当地时间5月1日,亚马逊CE0安迪·贾西(AndyJassy)在该公司2025年一季度财报电话会议上接受投资者关于关税影响的提问时表示:像亚马逊这样拥有超过200万个卖家的平台,如果最终出现了更高的关税,肯定会有很多卖家会将这些新增的成本转嫁给终端消费者,但也会有分布在很多不同国家的许多卖家采取不同策略。美国对等关税政策导致跨境电商成本大幅上升、市场竞争加剧,企业需要及时调整市场布局与供应链策略。
摘要:在数字经济蓬勃发展的时代背景下,数据已跃升为核心生产要素。国家数据基础设施作为破解数据供给不畅、流通受阻、利用低效困境的关键载体,对推动数字经济高质量发展与国家治理现代化具有战略意义。研究表明,国家一系列政策组合拳为市场发展提供了有力支撑。然而,市场发展仍存在数据交易所发展不均衡、地域差异显著等问题。虽在基础制度建设、算力布局优化、可信数据空间探索等方面取得一定进展,但数据共享与基础设施建设仍面临诸多挑战。国家数据基础设施建设本身亦面临技术标准统一难、数据安全与隐私保护压力大、数据资产化管理复杂等核心难题。为此,本文整理总结了美国和欧盟的经验启示,并针对我国数据基础设施建设提出政策建议。
在提高能源利用效率,推动能源的可持续发展的进程中,能源互联网起到了重要的作用。本文根据公开信息收集整理了国内部分能源互联网的企业,这些企业通过大规模利用电力电子技术、信息技术和智能管理技术,将各类能量采集、电力储存以及负载网络节点互联起来,实现了多能互补和资源配置优化,提升了能源生产和消费端的运作效率。 构建未来能源体系的技术革命与社会转型 能源互联网的核心特征包括数字化、智能化、去中心化和多
为进一步推动民营经济和中小企业高质量发展,提高企业专业化能力和水平,2018年11月,《工业和信息化部办公厅关于开展专精特新“小巨人”企业培育工作的通知》发布,工业和信息化部决定在各省级中小企业主管部门认定的“专精特新”中小企业及产品基础上,培育一批专精特新“小巨人”企业。经过常抓不懈稳步推进,截至2024年底,我国已累计培育专精特新“小巨人”企业1.46万家,这些专注于细分市场、创新能力强、市场
在人工智能(AI)大模型、5G、数字孪生等技术的深度融合下,智慧公安已成为推动社会治理现代化的重要引擎,智慧公安正从“信息化”迈向“全域智能化”。科技企业纷纷加码智慧警务,从海康威视的视频智能分析到华为云的警务大数据平台,从阿里云的城市大脑到腾讯云的反诈系统,科技企业正在推动现代警务模式从“被动响应”向“主动预防”转型。本文根据公开信息收集整理了国内一批提供智慧公安解决方案的服务商,借助于这些企业
本文根据公开信息收集并整理国内从事汽车软件服务的主要企业,并就国内汽车软件服务行业当前发展中所呈现的状况及特点进行简要归纳。 驱动未来出行的核心引擎 在“软件定义汽车”的时代浪潮下,汽车软件正在成为重塑行业格局的核心力量。当下,传统汽车以硬件为主导的模式正在被颠覆,汽车软件不仅优化了车辆性能,更能够通过数据交互、功能迭代和用户体验等对汽车进行升级,重新定义了汽车的“生命力”。 例如,OTA技
2025年信息技术(IT)与人工智能(AI)行业的核心趋势或可归纳为“技术深化、应用落地、治理强化、生态重构”四大方向。企业须关注技术迭代与场景适配,同时应对安全、伦理及可持续性挑战。对于投资者而言,AIAgent、智能硬件、垂直应用等领域或成布局重点。 1.生成式AI进入成熟阶段,推动内容创作与商业化应用 生成式AI(如ChatGPT、文生图工具)将从实验性探索转向规模化应用,在文本、图像、
本文根据公开信息收集并整理了10款信创服务器操作系统,并对当前我国信创服务器操作系统发展过程中所表现出的特点进行简单总结。 2025年,中国信创产业迈入技术与市场双轮驱动的“黄金时代”。作为数字经济的核心底座,信创服务器操作系统在政策引领、技术突破与行业需求的多重共振下,正从“替代攻坚”向“生态繁荣”加速转型。这场底层技术的革命,不仅重塑了国内产业链格局,更在全球信息技术竞争中为中国方案注人新动
摘要:生成式人工智能的迭代升级引发其在学术领域的深度渗透,随即催生学术伦理失范与治理难题等复合性挑战。现有制度框架虽针对这种风险治理进行了探索,但普遍面临治理原则缺位、使用程度检测困难、合理边界划定不明、多元主体责任配置失衡等结构性困境。对此,本文构建积极性伦理原则,提出系统化治理理念;通过双重制度设计、耦合技术构想、指标体系构建和合理边界划定实现“四位一体”多边校准;设计包含企业平台、高校教育等在内的多元主体协同治理机制,为平衡技术创新与学术伦理提供了创新构想和方向启迪,助力构建人机协同的学术生态良性发展格局。
摘要:本文旨在设计并实现一套基于数据挖掘技术的网络故障诊断系统,以应对日益复杂的计算机网络环境中频繁出现的故障问题。本系统包括数据采集、数据分析和故障诊断模块,利用机器学习算法对多源异构网络数据进行深度挖掘,实现了故障模式的自动识别和智能诊断。实验验证表明,本系统在故障检测准确率、平均检测时间和根因定位准确率等方面显著优于传统方法。
摘要:智能家居物联网技术的广泛应用,给设备之间的互联互通带来了便利,但也暴露了巨大的安全隐患。智能家居物联网设备面临来自黑客的网络入侵、恶意软件等威胁。本文分析了智能家居物联网设备识别场景,研究了漏洞检测模块设计和智能合约漏洞修复技术,提出了一种集成的智能家居防御框架,旨在提升物联网设备的安全性和防护能力。
摘要:为解决计算机类课程数字化资源推荐中的冷启动、资源关联性弱、动态适应性不足等问题,本文采用基于特征解耦与动态权重调整的Vanilla算法,结合用户行为建模、多资源特征库构建、动态反馈优化方法,设计并实现了计算机类课程专属推荐系统。通过解析Vanilla算法对编程知识层级化特征提取适配机制,构建包含用户行为分析与建模、课程资源集成与特征库构建、Vanilla算法推荐引擎、自适应优化等功能模块架构,系统测试发现,本系统准确率为68.3% 、召回率为 72.1% ,用户满意度达88.6% ,高于协同过滤(UserCF)算法和深度矩阵分解(deep matrix factorization,DMF)算法,可解决知识依赖关系建模不足和学习周期动态跟踪缺失等资源推荐痛点。
摘要:近年来,生成式人工智能(generative artificial intelligence,GAI)在代码生成和自然语言交互等方面取得显著突破。新工科背景下,职业院校亟须培养具备扎实理论基础和实践创新能力的复合型技术人才,但传统编程教学模式面临大班授课、内容更新滞后和实践环节不足等挑战,难以满足学生个性化学习和培养实践能力的需求。为应对上述问题,本文基于建构主义、掌握学习和维果茨基社会文化理论,提出了“分层干预一人机协同”教学模式,在提升学生编程效率的同时,实现实践能力与思维能力的强化。在两门课程中的准实验研究结果表明,该模式不仅使学生的终结性考核分数提高 7.9% ,还有效缓解了GAI依赖而导致的能力退化风险。最后,本文进一步讨论了该模式在产教融合中的应用前景以及后续研究。
摘要:脑电智能算法模型的研究需要大量临床数据样本,然而临床脑电数据集构建过程费时费力,在此背景下,本文提出一种基于主动学习的临床脑电数据挖掘方法。该方法基于数据池的主动学习方法设计实验流程,先用初始标注训练基础模型,并在学习过程中使用基于概率分布最大值特征、基于最小分类差距、基于信息增益和基于置信度波动的四种不确定性主动查询策略方法,挖掘高价值临床脑电数据样本,人工标注后再并入训练集重新训练模型。实验结果显示,主动学习策略从临床脑电数据集中挑选样本用于训练EEG-Conformer能够有效提高模型性能,相比作为基准策略的随机样本挑选策略,该策略的准确率提高了 3.8% ,F1-score提升了5.2% ,该方法总体上能在耗费更少标注资源的情况下提升模型性能。