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国内数据中心制冷系统设计与发展

与传统建筑空间相比,数据中心散热密度大,单位面积散热量可达传统办公区域的40倍以上,且越来越呈现集中化、大型化的趋势;同时,设备的安全性需求提高了对内部空调温湿度和洁净度的要求,数据中心热环境特点需要数据中心设计成全封闭结构,依靠制冷系统的全年运行来达到控温控湿的目的,这使得制冷系统能耗成为数据中心能耗比例不合理的一个重要因素。

  • 2022-01-21
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浙江移动区块链技术研究和落地实践初探

浙江移动坚持践行IT自主可控能力建设,持续走在集团乃至行业创新的前列。目前,浙江移动容器云已承载CRM、BOSS等300余套系统,具备双引擎、多平面等多项技术能力;数据库已完成多型国产数据库选型和技术验证工作,去“O”初见成效;SDN生产落地,网络资源部署和开通效率明显提升。多领域持续创新为IT发展奠定了良好的基础,与此同时,2019年浙江移动率先在运营商体系内开展区块链技术研究与落地。

  • 2022-01-21
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我国数字经济发展的基本现状与对策建议

20世纪90年代,美国抓住了数字革命的机遇,创造了10多年的经济繁荣。欧洲、日本等地区通过积极推进数字革命,产生了巨大成效。如今,在新的国际格局、时代背景下,对我国而言,数字革命是需要抓住的重大机遇,我国可以充分利用自身在数字经济领域所积聚的巨大优势,引领全球经济尽快复苏。

  • 2022-01-21
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数字经济加速我国经济空间发展格局重塑

《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年(2021—2025年)规划和2035年远景目标纲要》明确提出“加快数字化发展,建设数字中国”“加快建设数字经济、数字社会、数字政府,以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革”。数字经济被称为打开第四次工业革命之门的钥匙,同时其自身具有网络分布和去中心化的技术特征,将打破传统的经济要素空间组织模式,加速我国经济空间发展格局重塑。

  • 2022-01-21
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国内商业数字化发展现状与趋势综述

自2015年国务院出台《关于大力发展电子商务加快培育经济新动力的意见》以来,商业消费领域数字化发展快速推进。商业企业围绕消费者需求的核心重构整体价值链和生态体系,通过数字技术、业务和经营管理的深度融合,加快推进消费者数字化、商品数字化、营销数字化、管理数字化、供应链数字化等业务全流程、应用全场景实现信息化、数据化和智能化跨越。根据《中国数字经济发展白皮书(2020年)》显示,2019年,我国数字经济增加值达到35.8万亿元,占GDP比重达到 36.2%,产业数字化规模占比由2015年的13.9增长至80.2%。其中,“数字新商业”服务市场规模达到39.8亿元,较上年增长75.3%,处于高速增长阶段。

  • 2022-01-21
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数字金融服务数字经济发展

随着新一轮科技革命的快速发展,信息技术与实体经济深度融合的数字经济成为世界经济发展趋势。在此背景下,大数据、区块链、云计算、人工智能等数字科技不断向金融领域渗透,与数字经济高度契合的数字金融应运而生,涵盖了传统金融的数字化、移动化以及互联网金融等领域,并逐步成为带动我国经济社会高质量发展、提升国家竞争力的新引擎。

  • 2022-01-21
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数字经济前沿研究综述

随着世界数字经济的蓬勃发展,对于数字经济的研究也愈来愈丰富。梳理当前数字经济研究的前沿成果,可以为相关研究和发展实践提供参考。本文概述了近些年来国际上对数字经济研究的主要方向和主要内容,从数字经济的定义和测量、数字经济与经济发展的关系、数字经济的发展环境、区域数字经济发展、关于数字经济的其他研究等五个方面综述了国内外文献的前沿研究成果,并对主要观点进行了分析和评价。数字经济现象丰富、发展迅速,未来研究需要对其丰富内涵和发展趋势进行深入探索。

  • 2022-01-21
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俄罗斯数字经济与区块链发展现状与战略方向选择

疫情的冲击倒逼对数字经济重要性的认知,从宏观角度来看,数字经济已经成为推动全球经济创新发展的重要力量,大国关于数字经济发展的战略构想也不断推进。俄罗斯政府将发展数字经济上升到国家战略高度,推出《俄联邦数字经济规划》,以及2018年5月,俄罗斯议会通过了《关于数字金融资产的加密法案》,从立法层面主动保障数字经济与区块链发展。俄罗斯数字经济与区块链的政策选择与战略方向具有两层特点,包括:数字鸿沟大,发展数字经济与区块链的基础程度不足;国家顶层设计健全,立法与政策完善。本文将从这两个方面分析俄罗斯数字经济与区块链发展现状与战略方向。

  • 2022-01-21
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

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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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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