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高等教育质量监测国家数据平台现状分析与改进建议

高等教育质量监测国家数据平台是国家层面采集本科教学基本状态数据的重要工具,先后经历了酝酿准备、探索构建和应用完善三个发展阶段,具有为高校自我评估、院校评估、专业认证和评估等活动提供数据支撑以及开展本科教育教学质量常态监测的“双层”作用。现阶段,国家数据平台在数据采集时,数据共用性不够,难以反映高校特色,数据采集周期较长,高校权限不够,对专业认证新理念凸显不够,采集指标时代性不足,对教育评价改革需求支撑度不高,数据中心式存储导致数据安全性、共享性不够,数据分析仅局限于高校发展状态的年度描述,缺少多样化比较分析,难以支撑高校持续改进、变革与发展,制约了“双层”作用的充分发挥。面对上述问题,应对照本科教育改革与评价新要求及时修订、完善数据采集指标,发挥区块链等信息技术优势,实现学生发展全过程数据的伴随式采集、分布式存储和协商式共享,从高校、省域和国家三个层面重构国家数据平台架构,推动国家数据平台升级改造。

  • 2022-04-14
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中国数字政府建设历程、实践逻辑与历史经验

信息技术的融合发展推动政府行政实践的不断变革。随着信息化浪潮在世界范围内影响力的不断增强及信息技术的迭代升级,数字政府已逐步成为推进国家治理体系与治理能力现代化的基本形态,因此,从“全过程”视角揭示政府信息化发展的建设历程、实践逻辑与历史经验尤为必要。改革开放以来,我国数字政府发展先后经历了政府信息化筹备与普及阶段、电子政务建设阶段以及数字政府建设阶段,在政府信息化和现代化过程中取得了显著成就,数字政府建设目标更加清晰,信息技术实施架构和制度基础日益完善。以信息化推动国家治理体系与治理能力现代化、坚持“先试点、后推广”的政策行动、设置“规划式”发展议程是我国数字政府建设全过程所遵循的实践逻辑;而党和国家重视数字政府建设、理论创新与实践创新并重、坚持“渐进式”发展则是我国数字政府建设实践所积累的宝贵历史经验。

  • 2022-04-14
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新一代开源云原生数仓Databend架构及展望

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  • 2022-03-30
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NB-IoT产业发展现状与趋势

在“万物互联”的大趋势下,物联网作为通信行业新兴应用产业,其市场规模不断扩大,并具备巨大的商业价值。据市场研究机构Gartner预计,到2020年全球物联网终端数量将达到260亿台,销售收入将超过3000亿美元,带动经济总量将超过1.9万亿美元。2016年中国物联网整体市场规模达到7500亿元,预计未来几年,中国物联网行业年均增速将保持在30%左右。预计到2018年,全球物联网行业市场规模有望超过1.5万亿元。

  • 2022-03-11
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数字化工厂详细解决方案全面解读

制造业进入到全新的数字化时代,需要构建新型智能工厂、数字化工厂与智能车间以助力传统产业智能制造升级,将新一代信息技术贯穿到设计、工艺、生产、物流等各个环节。目的是完善创新体系、提升产品质量、推行绿色制造、增强核心竞争力、发展现代化客户体验。以恒大新能源汽车智慧工厂构建与运营的实践为例,对数字化信息技术与传统制造产业创新融合应用实例展开研究,分析了构建数字化工厂的目的、数字化工厂总体设计、数字化工厂建设路径要素,以期为我国制造业的转型升级之路提供参考。

  • 2022-03-09
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水声换能器发展中的技术创新

地球表面积的70.8%是海洋,辽阔的海洋是地球上最大的资源宝库,海洋也是国际军事斗争的重要阵地。海洋的研究、开发和利用离不开声波,声波是唯一能够在海洋中远距离传播的信息载体,海洋资源的勘探与开发、舰艇水下通信与导航、水下目标探测与识别、环境监测以及自然灾害预报等都依赖水声技术来实现。水声技术的发展需要各类水声换能器提供支撑,水声换能器的使命是在水下发射和接收声波,因此有“水声设备耳目”之称,可以说水声换能器的诞生标志着水声技术发展的开始,水声换能器一次次的技术进步是水声技术长足发展的重要前提和基础。

  • 2022-03-07
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陆海复合型中国“海洋强国”战略分析

中国是一个典型的陆海复合型大国,然而历史上中国却从未成为过“海洋强国”。2012年,党的第十八次全国代表大会首次明确提出要建设“海洋强国”,2017年10月,党的第十九次全国代表大会报告中强调“坚持陆海统筹,加快建设海洋强国”,中国的地缘政治角色定位目标明晰,“海洋强国”建设目标是以“两个一百年”实现中华民族伟大复兴为出发点,从国内国际两个大局考量,展望未来所做出的重大战略抉择。

  • 2022-03-04
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2022年中国建筑业宏观形势分析

为了达到2030年单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降65%以上的目标,非化石能源消费比重达到25%左右,风电、太阳能发电总装机容量达到12亿千瓦以上,国家在国际上做出庄严承诺,每个中国公民对实现“双碳”目标都必须责无旁贷。建筑企业要把经营活动与国家层面的碳达峰和碳中和的目标结合起来。

  • 2022-02-26
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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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