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3D打印-增材制造国家标准体系建设与发展规划

本文分析了国内外增材制造标准化现状,结合“十四五”规划提出了增材制造标准体系建设的指导思想,归纳出三个实施方向:技术维度、保障维度及应用领域维度,明确了中国推进增材制造业应强化标准研究和技术研发同步、国内标准和国际标准同步、标准实施与产业化同步,以先进适用的标准提升产业基础能力和产业链现代化水平,领航增材制造产业高质量发展。

  • 2022-04-14
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我国农业全产业链绿色发展路径与对策研究

以绿色发展为先导的农业全产业链融合,是保障农业提质增效与环境友好,实现农业生产绿色转型的核心要义,国家高度重视农业产业链融合与生态环境的协同发展。2012—2019年,全国农业绿色发展指数从73.46提升至77.14(先行区平均达到 83.03),农业绿色发展格局逐步形成,更好适应了消费者需求的小型化、品质化、精致化特质。然而,国内农业生产方式粗放、农产品多而不优、品牌杂而不亮、优质安全农产品供给结构性短缺等问题依然不同程度存在,加之全球“碳关税”“低碳壁垒”逐渐形成对国际农产品流通的冲击,可能加剧国内农产品市场“劣币驱逐良币”与供给侧结构性失衡现象。为此,强化农业全产业链建设与绿色转型升级,在保障优质农产品有效供给的同时满足生态环境质量提升,成为我国农业绿色高质量发展的重大需求。

  • 2022-04-14
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国内外碳排放和固碳增汇现状与发展趋势

全球碳排放总量与经济发展呈现出显著的正相关关系,两者增长率也表现出同步变化趋势,在2019年全球碳排放总量达到367.02亿吨的峰值。全球范围内,亚洲碳排放量持续增加,其碳排放量远超其它大洲。但从近二十年的发展趋势看,亚洲碳排放增速变缓,逐渐进入下行通道。全球碳排放几乎四分之三的排放来自能源使用,五分之一的量来源于农业和土地利用,其余8%来自工业和废物。中国碳排放量与经济增长呈现出的趋势表明我国经济发展主要依靠能源的高消耗来实现的,粗放型的增长方式还没有得到根本改变。从人均碳排放水平来看,中国在世界范围内处于较低水平。2003年以后我国碳排放增速显著地下行,甚至在2015年和2016年出现负增长。

  • 2022-04-14
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我国环境监管与监测技术发展趋势分析

生态环境监管是生态环境保护的基础,环境监管对于优化与保护环境资源、实现环境可持续发展以及促进经济社会发展方面具有重要作用。环境监管通过对公众和环境有影响的各种物质的含量、排放量的检测,跟踪环境质量的变化,确定环境质量水平,为环境管理、污染治理等工作提供基础和保证。

  • 2022-04-14
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主数据管理理论与实践

主数据是关于业务实体的数据,这些实体为业务交易提供关联环境。业务规则通常规定了主数据格式和允许的取值范围,一般组织的主数据包括当事人、产品、财务结构和位置等。 主数据是关于关键业务实体权威的、最准确的数据,可用于建立交易数据的关联环境。主数据值被认为是“黄金”数据,主数据相对交易数据而言,属性相对稳定,准确度要求更高,唯一识别。

  • 2022-04-14
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非结构化数据平台的底层逻辑和场景化实践

近年来,文本、语音、图像、视频以及点云等非结构化数据增长迅速,IDC预计未来5年内企业80%的数据将会由非结构化数据组成。非结构化数据具有海量、分散、多样、异构等特点,目前企业对非结构化的管理也是相对原始和落后的,他们用传统的文件管理系统,80%的空间在存储重复的数据、工程师60%的工作时间在进行数据搜索、40%的数据处理时间在用于数据从硬盘读到内存和从内存写到硬盘。

  • 2022-04-14
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智能传播研究的当下焦点与未来拓展

本文在对国内外学界在智能传播领域开展的研究进行梳理后发现,目前研究主要集中在四个方向:算法作为底层逻辑的机遇与风险、社交机器人与人机互动、计算传播视角下的商业营销与社交媒体研究、智能传播中的伦理与责任问题。除当下这些焦点问题外,智能传播未来还需要进一步拓展,其中的重点方向包括:对算法建构的多重关系的研究;对人机协同、人机互动与传播、人机共生等不断深化的人机关系的研究;对智能媒介环境下人的新存在方式及其影响的研究。

  • 2022-04-14
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全面解析数据管理能力成熟度评估模型(DCMM)

DCMM是国家标准《GB/T36073-2018 数据管理能力成熟度评估模型》(Data management Capability Maturity Model)的英文简称,是我国在数据管理领域首个正式发布的国家标准,旨在帮助企业利用先进的数据管理理念和方法,建立和评价自身数据管理能力,持续完善数据管理组织、程序和制度,充分发挥数据在促进企业向信息化、数字化、智能化发展方面的价值。

  • 2022-04-14
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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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