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新时代我国制造业高质量发展需要坚持的六大战略

制造业高质量发展是我国经济高质量发展的核心和基础,我们需要在战略高度上考虑制造业的高质量发展。新时代我国制造业的高质量发展需要坚持的六大战略:一是坚持工业化战略。要以工业化的逻辑来加快制造业的高质量发展,在制造业高质量发展中防止过度去工业化,将新型工业化、继续工业化、再工业化、工业现代化相结合,从而实现制造业的高质量发展。二是坚持创新驱动战略。要以制造业的科技创新为核心,形成制造业高质量的供给体系,提高我国制造业在全球产业链中的地位。三是坚持智能化战略。运用智能化技术提升传统制造业,促进制造业向智能化发展,通过制造业和新一代人工智能的融合发展提升制造业的竞争力。四是坚持新动能培育战略。要从培育新兴产业和改造传统产业两个战略视角出发,培育一批高效的制造业企业,培育制造业高质量发展的主体。五是坚持改革发展战略。通过经济体制改革、供给侧结构性改革、深化“放管服”改革及优化营商环境四个方面,为制造业高质量发展创造条件。六是坚持品牌提升战略。推动中国制造向中国创造转变、中国产品向中国品牌转变。

  • 2022-02-17
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从五年规划看我国产业发展路径

“十五计划”颁布于2001年,是我国步入21世纪以来的第一个五年计划。往年的五年计划基本上以研究国内问题为主,国内改革发展也是以线性的方式,按照不同阶段步步推进。然而,在“十五”期间,随着改革开放的不断深入,内外经济环境都发生了重大的变化。因此如何正确判断这些变化,并采取正确的对策,是“十五计划”制定考虑的首要问题。

  • 2022-02-17
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2022中国农业农村发展趋势报告

在宏观经济平稳运行的背景下,我国农业农村改革发展取得显著成效,农业作为经济社会发展压舱石的作用日益显著。本报告回顾了2021年我国农业农村发展情况,分析了2022年面临的重要机遇和挑战,并对其发展趋势做出预判,在此基础上结合农业农村经济社会发展过程中需要关注的热点问题提出相关对策建议。

  • 2022-02-17
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全球价值链视角的数字贸易发展:战略定位与中国路径

伴随着数字经济的发展及其在经济社会中的加快渗透,全球经济正在从服务型主导向数字化驱动转型,数字化成为推动全球价值链转型重构的新驱动力。与此同时,数字技术在贸易领域中的应用也带来了贸易方式和贸易对象的改变,推动着全球数字贸易快速兴起,世界正在进入到数字贸易主导的全球化新阶段。数字贸易是数字交换技术为手段,实现传统实体货物、数字化产品与服务、数字化知识和信息的高效交换的商业活动,包括数字货物贸易和数字服务贸易等两个部分。作为一种新型的贸易形式,数字贸易的兴起与发展不仅会对传统国际贸易规则带来重大挑战,而且会重构全球价值链,改变全球价值链的运行模式,颠覆全球价值链的全球分布体系和利益分配格局,进而影响一个国家或区域在全球价值链中的位置。

  • 2022-02-17
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新基建与数字中国发展的战略逻辑

传统意义上理解的基础设施(Infrastructure)是为社会生产和居民生活提供公共服务的物质工程设施,是用于保证国家或地区社会经济活动正常进行的公共服务系统,是国民经济各项事业发展的基础。新型基础设施虽然在某些领域也表现为一定的物质工程设施,比如5G网络和数据中心,但更多的则体现为代码、APP、软件、标识和标准这样的虚拟形态,具有数字化、网络化、智能化的特征,这与铁路、公路、机场等等传统基础设施的产品形态有很大差异。

  • 2022-02-17
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2020年康养产业迎来重大发展机遇

健康中国战略背景下,健康新产业、新业态、新模式涌现并外延扩大,大健康产业进入快速发展的黄金期。在大健康行业众多细分子领域中,健康养老产业的发展速度高于其他医疗、医药等传统领域。康养产业因其关联性强、覆盖领域广的特征,极易与文化事业、旅游产业、绿色农业融合创新,迸发出新的生机活力。

  • 2022-02-17
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区块链技术的核心、发展与未来

在区块链技术中,共识机制是一个核心问题。比特币区块链采用的是工作量证明机制(POW),即节点间通过计算机运算能力的竞争,来公开决定一段时间内(约10分钟)记账权的归属,以此保证各节点记账的一致性;同时,赢得记账权的节点,将会获得一定量(新产生的)比特币,以及其所记录的所有交易的手续费作为奖励。这个过程就是俗称的“挖矿”。

  • 2022-02-17
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区块链技术在智慧水利中应用的研究

随着技术的变革和国家政策的推动,智慧水利行业正在进入一个新的发展阶段。面对开放共享的新环境和数据驱动业务的新形势,本文从水利数据共享交换角度出发,提出一种基于区块链的水利数据共享交换服务模型。该模型利用区块链技术去中心化、可信任的特点,为智慧水利提供一个开放、安全的数据共享服务机制,推动各部门之间打破数据壁垒,实现全社会领域的共建共享。

  • 2022-02-17
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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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