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从战略高度审视网络空间治理发展态势

众所周知,互联网是一项旨在促进全球互联互通的技术,基于此逐渐成型的所谓网络空间从一开始就打上了鲜明的技术烙印,即它天然是基于信任的,自由和开放的。除技术架构决定外,随后不断深化的商业化与社会化进程更充分证明,其运转模式天然是国际的。

  • 2022-01-24
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数字革命对能源工业的影响及对策研究

新科技革命的核心是数字革命。与以往机械替代人工不同,数字革命不仅是替代性的,以软件替代硬件、以人工智能替代人;更是颠覆性的,将改变现有生产方式、生活方式、思维方式,乃至重塑生产关系。在数字革命时代,大数据是资产更是战略性生产资料,云计算、人工智能大力提升生产力,物联网优化组合生产资料,而区块链则重塑生产关系。

  • 2022-01-24
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经济数字化下以数治税的创新路径

5G、物联网、云计算、区块链等数字技术的发展应用,驱动经济数字化发展,也带动了数字化税收治理模式的创新。以数治税这种新型的税收征管理念及模式能够提高税收遵从度,推进税收信息化发展,提高税收治理的现代化水平。税务部门对以数治税进行探索实践,以数治税面临的挑战主要包括大数据平台构建不完善、信息共享程度低、涉税数据分析利用效率低、风险管控能力不足等,建议从打造大数据应用平台、强化大数据综合运用、加强多部门协调配合、优化数字绩效管理机制等方面加强数字化税务的建设发展。

  • 2022-01-24
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软件供应链安全现状与发展对策

当前,开源已成为云计算、大数据、人工智能、工业互联网等新兴领域的主要开发模式。操作系统、数据库、中间件、应用软件、设备固件等开发、编译、测试都越来越多的采用开源代码,软件供应链的开源化趋势越来越明显。但同时,软件供应链也越来越趋于复杂化和多样化,软件供应链安全风险不断加剧,针对软件供应链薄弱环节的网络攻击随之增加,软件供应链成为影响软件安全的关键因素之一。

  • 2022-01-24
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我国金融安全面临的挑战及其政府治理创新策略

金融安全是国家安全的重要内容。维护金融安全,是关系我国经济社会发展全局的带有战略性、根本性的大事。从国际来看,世界百年未有之大变局的加速演进,尤其是新冠肺炎疫情对国际经济发展的深刻影响,加大了全球的金融安全风险。从国内来看,金融安全面临的系统性风险、高杠杆风险、互联网金融风险和外部风险不容忽视。在此背景下,我国金融安全呈现出新问题与新特点,对政府加强金融治理提出了新挑战。为此,在统筹“两个大局”中需要深刻认识政府保障金融安全面临的现实困境与价值选择,尽快实现政府在金融安全的治理理念、治理机制、治理政策和治理方式等的创新,以健全完善金融安全政府治理的长效机制,切实保障国家金融安全。

  • 2022-01-22
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数字技术支撑国家治理现代化的思考

加快推动国家治理体系和治理能力现代化是以习近平同志为核心的党中央积极适应国家治理面临的新形势新要求提出的时代命题。当前,新一轮科技革命和产业变革正在加速推进,以互联网、大数据、人工智能、区块链为代表的数字技术全面渗透到经济社会各领域各环节,对国家现有的制度体系、监管方式、治理机制等产生重大影响。

  • 2022-01-22
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大学治理现代化视域下开放大学面临的问题与对策

以《中国教育现代化2035》提出“推进教育治理体系和治理能力现代化”战略任务为背景,在阐释“治理”“大学治理”“教育现代化”含义的基础上,总结近年来我国推进大学治理取得的成效,指出新时期大学治理存在多元共治未落地、民主参与度不高、章程效力难落实等主要问题。进一步分析开放大学建设所面临的办学体制、内部治理、外部保障、技术应用、领导力等方面的挑战,提出加强制度设计、重塑办学体系,健全民主治理、回归大学逻辑,提供法治保障、依法按章治校,优化技术应用、推动数据治理,以及积聚领军人才、创新领导力等方面的应对策略。开放大学治理现代化建设既是对国家加快推进教育现代化的主动回应,也是解决开放大学存在的现实问题、推动新时代转型发展的路径选择。

  • 2022-01-22
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我国公共数据开放现状及对策研究

公共数据开放有助于增强政府透明度、公信力,提升公众获得感、参与度,激发社会化力量开发利用公共数据,完善数据要素市场化配置;通过对公共数据资源开发利用,有助于释放和提升公共数据资源价值。文章从实践和研究的视角,论述我国公共数据开放的基本情况和现存问题,并从制度保障、数据质量、数据利用等方面提出公共数据开放发展建议,对推进我国公共数据有序开放和加快公共数据资源开发利用具有参考意义。

  • 2022-01-24
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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