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全国一体化大数据中心引领下超大规模数据要素市场的体系架构与推进路径

党中央、国务院高度重视数据要素市场的培育。随着全国一体化大数据中心建设的推进,我国构建超大规模数据要素市场的先天优势逐步具备。梳理了国内外数据要素市场发展现状及我国数据要素市场发展存在的不充分不平衡等问题,分析了原始数据、脱敏数据、模型化数据、人工智能化数据等四种层次的数据要素形态特征,将全社会范围内数据要素的流动路径划分为数据共享、数据开放、数据交易三类,构建了包括技术层、数据层、政策层等的数据要素体系架构,探讨了全国一体化大数据中心具体支撑数据要素市场培育的四条技术路径,最后从加快数据资源化、资 产化、资本化、全球化以及强化数据立法和监管等五个方面提出了配套政策建议。

  • 2022-02-13
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船舶行业数据要素市场化发展模式研究探索

船舶行业作为一个传统产业,相较其他新兴行业而言,它与互联网和大数据技术的结合相对滞后。其实,船舶行业本身拥有众多的数据资源,它作为一个规模庞大的行业集群,不仅包括船舶的设计与制造,还包括全球性的大宗货物运输,它是联系世界各地贸易市场的纽带,是世界各地人民交往的桥梁。因此,船舶行业事实上蕴藏着大量具有潜在价值的数据信息。在数字经济飞速发展的今天,如何利用这些数据助力行业高质量发展成为行业高度关注的问题。

  • 2022-02-13
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网络队伍管理数字化转型创新实践

为适应企业数字化转型,打造以人为本的核心竞争优势,山东联通在集团公司指导下,根据业务需求和技术驱动,聚焦人才资源价值经营,以重构和增强网络线队伍效能为目标,系统谋划整体推进人才发展体制机制改革,运用大数据和AI等技术手段开展队伍效能建模,构建能岗匹配的网络队伍认证体系,创建CBO网络运营管理新模式,打造网络运营梦之队,使运营效能、队伍结构、队伍活力、人才技能全面提升,为促进公司可持续高质量发展提供坚实的人才保证。

  • 2022-02-13
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电信LTE端到端感知专题分析

在LTE系统设计之初,其目标和需求就非常明确:降低时延、提高用户传输数据速率、提高系统容量和覆盖范围、降低运营成本。4G网络覆盖逐渐完善,接入性能与保持性能得到极大提升,用户对页面浏览显示时延与视频播放时延的感知度要求日渐增高,高校、大型集会场所用户感知已亮红灯,时延的提升迫在眉睫。山东省9月份各地市感知优良率排名,济南排名倒数第一,三高优良率为90.64%,非三高优良率为92.73%,均低于山东省平均值,目前济南电信成立感知优化小组,针对质差小区进行专项优化,提升用户感知。

  • 2022-02-13
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物联网智能燃气表传感网络通信技术发展方向

伴随物联网产业的发展,燃气领域相关企业纷纷借助物联网推动企业的持续发展,期望通过信息化、数字化、虚拟化等实现燃气业务运作模式的优化,使传统燃气服务转向现代智慧燃气服务、增值服务。得益于此,基于物联网技术、具有多种智能功能的物联网智能燃气表市场规模迅速壮大,用于支撑物联网智能燃气表各种智能功能实现的燃气管理系统持续升级。

  • 2022-02-13
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一种基于Wkmeans聚类的LTE外部干扰智能定位方法

提出了一种基于上下行路损相似度来预测干扰源位置的方法,通过提取基站24h的干扰时域特征,识别出干扰小区,将受相同干扰源影响的小区分组后生成干扰字典。一方面,计算每个干扰源的上行路损向量;另一方面,利用栅格化后的MDT数据,计算出每个栅格的下行路损向量。通过引入权重聚类算法,将上下行路损向量的相似度作为权重参数,进而定位可能的干扰源栅格位置。该方法已在某省LTE网络试点推行,不同场景干扰源定位的误差在50m、150m及200m范围内不等。

  • 2022-02-13
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LTE干扰智能定位

研究一种代替人工定位LTE外部干扰的工具,通过AI算法和自动化技术,将外部干扰源呈现在地图上。它利用2 400维PRB数据,生成小区的干扰瀑布图;用AI算法判断干扰种类,筛选外部干扰小区;最后利用小区的MR大数据,将表示小区受干扰程度的PHR用热力图的形式呈现在地图上,指导优化人员对外部干扰源进行精准定位,快速排除。

  • 2022-02-14
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乡村空间统筹治理的村庄规划关键科学问题研究

伴随城镇化、工业化进程的加快,乡村地域正经历着经济社会发展方式转变、土地空间重构、生态环境急剧变化等过程。本文基于乡村发展的问题诊断,结合村庄规划在国土空间规划体系中的定位,明晰乡村空间治理对村庄规划的需求,从村域“人—地—产”耦合互动机理、村域承载力提升的村庄规划标准、基于分区分类的村域差别化治理等方面,为村庄规划编制提供理论与方法支撑。

  • 2022-02-13
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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低空基础设施发展研究报告(2025)

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2025中国人工智能学会系列白皮书?教育研究中的AI4S(284页)

基于大语言模型的教育思想实验,其核心学术价值在于构建了一个“计算性社会实验室”:它能够尝试将杜威式的民主教育设想,置于当代复杂的数字社会结构与信息茧房的约束下进行模拟;它也可以探索弗莱雷的解放教育理论,将其转化为可计算的社会动力学模型,观察“对话”与“压迫”在不同权力结构下的演化轨迹与临界点。这种方法系统性地连接宏大理论与经验现实,通过生成可观测、可证伪的理论假设,使得教育研究得以在实施成本高昂、伦理风险巨大的真实世界干预之前,进行高效、低风险的场景分析与风险模拟。

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2025中国人工智能学会系列白皮书?棋盘上的人工智能(219页)

计算机博弈是人工智能领域的重要应用,它以高对抗性的棋牌类游戏项目为研究对象,具有怡神益智、评判客观、挑战无穷的特点。近年来,随着人工智能、大模型等技术的飞速发展,计算机博弈模型能够自主学习复杂的策略和技能、处理更加复杂的博弈任务,成为衡量AI智能水平的重要领域之一。从棋类博弈到电子游戏,机器博弈不仅是技术进步的展示窗口,更是人类智慧与机器智能交互融合的舞台。未来,计算机博弈领域将继续快速发展,技术的融合和创新将推动该领域达到新的高度。

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