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模态数据融合治理实践

要加快培育发展数据要素市场,建立数据资源清单管理机制,完善数据权属界定、开放共享、交易流通等标准和措施,发挥社会数据资源价值。推进数字政府建设,加强数据有序共享,依法保护个人信息。

  • 2023-10-16
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工业和信息化部关于加快推进虚拟现实产业发展的指导意见

 虚拟现实(含增强现实、混合现实,简称VR)融合应用了多媒体、传感器、新型显示、互联网和人工智能等多领域技术,能够拓展人类感知能力,改变产品形态和服务模式,给经济、科技、文化、军事、生活等领域带来深刻影响。全球虚拟现实产业正从起步培育期向快速发展期迈进,我国面临同步参与国际技术产业创新的难得机遇,但也存在关键技术和高端产品供给不足、内容与服务较为匮乏、创新支撑体系不健全、应用生态不完善等问题。为加快我国虚拟现实产业发展,推动虚拟现实应用创新,培育信息产业新增长点和新动能,现提出以下意见

  • 2022-04-01
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数字治理的效度、温度、尺度

近年来,数字治理在许多国家迅速推进,实践者和学术界对于数字技术赋能治理的前景充满了期待。然而现有研究表明,只靠技术的单兵突进和刚性嵌入,而缺少理念的更新、制度的变革、组织的转型、法治的规范和伦理的关切,数字治理既未能充分借助技术的能量,实现对治理的有效优化,还可能带来预期之外的副作用,影响人的体验和感受,抑制人的自主性和参与度,损害人的权益和尊严。因此,对数字治理的目标期望和推进方式应进行反思和调整。首先,技术赋能不等于技术万能,对数字技术赋能治理的期待应切合实际。其次,推进数字治理不能只靠技术的单维度赋能,还需要理念、制度、组织、法律、伦理等多个维度的协同支撑与规范制约。不能只考虑技术上“能不能”的问题,而不考虑管理上“可不可行”、公众感受上“好不好”、法治上“可不可以”的问题。数字治理应以人的感受为出发点和落脚点,做到有所为,有所不为,把握好效度、温度和尺度,这三个“度”将直接影响人民群众在数字时代的获得感、幸福感和安全感。

  • 2022-03-22
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XXXXXX智慧校园信息化建设解决方案

XXXXXX智慧校园信息化建设解决方案

  • 2022-01-14
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新华三智慧政府建设:数字政府最佳实践

作为政府数字化转型与能力升级的重要推动者,新华三集团基于多年推进智慧政府建设与落地过程中的创新技术和实践经验,从变革中发现规律,从实践中汲取新知,推出《数字政府案例集》,冀望为数字时代的政务信息化改革方式和实现路径方面提供有益的启示,为提升政府治理效率、民生服务治理以及营商环境升级提供建设性的案例参考,进一步加速中国智慧政务的创新和部署。

  • 2021-05-06
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Nativex2020年移动应用白皮书

随着移动游戏业迈入精品化运营竞争时代,巨头厂商和中小手游商在买量策略方面均有调整。 从所有参与投放的游戏产品来看: ? 益智解谜类广告主数量和投放素材均为最多; ? 视频创意和短视频渠道在20年大受广告主追捧; ? 创意文案方面,则以夸张、刺激和数字型的内容居多

  • 2021-03-20
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全应智慧热电云管理系统 首个面向热电行业的工业互联网系统

构建一套面向热力能源行业的工业互联网云平台,以云计算、物联网、大数据、移动计算技术为基础, 通过实时物联网数据采集、异构子系统数据深度整合、高可靠低时延数据传输、海量数据存储与管理、智能大数据分析、矢量组态报表、360°超高清晰数据可视化及分布式多屏显示联动等一整套技术,为企业用户提供机器设备实时监控与运维、生产安全实时告警、生产流程信息化管理、人工智能辅助生产、经营分析实时可视化表达等,提高热力生产企业的数字化、信息化水平,让企业运营管理人员全面掌握企业运行状态,及时做出智慧决策,从而全面优化企业运行效率,帮助企业节能减排,促进企业安全生产,有效提高企业运营效率。

  • 2021-03-21
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艾瑞咨询5G时代通信企业的变革

5G的变化为产业链上下游企业带来机遇的同时,也带来了极大的挑战。产业链上下游企业基于主营业务优势切入5G行业应用。对于电信运营商来说,5G时代,发力边缘云及行业应用解决方案业务正当时。对于主设备厂商来说,基站的IT化使市场竞争变得更加激烈,凭借通信领域的积累,发展行业解决方案具备优势。对于IT设备厂商来说,基站的IT化为其带来进入通信领域的机会。对于基站天线厂商来说,下游客户高度集中,竞争更加激烈,毛利率进一步降低。对于运维服务商来说,智能运维导致原运维市场萎缩严重,急需转型。

  • 2021-03-20
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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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