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我国纺织产业智能制造发展综述

纺织产业的智能制造不仅包括以计算机数字控制为代表的数字化技术贯穿产品全生命周期,而且要重点突破实现泛在感知和互联条件下的网络化制造(互联网+制造),并在此基础上继续补课和完善,直接利用互联网、大数据、人工智能等最新技术,走数字化网络化智能化制造(即新一代智能制造)的发展新路。

  • 2022-02-22
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数据要素市场化重塑政府治理模式

“健康码”在内的数字化创新证明了以数据触达重塑“数字纽带”的可能性。但平台政府的进一步发展受制于数据难以获取、质量无法保障带来的数据成本过高,这就需要内嵌法律、技术创新在内的数据要素市场化改革。《数据安全法(草案)》对于数据责任、数据开放保障措施的相关内容从法律上为数据要素市场化提供了现实的制度保障,而区块链技术和“共票”制度从技术角度与激励创新上为数据要素市场化的流动机制和模式提供了全新视角,二者有机耦合将为重塑政府治理模式提供最根本的数据支持。

  • 2022-02-21
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数据流通情景下数据要素治理体系及配套制度研究

完善的治理体系是充分释放数据价值的前提保障,而相关配套制度能够促进数据治理各项任务的实现。面向全国一体化的超大规模数据流通应用主场景,针对我国数据要素市场体系建设过程中存在的市场秩序不完善及监管体系缺位等症结,围绕“规则-主体-客体-监管”等四个方面,初步构架了涵盖数据治理规则、新型交易生态、数据流通效率、市场监管机制的数据要素治理体系,提出了数据财政、数据金融、数据税收“三位一体”的配套制度体系。

  • 2022-02-21
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培育数据要素市场的现状、问题与建议

数据是当前数字经济发展的关键生产要素。党中央、国务院高度重视数据要素的发展,多次要求积极培育数据要素市场,激活数据要素价值。数据要素市场的构建将经历数据资源化、数据资产化、数据资本化3个发展阶段。当前的数据要素市场发展面临理论研究框架匮乏、有效数据资源供给不足、安全保障能力需进一步加强等问题,应加强理论探索研究,建立完善数据治理体系,提升数据要素的生产力,更好地激发数据要素市场新活力,最大程度释放数据要素新动能。

  • 2022-02-21
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区块链助力能源产业数字化转型大有可为

在“双碳”目标推动下,作为碳减排主力的能源产业积极开展数字化转型。区块链作为当前数字技术自主创新的突破口,因其具有分布式数据存储、点对点传输、共识机制和加密算法等特点,为能源产业数字化转型提供了新契机。赛迪研究院网络安全研究所深入研究了能源产业数字化转型的主要路径,以及区块链与能源产业融合的数字化应用场景,进而提出了推动能源产业数字化发展的建议:加大政策支持力度,加快区块链核心技术突破与技术融合,探索应用创新,打造“区块链+能源”生态。

  • 2022-02-20
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数字经济时代与工业经济时代税制的比较分析

现代信息技术的快速发展将人类社会从工业经济时代带入数字经济时代。数字经济作为一种新的经济形态,对工业经济时代的生产要素、生产关系、价值创造与分配、商业模式等产生了巨大冲击。同样地,数字经济也给税收治理带来了巨大挑战,工业经济时代的税收制度已经无法适应数字经济发展的需要,大大削弱了税收职能的有效发挥。鉴于此,本文分析了工业经济时代到数字经济时代经济特征的演变及其对税收的影响,比较了工业经济时代到数字经济时代税收制度的发展变化,并在此基础上,展望数字经济时代税收制度改革趋势。

  • 2022-02-21
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免费社交软件用户的隐私危机及其规制

随着信息化服务快速普及和互联网商业模式不断创新,免费社交软件已经进入用户生活的方方面面。然而,用户享受社交软件的各种免费服务时,用户个人隐私信息的强制性收集和不当处理等行为是用户普遍担忧的问题。用户个人信息和隐私的有效保护,让用户不再"裸奔"既是离不开用户个人自我教育来提高不当网络行为的自我约束,又是需要加强社交软件运营者的自律性,更是需要亟待提高政府规制侵权行为的质量。因此,在法治框架下构建多元主体合作的个人隐私保护机制,有效防范和共同抵制侵权行为,积极探索和构建防控个人隐私危机的法律规制是极其重要的。

  • 2022-02-19
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以大数据和区块链技术为治理现代化赋能

大数据在公共卫生事件防控治理过程中,尤其在疫情发展趋势预测、疫情防控处置措施部署、潜在风险判断等方面可以发挥重要作用。在新冠肺炎疫情防控过程中,暴露出诸多社会治理问题,如信息不对称、被动应付、行动迟滞、缺乏衔接、举措不力、物资无序,等等。造成这些问题的原因自然是多方面的,但其中一个重要的原因,是我们还缺少应对这种突发性公共卫生事件的信息和技术处理手段,从而在疫情防控过程中显出了诸多无奈。

  • 2022-02-17
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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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