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全球传播秩序的演进逻辑与重构进路

全球传播背景下世界对信息及传播秩序重构的需求日益高涨,旧式全球化理论以及世界主义理念分别因其霸权主义及乌托邦色彩而无法具备传播新秩序建立的理论合理性。鉴于此,文章梳理了全球传播秩序建构的演进逻辑,总结了全球传播秩序变革规律:全球传播秩序的发展建立在全球政治经济秩序基础之上,由核心大国主导驱动的革新优先于全球传播秩序的革新;秩序的稳定与维系需要实现工具、价值与交往理性;秩序的转型并非一蹴而就,而是一个螺旋上升的过程。

  • 2022-02-08
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全球贸易规则的发展趋势与中国的机遇

全球贸易治理结构正处于调整时期。文章分析了国际贸易规则发展、演进的历史经验,探讨了现有国际贸易规则体系与以价值链分析为主体的全球贸易模式间存在的矛盾,提出新一代国际贸易规则演进的路径是:以区域贸易规则创建为基础,辅以规范某一领域的诸边贸易规则的发展,通过货物贸易、投资、服务贸易规则的融合后逐渐形成新的多边贸易规则。通过对TTP、TTIP、TISA、美国2012 BIT 模板中新规则的研究,文章从一体化原则、规则内容、主导力量等角度提出新贸易规则体系的特点。文章认为,国际贸易新规则构建为中国提升全球贸易治理中的地位及国内经济改革和涉外经济体制改革提供了新的机遇。

  • 2022-02-08
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“德国制造”模式:特点、成因和发展趋势

本文在梳理德国制造业200多年演进发展的基础上,从历史和现实相结合的角度,总结了“德国制造”的六大特点,分析其得以塑造的多方面因素。指出“德国制造”的未来发展趋势在于高科技和绿色导向,以及将强大的传统制造业与新兴战略产业有机融合。德国人试图在即将到来的第三次工业革命中既延续制造强国的历史进程,同时成就其服务大国的梦想。

  • 2022-02-08
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全球互联网规则制定的演进与中国策略选择

随着互联网安全与稳定面临的挑战,全球互联网规则的制定日益受到各方的关注。迄今为止,全球互联网规则的制定经历了互联网资源空间的建立、美国政府确立权威地位以及各方全面介入规则制定三个发展时期。多利益相关方机制是全球互联网规则制定的重要方法,多边主义在一些互联网规则制定领域仍然适用。IANA职能监管权移交虽在一定程度上改变了美国政府单边控制互联网关键资源的规则运行架构,但没有明显削弱其在全球互联网规则制定体系的主导作用。推进金砖国家网络合作是当前构建网络空间命运共同体的重要路径,中国应制定务实方略,通过金砖合作,寻求最大公约数,早日实现网络空间命运共同体的愿景。

  • 2022-02-08
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中国大数据市场的特点与趋势

《中国制造2025》战略提出,要以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线,以推进智能制造为主促进产业转型升级,把我国建设成为引领世界制造业发展的制造强国。在此背景下,大数据作为新一代信息技术中,前景最广阔、推进作用较为明显,并且在国内已经逐步被认知的产业,受到了国家的高度重视。

  • 2022-02-08
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从政策演进轨迹分析拜登政府的“网络安全观”

随着美国新旧政权交替的完成及联邦政府一些重要职位的确定,拜登政府的执政理念日趋清晰。从拜登竞选至今的表态看,网络安全议题并非其执政的优先事项,其相关理念与主张也大多沿袭奥巴马政府的做法。2020 年底,美国遭遇的“太阳风”(SolarWinds)网络攻击事件引发美国国内的反思与争论,这在一定程度上推动了拜登当局加快网络安全政策的落地。总体看,拜登政府在网络安全领域回归传统“套路”之余,也会保留特朗普执政时所取得的一些“突破”,与中国在该议题上呈现竞争与合作并行的态势。

  • 2022-02-08
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人工智能电信网络的发展趋势与应用挑战

现网面临的网络设备和流量强度迅速增长、运维复杂性增加、技术多元性和鲁棒性需求提高等挑战是不争的事实,人工智能将是下一代电信网络的重要使能技术。目前,学术界和工业界相继对人工智能在电信网络更深入的应用方案进行研究,推动人工智能与电信网络技术的深度结合。本文从电信网络智能化的角度,梳理了人工智能在电信网中的发展现状和标准化进展,分析了其主要应用场景。通过总结人工智能电信网的关键挑战,建议电信运营商和服务商等从商业运营、生态架构、技术发展和安全保护4个层面开展电信网络的智能化演进。

  • 2022-02-08
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当前智慧物流技术发展趋势分析

中国物流的总体规模已占据全球第一位,物流行业市场空间和市场容量大,截止2016年11月底,中国社会物流总额为208.8万亿元。物流行业细分市场主要有商品销售型、园区服务型、零担货运型、配送/快递型、仓储型等,其中零担货运型是指具有运输工具、主要从事货物运输业务的企业,货运车辆约有1500万辆,司机约2300万人;配送/快递型指具有全国或本地的揽收、配送网络的企业,快递企业约有7000家,配送企业82万家,从业人员850万;园区服务型市场,包括有物流中心、物流货物集散地,园区约782家,有180万从业人员。

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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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