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网络技术发展愿景与展望

1969年底,美国国防部研制并构建了阿帕网(ARPANet);80年代初,建立了当前互联网的雏形。在互联网发展的50多年里,国内外研究机构对互联网体系结构和相关技术开展了大量的、积极的探索和研究,产生了不少好用、管用的技术。例如美国国家科学基金会(NSF)资助的GENI项目,其提出的切片技术对互联网发展与5G移动通信发展带来了广泛影响;斯坦福大学clean-slate课题研究组提出的软件定义网络(Software?Defined?Network,SDN)被用于数据中心网络,从而极大地提升了网络利用率,等等。但是,互联网依然面临很多问题,例如安全性、可控可管性、移动性等,服务质量保障(Quality of Service,QoS)等也长期困扰着互联网的发展。这些问题与互联网体系结构的初始设计原则密切相关。为了解决互联网本身存在的问题,需要研究新技术,设计新结构、新机制、新算法。

  • 2022-05-06
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企业司库管理体系设计的关键要素分析

企业司库管理体系的设计是一项系统性工程。基于流程再造理论的关键因素和框架模型研究,新时期企业司库管理体系设计需考虑七大关键要素,包括选择合适的职能定位、设计相应的组织架构、确定具体的管理模式、配备复合型人力资源、进行系统的流程设计、应用先进的信息技术以及充分利用赋能要素,通过循序渐进的建设,实现企业集团资金、融资、投资等的统一管理。

  • 2022-05-05
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数字经济赋能制造业产业创新研究

“十四五”时期是我国由工业大国向工业强国跃进的攻坚期,制造业创新能力提升是确保我国跻身世界级制造强国的重要支撑。把握时代契机,通过数字经济“鼎新革故”赋能产业创新是制造业高质量发展的必然选择。在数字经济背景下,价值创造和分配的逻辑发生改变,数据作为新生产要素打破边际递减规律,生产模块化激发架构创新。这些变化从要素、价值、技术、资源全方位为数字经济赋能制造业创新提供新思路。数字经济赋能制造业产业创新的基础路径包括数据要素驱动、底层技术推动、新型商业模式和产业组织变革带动以及跨产业联动等;数字经济赋能制造业产业创新的具体路径包括以优化区域布局弥合“数字鸿沟”以及以行业选择破除“卡脖子”技术封锁。

  • 2022-04-26
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人脸识别技术在融合出版领域的应用前景与发展策略

随着科学技术的不断进步,人脸识别技术在融合出版领域的应用优势日渐凸显,与此同时,也展现出一些新的现实困境:技术安全尚需有力加强;行业监管有待统一规范;读者隐私亟须全面保护等。本文基于协同治理理论,从技术智治、行业共治、法律规治三个角度给出发展建议,如持续开发应用场景,促进多领域深度合作;完善行业规范体系,加强人才队伍建设;落实出版企业责任,拓宽读者的侵权救济渠道等,以期促进技术与出版向纵深化方向发展。

  • 2022-04-22
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RCEP对全球化机制的创新及我国的推进策略

2022年1月1日,涵盖全球近30%人口和经济总量的区域全面经济伙伴关系协定(RCEP)正式生效。在“逆全球化”风潮仍然高涨的大背景下,该协定的生效对于全球化深入发展具有重要意义。但也要看到,亚太地区仍然处于形成高水平高标准统一大市场的起步阶段,RCEP以及亚太经贸合作未来仍有非常大的发展空间。

  • 2022-04-19
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论数据质量的“真实性”与相关融合计算策略

数据成为数字化时代政府和企业的要素资产,数据质量是数据资产建设的核心工作。对数据质量的概念和传统“六维度”方法论进行了系统性审视,并结合实际案例阐述数字化时代应以“业务真实性”为数据质量工作的主线,并提出建设真实可信数据资产的融合计算策略。

  • 2022-04-13
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江苏省出台22条意见推动数字政府建设高质量建设

为深入贯彻省第十四次党代会部署,加快建设现代数字政府,根据《江苏省国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标纲要》(苏政发〔2021〕18号)和《中共江苏省委江苏省人民政府关于全面提升江苏数字经济发展水平的指导意见》(苏发〔2022〕7号)、《江苏省“十四五”数字政府建设规划》(苏政办发〔2021〕61号),制定本实施意见。

  • 2022-04-12
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新一代信息技术标准发展现状、经验及建议

2021年,中共中央、国务院印发的《国家标准化发展纲要》指出要“在两化融合、新一代信息技术、大数据、区块链、卫生健康、新能源、新材料等应用前景广阔的技术领域,同步部署技术研发、标准研制与产业推广,加快新技术产业化步伐。”当前,新一代信息技术加速更迭,数字化、网络化、智能化深入发展,产业数字化转型成为大势所趋。以标准化为重要抓手,全力推进新一代信息技术创新和融合应用,是紧扣制造强国和网络强国建设目标,落实国家信息化发展战略的重要举措。

  • 2022-04-12
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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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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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