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新质生产力作为当代经济发展的关键驱动力,其核心特征在于对数字化、网络化、智能化新技术的深度依赖与整合应用。这些新技术不仅是新质生产力的技术基础,也是推动产业结构升级、创新生产模式、重塑经济生态的重要引擎。一、新质生产力的概念与内涵新质生产力是指在科技进步特别是信息科技革命背景下,以数字化、网络化、智能化为核心特征,基于新型生产工具、劳动对象和生产组织方式的新型生产力形态。它突破了传统生产力的物理限制,通过信息技术的深度渗透与融合,实现生产效率、创新能力、资源配置效率的大幅提升,进而驱动经济社会的全面革新。
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CMMM(China Manufacturing Maturity Model中国智能制造能力成熟度模型)作为一种权威且全面的标准框架,专为评估和引导企业在智能制造领域的进步与发展而构建。其设计理念旨在为企业提供一个精准的参照系,使企业能够清晰认知自身在智能制造转型过程中的位置,明确智能化路径,有序地推进智能制造工程,最终实现产业升级与竞争力提升。以下为CMMM的核心构成要素及其价值。
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政府信息化的演进历程是一个持续深化、逐步升级的过程,旨在通过科技手段优化行政流程,提升公共服务效能,推动国家治理体系和治理能力现代化。这一进程可以清晰地划分为三个主要阶段:电子政务阶段、互联网+政务阶段以及当前正处其中的数字政府阶段。一、电子政务阶段
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一、标准概述GB/T 43389-2023 是由中华人民共和国国家市场监督管理总局和国家标准化管理委员会发布的国家标准,全称为《市场、民意和社会调查 数据分析方法》。该标准于2023年11月27日正式发布,并于同日起开始实施,旨在为我国开展各类市场、民意和社会调查活动提供统一、科学、规范的数据分析指导框架。
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随着移动互联网的飞速发展,各类移动互联网应用程序(App)已渗透到人们日常生活的方方面面,随之而来的是对用户信息保护、数据安全以及隐私权的关注日益增强。为了规范移动互联网应用程序的安全管理,保障个人信息权益,我国制定了一系列信息安全技术国家标准。以下是对我国现行关于信息安全技术在移动互联网应用程序(App)领域的相关国家标准的梳理与解读,重点聚焦以下几个关键标准:
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一、引言国家标准《GB/T 43697-2024 数据安全技术 数据分类分级规则》(以下简称“本标准”)是我国在数据安全领域的一项重要规范性文件,旨在为各类组织机构提供一套科学、系统的方法论,指导其对内部数据进行有效分类与分级管理,从而提升整体数据安全保障水平。本标准的发布标志着我国在数据安全法规体系构建中迈出了坚实的一步,对于强化国家数据安全战略实施、引导企业合规运营具有重大意义。
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数字资产与数据资产作为现代商业环境中两种重要的无形资源,尽管它们在一定程度上相互关联且常常在讨论中被提及,但各自所涵盖的内涵、价值属性及应用场景却有着显著的差异。下面将对两者进行详细的阐释,并进一步明确它们之间的区别。一、数据资产(Data Assets)
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一、引言《应用软件定制开发成本测算指南》(以下简称“指南”)是由昆明市发布的地方标准,编号为DB5301/T 102-2024。该指南旨在为软件开发行业内涉及应用软件定制开发项目的组织和个人提供一套标准化、规范化的方法论,以精确估算项目成本,提升成本管理效率,确保项目经济可行性和投资效益。本解读将深入剖析该指南的主要内容、适用范围、核心原则及具体实施要点。
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“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)提出发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用,构建以数据为关键要素的数字经济。在当今数字化转型的大潮中,数据要素作为驱动经济社会发展的重要引擎,正以其独特的力量助力各行各业实现绿色低碳转型。特别是在生态环境治理领域,通过深度融合各类数据资源,可以显著提升精细化管理水平,有力推动气象、水利、交通、电力等多领域的协同治理,为构建和谐共生的生态文明社会提供坚实的技术支撑。
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“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)提出发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用,构建以数据为关键要素的数字经济。在当今数字化转型的大潮中,数据要素与城市治理的深度融合,为提升城市管理效能、优化公共服务供给以及强化区域协同治理带来了前所未有的机遇。通过深度挖掘和高效利用数据要素,我们能够构建起一个以数据驱动为核心的城市治理体系,从而实现对城市人、地、事、物、情、组织等多元维度信息的精准掌握与动态调控,有力推动城市向更智能、更绿色、更人文的方向发展。
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“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)提出发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用,构建以数据为关键要素的数字经济。在当今全球气候变化背景下,极端天气气候事件的频发与强度提升,对经济社会、生态环境、自然资源、农业农村等多个领域构成了严峻挑战。在此背景下,充分发挥数据要素与气象服务的乘数效应,构建基于数据融合的智能决策体系,对于有效降低极端天气气候事件的影响,防范化解重点行业和产业的气候风险,推动绿色可持续发展具有重要意义。
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“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)提出发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用,构建以数据为关键要素的数字经济。在当今大数据时代,数据要素作为推动社会经济发展的关键引擎之一,其在应急管理领域的深度应用,对于提升安全生产监管能力、强化自然灾害监测评估、以及优化应急协调共享等方面展现出巨大的潜力和价值。以下将从多个角度详述数据要素如何赋能应急管理,助力构建更为精准、高效、科学的现代应急管理体系。
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“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)提出发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用,构建以数据为关键要素的数字经济。在当今数字化时代,数据要素对医疗健康领域的革新与优化起着至关重要的作用。通过深度挖掘、整合并高效利用医疗健康数据,我们不仅能显著提升群众就医便捷度,还能推动医疗服务、医疗保险、健康产业乃至中医药发展实现质的飞跃。以下将详细阐述数据要素如何赋能医疗健康各层面的创新与进步。
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“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)提出发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用,构建以数据为关键要素的数字经济。在当前数字化浪潮席卷全球的背景下,数据要素与文化旅游产业的深度融合,为我国培育文化创意新产品、提升文化与旅游资源利用效率、塑造具有中国文化特色的品牌提供了前所未有的机遇。通过积极引导数据资源在文物、古籍、美术、戏曲剧种、非物质文化遗产、民族民间文艺等领域的开放共享与交易流通,我们能够以数据为驱动,创新业态模式,激发文化旅游产业的内生动力,打造新时代的文化旅游发展新高地。
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在数字化浪潮席卷全球的今天,大数据工程师作为专注于大数据技术领域的工程技术人员,其角色日益重要且备受瞩目。他们不仅需具备扎实的技术功底,还要对业务逻辑有深刻理解,以实现数据价值的最大化。以下将对大数据工程师的工作内容、能力要求以及市场情况进行详尽探讨。
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算法工程师在当今数字化社会中扮演着至关重要的角色,他们是推动人工智能技术进步与应用落地的核心力量。以下是对算法工程师工作内容、能力要求、常用算法以及市场需求的详细解读。一、算法工程师的工作内容1. 研究与开发:算法工程师肩负着将前沿理论转化为实际应用的重任,他们需根据业务需求,深入探究并提出创新性的技术解决方案。这包括但不限于机器学习、深度学习、图像处理、自然语言处理等领域。他们需设计并实现高效且稳定的算法模型,为解决复杂业务问题提供强大技术支持。
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一、标准概述《GB/T 36964软件工程 软件开发成本度量规范》(Software engineering—Specification for software development cost measurement)是由中华人民共和国国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会于2018年12月28日正式发布,并于2019年7月1日起开始实施的一项国家标准。该规范旨在为我国软件产业提供统一、科学、规范的成本度量框架与方法,以提升软件开发项目的成本管理水平,增强成本预测、控制与决策的准确性,促进软件行业的健康发展。
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AI小程序,作为融合了人工智能技术的小型应用程序,凭借其轻便性、易集成性、智能化特性及广泛的适用场景,正日益成为创业领域中极具潜力的赛道。以下将详细探讨AI小程序的特点、创业机会及其多元化的变现方式。一、AI小程序特点1. 轻量级:AI小程序以精简的设计理念为核心,聚焦于某一特定功能或服务,摒弃冗余元素,确保用户能在短时间内理解和操作,从而实现高效的用户体验。
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国家标准GB/T 43709-2024《资产管理信息化 数据质量管理要求》 由TC583(全国资产管理标准化技术委员会)归口 ,主管部门为国家标准化管理委员会。主要起草单位 中国标准化研究院 、北京久其软件股份有限公司 、南方电网储能股份有限公司 、中国计量大学 、国家市场监督管理总局认证认可技术研究中心 、青岛港国际股份有限公司 、南京天溯自动化控制系统有限公司 、华勤技术股份有限公司 、湖北华中电力科技开发有限责任公司 、浙江高速公路智能收费运营服务有限公司 、杭州数梦工场科技有限公司 、山东高速信息集团有限公司 、北京金谷远见科技有限公司 、安徽省质量和标准化研究院 、杭州佳普云信息技术有限公司 、济南飞扬信息技术有限公司 、北京市东城区人民检察院综合事务中心 、杭州翰正标准技术服务有限公司 、国核信息科技有限公司 、青岛民航凯亚系统集成有限公司 、明光利拓智能科技有限公司 、北京信息科技大学。
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“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)提出发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用,构建以数据为关键要素的数字经济。一、行动计划要求推动科学数据有序开放共享,促进重大科技基础设施、科技重大项目等产生的各类科学数据互联互通,支持和培育具有国际影响力的科学数据库建设,依托国家科学数据中心等平台强化高质量科学数据资源建设和场景应用。以科学数据助力前沿研究,面向基础学科,提供高质量科学数据资源与知识服务,驱动科学创新发现。以科学数据支撑技术创新,聚焦生物育种、新材料创制、药物研发等领域,以数智融合加速技术创新和产业升级。以科学数据支持大模型开发,深入挖掘各类科学数据和科技文献,通过细粒度知识抽取和多来源知识融合,构建科学知识资源底座,建设高质量语料库和基础科学数据集,支持开展人工智能大模型开发和训练。探索科研新范式,充分依托各类数据库与知识库,推进跨学科、跨领域协同创新,以数据驱动发现新规律,创造新知识,加速科学研究范式变革。
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