20、欧洲开放数据愿景与地方实践:奥地利的经验

欧洲开放数据愿景与地方实践:奥地利的经验

欧洲委员会的数据门户计划

在2012年,欧洲委员会计划推出一个数据门户,旨在为搜索其数据提供单一入口。该数据门户将以任何现有格式或语言提供数据,无需单独申请(除非另有规定),并且数据的再利用基本免费。此外,还计划扩大数据覆盖范围,纳入所有欧盟机构和部门的数据。

2013年春季,委员会的数据门户以测试版形式上线。随后,“泛欧洲开放数据门户”也将推出,它被设想为一个多语言界面,包含来自国家、地区和欧盟层面的数据集,目标是到2015年,成员国三分之一的公共部门数据可以在此门户获取。

国家层面的开放数据愿景:奥地利的做法
  • PSI相关情况 :自20世纪80年代末以来,欧洲委员会就开始处理公共部门信息(PSI)问题。然而,直到最近几年,国家行政部门才越来越关注这一问题。尽管2003年的PSI指令是成员国之间PSI再利用最低限度协调的第一步,但目前各国关于PSI再利用的规则差异很大。例如,根据“PSI记分板”,英国、西班牙或荷兰被认为是典范;一些国家仅采取孤立的方法,而另一些国家仍持观望态度。
  • 国家改革计划(NRPs) :在欧洲2020框架下,委员会努力加强国家层面做法的协调,并强调欧洲层面以及国家和地方行政部门的责任。NRPs是将欧洲2020目标转化为国家政策的关键工具,它将目标分解为国家目标并定义相关措施。奥地利的NRP对PSI提供和欧洲委员会的开放数据倡议的体现与其他成员国一样少,仅在提及数字通信和电子政务解决方案时涉及开放政府,这可能暗示了超国家和国家层面之间存在一定的不一致性。不过,在奥地利国家层面,开放数
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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