基础教育信息化是当今基础教育改革的主要方式和内在要求。为了解我国基础教育信息化研究的现状与发展路径，以中文社会科学引文数据库（CSSCI）收录的1999-2015年间基础教育信息化研究方面的期刊论文为数据源，运用引文分析、共现分析等分析方法，通过CiteSpace软件对现有的研究成果进行可视化分析，发现我国基础教育信息化研究团队呈现小团体分布的局面，部分研究团队对该领域长期跟踪研究，初步形成了以知名师范院校为主的研究基地；勾画出基础教育信息化发展的演进路径，和诺兰—斯凯恩的“信息技术发展阶段模型”相印证，且各个时期呈现出不同的研究热点；结合国外经验进一步探讨了我国基础教育信息化未来发展应以应用实践带动基础教育信息化研究发展，关注教师信息技术能力和校长信息化领导力的提高，强化基础教育信息化的制度建设。
——以都市现代农业产研院为例 2016年8月，成都市出台了《成都市新型产业技术研究院建设与资助管理办法》，正式启动了以新型产业技术研究院（以下简称：新型产研院）为主要形式的新型研发机构建设。新型产研院是以黏合高校院所科研资源与成都市产业发展需求、服务区域经济发展为宗旨，以探索科技成果产权改革、破除体制机制障碍为重点，由高校院所依托优势学科资源、龙头企业依托行业资源，联合投资机构等共建的具有独立企业法人资格的，实行资本化运作、实体化运行、国际化发展的政产学研用协同创新平台。 历经近三年的建设与运行，目前已初步打通政产学研用协同创新通道，充分地激发了高校院所在蓉转移转化科技成果的积极性，在推进成都市创新创业供给侧改革，促进经济提质增效方面发挥了重要作用。
分布式数字身份是一种融合传统互联网协议、区块链等技术的新型基础网络资源，是实现信息隐私保护、用户去中心化自治的关键突破口。工业互联网是新一代网络信息技术与制造业深度融合的产物，是实现产业数字化、网络化、智能化发展的重要基础设施。通过紧跟国内外分布式数字身份发展现状，研究分布式数字身份基本理论，并分析其在工业互联网中的应用案例，为分布式数字身份的后续研究工作提供思路，助力我国工业企业数字化转型。
基于发展工业互联网的重要性，从电信运营商的国有企业身份、企业自身发展面临的挑战及需要出发，提出发展工业互联网的必然性。总结出工业互联网市场需求特点，并从出身背景角度分析市场主要供应者竞争情况。最后结合电信运营商的优势，提出发展工业互联网相关网络、市场、产品、渠道营销以及支撑保障方面的策略。
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数据湖或hub的概念最初是由大数据厂商提出的，表面上看，数据都是承载在基于可向外扩展的HDFS廉价存储硬件之上的。但数据量越大，越需要各种不同种类的存储。最终，所有的企业数据都可以被认为是大数据，但并不是所有的企业数据都是适合存放在廉价的HDFS集群之上的。
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2020年7月15日，TOG（国际开放组织，The Open Group）联合SABSA研究院，正式发布中文版指南《安全架构实践的公理》（其英文版《Axioms for the Practice of Security Architecture》发布于2019年7月）。指南的受众是安全架构师，或对安全架构感兴趣的人。笔者如获至宝，对20条公理，分别做了极简摘录，可谓字字珠玑、句句经典。
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当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
拥抱AI的同时，建立与之相适应的AI使用规范是AI赋能可持续发展的基础，学术委员会等机构需抓紧制定规范。拥抱AI的同时，建立与之相适应的AI使用规范是AI赋能可持续发展的基础，学术委员会等机构需抓紧制定规范。
多无人机跨视角协同追踪成功率比单机最先进方法提高15.6%成功实现30架无人机精准跟踪围捕3辆车的多目标协同感知场景多无人机跨视角协同追踪成功率比单机最先进方法提高15.6%成功实现30架无人机精准跟踪围捕3辆车的多目标协同感知场景
2025 年，全球人形机器人技术与产业发展进入从“机电集成”向“深度智能”跨越的关键阶段。这一年，人形机器人在具身智能理论、场景作业任务与产业化形态上持续演进，端到端学习框架、软硬件解耦架构与全球供应链格局亦出现一系列深刻变革。与此同时，硬件参数的单一竞赛逐渐转向软硬协同的效能比，泛化感知能力、复杂环境下的运动鲁棒性与工程化量产可行性成为决定人形机器人能否走出实验室的核心变量。
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