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政务数据开放安全研究报告

政务数据是政府部门满足经济社会治理需求,履行职能过程中产生或使用的重要资源,蕴藏着难以估量的经济发展、社会运行以及国家战略价值。近年来,我国政府高度重视政务数据共享开放的促进与发展,在大力推动政务数据共享开放的同时,数据安全作为数据共享与开放的核心基础也倍受关注,相关法律法规逐步完善。

  • 2021-03-22
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浙江省数字化改革总体方案

以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,全面贯彻落实党的十九大和十九届二中、三中、四中、五中全会精神,坚持以人民为中心的发展思想,完整、准确、全面贯彻新发展理念,忠实践行“八八战略”,奋力打造“重要窗口”,以数字化改革撬动各领域各方面改革,聚焦“七个关键”,突出一体化、全方位、制度重塑、数字赋能和现代化,以重大任务和年度目标为切入点,以破解问题为工作导向,建设跨部门多场景协同应用,加快完善高质量发展、高水平均衡、高品质生活、高效能治理的体制机制,提高省域治理科学化、精准化、协同化水平,争创社会主义现代化先行省。

  • 2021-03-22
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乡村振兴战略规划

党的十九大提出实施乡村振兴战略 ,是以习近平同志为核心的党中央着眼党和国家事业全局,深刻把握现代化建设规律和城乡关系变化特征,l顺应亿万农民对美好生活的向往,对“三农”工作作出的重大决策部署,是决胜全面建成小康社会、全面建设社会主义现代化国家的重大历史任务,是新时代做好“三农”工作的总抓手。从党的十九大到二十大,是“两个一百年”奋斗目标的历史交汇期,既要全面建成小康社会、实现第一个百年奋斗目标,又要乘势而上开启全面建设社会主义现代化国家新征程,向第二个百年奋斗目标进军。

  • 2021-03-22
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中国互联网行业发展态势暨景气指数报告

我国互联网行业发展进入调整期,上市企业营收增速大幅放缓,总市值持续波动,投融资低位徘徊,行业格局出现分化。面对当前严峻复杂的国际形势和重大公共卫生危机,互联网充分发挥新要素、新模式、新动能等方面的优势,以数据流动分享带来的跨界融合和线上线下融合为依托,持续推进零售、教育、医疗、制造等领域的变革,满足了民众日常生活需求,促进了传统行业加快数字化转型升级,有效缓解了疫情对经济社会的冲击。

  • 2021-03-22
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2020年中国城市工业互联网发展指数报告

工业互联网是新一代信息技术与制造业深度融合的产物,是以数字化、网络化、智能化为主要特征的新 工业革命的关键基础设施,日益成为新工业革命的关键支撑和深化“互联网+先进制造业”的重要基石,对未来工业发展产生全方位、深层次、革命性影响。

  • 2021-03-22
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2019年物联网终端安全白皮书

白皮书从物联网终端(含物联网卡)和终端安全发展态势出发,梳理物联网终端的普适架构、分析切实存在的安全风险、提出环环相扣的安全保障体系,并结合实际,对物联网终端安全未来发展进行了展望,旨在共商终端安全、共谋管理创新、共创行业发展、共筑产业生态、共话安全未来!

  • 2021-03-22
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2020医疗健康物联网白皮书

医疗健康物联网(MIoT,Medical Internet of Things)是物联网技术在医疗健康行业的一个重要应 用领域。随着大数据、互联网+、区块链等前沿技术的充分整合和运用,医疗健康物联网越来越呈现出强 大的影响力和生命力,对推进深化医药卫生体制改革、加快“健康中国”建设和推动医疗健康产业发展, 起到重要的支撑作用。在突如其来的新冠疫情中,医疗健康物联网被广泛应用于各地防疫,发挥了巨大 的作用,体现了医疗健康物联网的巨大潜力。

  • 2021-03-22
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2019智慧医疗创新大赛白皮书

我们认为,这个新的技术增量依托于“医疗智慧化”: ? 第一,减轻了医院内事务处理人员的劳动强度,提高工作效率; ? 第二,支持医护人员的临床活动,收集和处理病人的临床医疗信息,并提供辅助诊疗、辅助临床决策,提高医护人员的服务质量; ? 第三,扩大了医疗服务的覆盖度,让更多患者获得优质的医疗服务; ? 第四,辅助进行医院管理,辅助决策,从而使医院能够提高效率,减少成本,提升服务水平; 为此,我们构建了“智慧医疗”漏斗模型

  • 2021-03-22
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2026 年数据分析和人工智能规划指南 2025 年 10 月 13 日 - ID G00837539 - 阅读全文约需 30 分钟 作者:Sumit Agarwal、Georgia O'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、Maryam Hassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raúl Arrabales 主题:面向技术专业人员的数据分析和人工智能;数据和分析解决方案的架构、实施及扩展; 生成式 AI 资源中心 2026 年,企业必须在加速推进 AI 和数据分析落地的同时最大化业务 价值。为实现这一目标,数据和分析技术专业人员需充分利用所有可 用数据,设计模块化、灵活的架构,并建立稳健的治理机制以确保可 信度。

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