2022-02-07
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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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