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。
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”。
在人类进入21世纪第3个10年之际，世界各国地质调查机构都在总结过去20年来地质工作取,得的成就，发布未来10年地质工作规划。2019年美国、加拿大、英国、法国国家地质调查局局长（或前局长）围绕地质工作未来发展方向开展了广泛的讨论，形成一系列共识，认为当代地质工作必须坚持需求导向和问题导向，以地球系统科为导，推动地质工作结构调整，提出解决资源、环境、生态和空间重大问题的地质案。笔者通过总结21世纪前20年世界地质工作重大事件和重大成果，分析未来30年地质工作面临的挑战与机遇，思考中国地质工作未来的发展方向。
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2021年8月31日，国家医疗保障局等八部委印发了《深化医疗服务价格改革试点方案》（以下简称《试点方案》），标志着我国新一轮的医疗服务价格改革拉开序幕。这次改革与以往的改革有何不同、将会带来什么影响、会面临哪些问题、应该如何处理等，将成为大众关注的焦点。本文以改革背景为切入点，以解决上述问题为目标，对《试点方案》进行解析，并提出建议。
数字化转型是建立在数字化转换和数字化升级基础上， 进一步触及公司核心业务，以新建一种商业模式为目标的高层次转型。数字化转型是开发数字化技术及支持能力以新建一个富有活力的数字化商业模式。数字化转型表明，只有企业对其业务进行系统性、彻底的（或重大和完全的）重新定义——而不仅仅是IT，而是对组织活动、流程、业务模式和员工能力的方方面面进行重新定义的时候，成功才会得以实现。
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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。
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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)
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。
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。
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。
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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