当前数字经济成为引领经济社会增长的新引擎，数智化转型成为各行各业新的浪潮。数据作为数字经济时代的关键生产要素，近年来生产模式也在不断升级，从生产关系参与方、数据整合广度、数据维度、服务方式、价值场景等多个方面，不断从量变到质变。具体如下图所列。
随着大数据、人工智能、5G、物联网等新一代信息技术的发展和应用，数据作为一种新生产要素，推动智能教育的数字化赋能升级，具有人性化、情境化、集成化和数智驱动等特征。本文通过拓展教育要素的内涵边界，打造“以数据自治演进”的内循环和“以服务主体为中心”的外循环，联合创设了一个集“主体—环境—资源—数据”四位一体的内外双循环系统模型；然后重点围绕健全数据治理和保障数据全周期覆盖、强化数据赋能和优化教学创新、构建教育智能体和服务主体新形态、瞄准人机混合智能和勾画智能教育新图景等，解析“数据+智能教育”发展的多重路径；最后从数据伦理规范、人机互信、多学科交叉和教育均衡发展等方面，阐释“数据+智能教育”面临的多重挑战，以期引起教育管理者、研究者、实践者等对于数据要素视域下智能教育创新发展的思考与共鸣。
伴随新技术的发展，经济的数字化转型已经成为一种趋势。中国信息通信研究院发布数据显示，2020年中国数字经济规模扩张至39.2万亿元，占GDP比重接近40%。国家“十四五”规划和2035年远景目标纲要中提出：“迎接数字时代，激活数据要素潜能，推进网络强国建设，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。”在各项有利的政策环境和技术支撑下，数字浪潮已经成为确定性趋势，一个最直观的伴生品就是数据的快速累积，继而催生了数据要素化。2020年4月9日，中共中央、国务院公布了《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，将数据与土地、劳动力、技术和资本等生产要素相提并论，并提出“加快培育数据要素市场”。
老年教育发展指数能够科学、准确地测算、评价与比较老年教育资源储备及发展情况，这对于我国老年教育事业政策编制和质量监测至关重要。它是依据教育发展和社会公平的价值取向，遵循指标体系的一般理论和方法，按照一定的分析模型，用以描述、定义、分析和反映老年教育发展水平和未来态势的一系列指标名称、指标数值及数据工具的总称。为了构建符合现阶段老年教育现状实际的老年教育发展评价工具，采用德尔菲调查法（Delphi Method）和层次分析法（AHP），基于“效率—公平”政策框架，确立了老年教育发展评价指标体系。该指标体系主要由老年教育机会、老年教育投入、老年教育质量和老年教育公平等4 项一级指标，以及老年教育普及率、老年教育经费投入、老年教育专职教师比和老年教育城乡差异性等12 项二级指标构成；通过计算，进一步确定指标体系各层级权重，最终形成能够监测老年教育发展现状、衡量老年教育发展梯度、研判老年教育未来动向的科学评价指标体系。
城镇化是经济和社会发展的必然趋势，是社会进步的重要标志。改革开放以来，我国城镇化进程加快，对城镇化的研究也取得了一系列的成就。然而随着现实环境的变化，尤其是城乡关系由单向转变为双向，传统衡量评价城镇化水平的方法已经表现出不适应性和不完备性，如何科学衡量其发展程度，从而制定适宜的城镇化发展战略是当前需要着重考虑的。 本文通过明晰城镇化的内涵，梳理现有评价城镇化水平的方法及其局限性，提出以城乡要素双向流动程度、城乡发展要素共享程度来评价城镇化水平的新思路。
2016年10月，习总书记在主持中央政治局第三十六次集体学习时指出：建设全国一体化的国家大数据中心，推进技术融合、业务融合、数据融合，实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务。从中央层面首次提出全国一体化大数据中心体系构想。
党的十八大以来，我国数字经济蓬勃发展。数字技术已作为新一轮技术革命和产业变革的重点方向，数字转型为培育经济增长新动能提供重要引擎，数字经济成为构建现代化经济体系的重要内容。党的十九届四中全会将数据作为“生产要素”纳入分配制度，明确了数据要素按贡献决定报酬，把大数据的知识产权化和商业化使用提升到了新的高度。
研究新技术语境下的权利构建问题，需遵循法律的基本逻辑，从主体、客体、权利属性和权利保护路径等方面进行论证。具体而言，一是要厘清隐私、个人信息和数据的区别。二是厘清权利与权益的区别，数据生成主体即个人拥有独立于隐私权的人格权益，数据处理主体对非个人信息的数据拥有一定的数据支配权和财产权益。三是针对不同的数据类型，采取 “对个人信息的赋权保护+对企业数据权益使用行为规制保护”的双重进路。
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
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绿盟科技集团股份有限公司(以下简称绿盟科技)，成立于2000年4月，总部位于北京。公司于2014年1月 29日在深圳证券交易所创业板上市,证券代码:300369。绿盟科技在国内设有50 余个分支机构,为政府、金融、运营商、能源、交通、科教文卫等行业用户与各类型企业用户,提供全线网络安全产品、全方位安全解决方案和体系化安全运营服务。公司在美国硅谷、日本东京、英国伦敦、新加坡及巴西圣保罗设立海外子公司和办事处,深入开展全球业务，打造全球网络安全行业的中国品牌。
2025年中央经济工作会议指出，我国经济基础稳、优势多、韧性强、潜能大，长期向好的支撑条件和基本趋势没有变，经济发展前景十分光明。面对全球经济格局。深度调整，国内居民财富持续积累与资产配置需求日趋多元化，中国财富管理市场机遇与挑战并存。
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