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“十四五”时期金融科技发展变化及策略研究

新冠肺炎疫情暴发以来,金融科技推动新金融业态加速创新发展,全面改造金融服务流程和业务运营链条,成为推动金融业高质量发展的重要抓手。与此同时,相关监管政策也在适应性调整,金融科技监管框架加速补短板。综合近三年来的行业发展实践和监管政策要求来看,我国金融科技发展正在向“金融体系全面数字化转型”聚力,其中五方面的变化值得关注:主体层面从金融科技公司主导转向数字化持牌金融机构主导;动力层面从注重科技创新转向注重数据赋能;客户层面从个人服务转向更加注重企业服务;业务层面更加重视普惠和绿色金融补短板;监管层面金融科技监管全面化和监管机制数字化并进。

  • 2022-02-21
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5G智慧城市安全参考架构概述

智慧城市安全管理者的职责包括但不限于:制定智慧城市安全总体方针、规划、框架,建立智慧城市安全管理组织架构和机制,统筹协调智慧城市安全管理与监督工作,检查、评估智慧城市安全建设与运营工作,定期审核、改进智慧城市安全管理制度和流程,为智慧城市安全的其他角色提供指导和必要支持。

  • 2022-02-21
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5G场景下物联网海量设备安全接入体系研究

随着5G网络的高速发展,在推进物联网各类应用场景发展、增加物联网设备接入数量级的同时,也带来更多的安全威胁。本文从基于5G的物联网应用场景面临的实际威胁出发,结合海量设备接入面临的挑战,研究了针对5G场景下的物联设备安全接入技术,以满足海联物联设备的安全接入需求,降低相关网络安全风险。

  • 2022-02-21
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区块链技术在智慧水利中应用的研究

随着技术的变革和国家政策的推动,智慧水利行业正在进入一个新的发展阶段。面对开放共享的新环境和数据驱动业务的新形势,本文从水利数据共享交换角度出发,提出一种基于区块链的水利数据共享交换服务模型。该模型利用区块链技术去中心化、可信任的特点,为智慧水利提供一个开放、安全的数据共享服务机制,推动各部门之间打破数据壁垒,实现全社会领域的共建共享。

  • 2022-02-17
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基于FPGA的铯光泵磁力仪频率计设计

铯光泵磁力仪需要通过测量频率换算得到磁场值。以FPGA(现场可编程门阵列)为核心,采用VHDL(超高速集成电路硬件描述语言)语言设计等精度频率计,完成了对铯光泵磁力仪输出频率的采集。该等精度频率计包含整形模块、FPGA测量模块、单片机模块。经测试,该等精度频率计计数分辨率为0.007Hz,对应磁场值为2pT。

  • 2022-02-16
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数字农业推动农业高质量发展的思路和对策

十八大以来,国家重视数字农业农村的建设和发展,国务院和农业农村部相继出台《数字乡村发展战略纲要》《数字农业农村发展规划 (2019-2025 年)》《“十三五”全国农业农村信息化发展 规划》,等政策文件,各地也积极制定农业信息化发展规划,推动数字农业建设和发展,以信息化推动乡村治理体系和治 理能力现代化的同时,推动农业经营增收和农产品质量提升, 持续增进农民群众的获得感、幸福感。当前,正值全面建成小康社会的关键时刻,年初新冠肺炎疫情的发生使决战决胜 脱贫攻坚的任务更加艰巨,时间也更加紧迫。在统筹推进疫情防控和“三农”工作中,充分认识新一轮科技革命发展视域下的数字农业发展背景,剖析我国数字农业发展现状, 厘清农业数字化转型的重点方向和下一阶段发展数字农业的思路对策,才能真正把握信息化推动农业现代化和高质量发展的机遇,确保全面建成小康社会目标如期实现。

  • 2022-02-14
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“十四五”时期,中小勘察设计企业如何实现数字化转型?

当前,勘察设计行业信息化建设在不同地区、不同规模的企业中存在发展不平衡的现状,部分大型企业已经进入“一体化集成管理”,以及基于BIM、云技术和“互联网+”集成与协同应用阶段;将近一半的中小企业还处于分系统应用阶段,采用信息化支撑辅助决策系统的企业更是凤毛麟角。在信息化建设起步较晚的地区,绝大多数中小企业尽管能够认识到转型的重要性,但由于种种原因,仍未正式投入数字化转型工作。

  • 2022-02-14
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数据要素市场及技术发展研究

近年来,数字经济蓬勃发展,并与多个产业深度融合,数据在经济社会中的关键作用越来越成为社会各界的共识。2020年,中央文件提出“加快培育发展数据要素市场、健全要素市场运行机制”[1],这意味着数据要素市场发展已成为市场经济下的新趋势。多地政府也建设了政务数据的内部共享体系和对外共享平台[2],其共享数据资源涵盖了工商、税务、社保、金融信息等多个方面[3]。

  • 2022-02-13
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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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