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以提升互联网网络质效助推数字经济发展

当前,大力发展数字经济已成为新时期推动我国经济提质增效的重要方向。互联网作为重要的数字经济发展基础设施,其网络性能优劣和网络效率高低在一定程度上影响了数字经济发展的质量。分析了影响互联网网络效能的关键环节因素,对比了我国不同区域及与国外发达国家地区在网络建设和性能方面存在的差距及部分成因,进而结合我国发展数字经济对互联网网络的支撑需求,从国内国际不同网络层面提出优化调整策略举措,以提升互联网网络质效助推我国数字经济发展。

  • 2022-03-12
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“双碳”战略下新型智慧城市建设思考

“十四五”开启中国绿色发展新篇章,“绿色化”与“数字化”“智能化”的协同成为了“十四五”期间的重点发展方向,新型智慧城市建设将为“碳达峰、碳中和”目标的实现提供重要抓手。论述了“双碳”战略下新型智慧城市的建设思路;通过对新型智慧城市的顶层设计、数字基础设施、智能中枢、智慧应用等方面的分析,梳理出与“双碳”战略相关的建设内容,最后提出了“双碳”战略下新型智慧城市建设的发展建议。

  • 2022-03-12
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我国平台经济领域“二选一”现象的成因、影响及对策

“二选一”是我国平台经济领域较为常见的一种竞争策略,其实质是通过排他性交易限制第三方商家的多栖行为。我国平台经济中“二选一”现象的普及程度远超欧美发达国家,其原因包括立法与执法存在不足、线上线下深度融合、特殊的商业模式和市场环境等。从平台间竞争和平台内经营者间竞争两个维度分析了“二选一”行为对竞争的影响机理,提出跨边网络效应、用户转移成本、中小商家数量、平台双重角色等是影响竞争绩效的关键因素,并基于此进一步提出了治理“二选一”行为的对策建议。

  • 2022-03-12
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基于平衡计分卡理论的数字经济衡量指标体系研究

发展数字经济是中国把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择,有效衡量数字经济发展水平是其中的重要组成部分。立足已有国内外数字经济衡量指标体系研究,融入可持续发展等新指标,基于平衡计分卡理论,构建由能力支撑体系、数字业务流程、学习与成长组成的数字经济衡量指标体系,其中包括7个一级指标、13个二级指标、37个三级指标。

  • 2022-03-12
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数字经济就业情况分析

数字经济不仅成为驱动我国国民经济增长的新引擎,而且培育了多元化的就业需求,扩大了更广泛的就业领域。基于国内现有文献,先从我国数字经济现状出发,着重分析数字经济就业特征以及数字经济对就业的影响,然后对数字经济如何促进更高质量就业提出对策建议和未来展望。

  • 2022-03-12
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教育数字化转型的实践逻辑与发展机遇

“教育数字化转型”是当前教育改革与实践中的热点,也是未来教育创新变革的发展趋势。教育数字化转型作为一种强调技术推动教育创新和变革的过程,其产生和实践有着重要的发展意蕴。社会和文化的变迁、技术革新的动力、国家政策的主导和教育系统内生发展四个因素形成推拉合力驱动着教育数字化转型。教育数字化转型的实践逻辑则可视为具有价值意图支配的行为选择,在实践活动中深层次的生成原则包括:“问题驱动+理念引领”的原则、“系统进化+创新突破”的原则和“价值评估+迭代优化”的原则。目前,在构建智能社会新生态、构建高质量教育体系和COVID-19外部压力催化的背景下,教育数字化转型面临着难得的发展机遇,但当下教育数字化转型的实践与所期待的价值取向还有一定差距。因此,需要研发教育数字化成熟度模型或框架、开展全国性的教育数字化就绪行动、做好各级各类教育数字化转型试点、重视教育数字化转型的相关教育理论研究,以更主动的姿态迎接世界教育变革的浪潮。

  • 2022-03-28
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高校课堂教学质量监控中信息化手段的探究与实践

构建高校教学质量监控体系是高等教育改革的切实有效手段,课堂教学监控是高校教学质量监控体系的重要组成部分。 党的十八大以来,党和国家持续推进高等教育改革,谋篇布局高等教育发展。2018年9月3日,教育部印发文件《教育部关于狠抓新时代全国高等学校本科教育工作会议精神落实的通知》,强调全面整顿教育教学秩序,严格本科教学质量监控。

  • 2022-03-28
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面向飞行器结构健康管理的数字孪生及应用研究综述

数字孪生一词起源于美国国防部对飞行器机体数字孪生的研究,目前已经成为全球制造业的前沿热点领域。解析了数字孪生的概念及其中的结构健康管理元素,提出了包含生命周期维、仿真精度维、智能程度维的数字孪生成熟度模型;梳理了面向结构健康管理的数字孪生关键技术,特别是4项关键的数字工程技术能力,包括多尺度建模、多物理特性建模、模型与实验的集成和概率性/不确定性分析;分析了数字孪生支撑的结构完整性预测的功能流程,总结了美国空军研究实验室和国家航空航天局支持的研究,探索了基于数字孪生的生命周期管理范式。随着更高价值飞行器的不断研发和使用,以及实验的深入、机理的突破、数据的积累和算力的提升,集成了数字孪生功能的自知晓飞行器将会成为一个趋势。

  • 2022-03-28
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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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