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互联网+智慧党建设计方案

习近平总书记指出“ 将手机等新技术应用到党建工作中,既是信息化时代发展的客观要求,也是党建工作与时俱进、改革创新的重要体现。 建设全国基层党建工作手机信息系统,找到了现代科技与基层党建工作一个新的结合点,创新了党的工作方法和手段,丰富了党员教育、党建宣传的形式和手段,对于推进基层党组织工作信息化,畅通党内信息上下互通渠道,扩大党的工作的影响力和覆盖面,推动学习型党组织建设,具有十分重要的意义。要注意总结经验,不断完善,积极开发新的功能,努力扩大覆盖面。”

  • 2021-08-23
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电通安吉斯解码大数据热点问题与未来趋势2020-35页

电通安吉斯解码大数据热点问题与未来趋势2020-35页

  • 2021-09-27
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数字经济理论体系与研究展望

以新一代信息技术为基础的数字经济日益成为推动经济发展的重要动力,但相关数字经济理论研究滞后,难以准确解释新经济现象和更有效指导新发展阶段下经济高质量发展实践。本文聚焦数字技术变革对相关经济学基本理论发展的影响,力图助推中国特色数字经济理论体系的创建。通过对国内外相关主题文献进行系统梳理,文章首先提炼了数字经济理论发展中的重要科学问题,以此为逻辑起点,基于“内涵特征—现实表现—核心理论—方法体系”学理链,构建了一个数字经济理论体系框架。其次,本文相继阐释了理论体系框架中的数字经济内涵与特征、数字经济核心理论,以及技术变革下的数字经济研究方法体系。最后,本文讨论了数字经济理论体系的拓展及未来研究方向。

  • 2022-02-13
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数字化转型之道

进行数字化转型可以帮助企业提升用户体验、塑造业务流程、优化运营管控。企业管理者在数字化转型实践上会陷入两个困境:一是认知困境,即如何理解数字化转型。目前关于数字化转型的讨论非常多,企业管理者接收了各种碎片化的理念和观点,不仅难以形成系统性、整体性的理解,还存在诸多偏见与误解,为实践带来很多隐患。《数字蝶变:企业数字化转型之道》以扎实的理论研究为基础,提出了一套系统框架,可以引导管理者思考与实践。二是实践困境,即如何推进数字化转型。一些企业虽然急于进行数字化转型,但并不清楚向哪里转、从哪里转、如何转。本书以大量经典案例与咨询实践案例为基础,提供了一套有效的方案,介绍了企业转型中各种真实存在的误区和陷阱

  • 2021-04-19
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农业宣传资料

因为灌溉时,水不在空中运动,不打湿叶面,也没有有效湿润面积以外的土壤表面蒸发,故直接损耗于蒸发的水量最少;容易控制水量,不致产生地面径流和土壤深层渗漏。故可以比喷灌节省水 35-75%。对水源少和缺水的山区实现水利化开辟了新途径。由于株间未供应充足的水分,杂草不易生长,因而作物与杂草争夺养分的干扰大为减轻,减少了除草用工。由于作物根区能够保持着最佳供水状态和供肥状态,故能大幅增产。

  • 2023-02-23
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易路全景数字化未来33页

易路全景数字化未来33页

  • 2021-09-23
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工业互联网,5G的下一个上甘岭

2015年初,当工业4.0大潮袭来之时,我们便嗅到了行业变革的气息,率先对工业互联网进行深度覆盖,受到广泛好评。五年时间科技高速发展,工业互联网也有了全新内涵,我们从以下三个维度判断,工业互联网即将进入爆发期,整个行业朝气蓬勃充满机遇。

  • 2021-06-23
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区块链+智慧城市

区块链为智慧城市发展带来新机遇:新型ICT技术将驱动下智慧城市发展将迎来新的变革,在构建智慧城市过程中,我面面临着城市全域数据感知对城市数据采集与传输提出了更高要求、海量设备接入使得身份认证和通信安全成为智慧城市安全隐患、如何保护智慧城市采集数据的隐私等挑战与问题。区块链技术正在重塑社会信任,能够有效的解决对等多实体共享信任问题,给智慧城市发展带来新机遇。

  • 2021-03-25
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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