Mydrivers: 64国IT竞争力排名 中国仅第49

EconomistGroup旗下《经济学家》信息部发布全球64个国家和地区的IT竞争力排名,美国位居榜首,中国排名第49位。报告根据商业环境、IT基础设施、人力资本等指标评估各国IT竞争力。

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Economist Group旗下的《经济学家》信息部今天公布了一份最新排名,列出了全球64个国家和地区的IT竞争力,其中中国仅列第49位。

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美国高居榜首不出意外,综合评定得分也高达77.4(满分100);

紧随其后的是我们的近邻日本和韩国,得分72.7和67.2;

四到十位分别是英国、澳大利亚、中国台湾(65.8)、瑞典、丹麦、加拿大和瑞士;

中国香港以53.6分排在第21位;

印度(29.1)略略领先于中国(27.9),位列第46位;

最后一名的伊朗只有15.7分。

上述得分是根据该国或地区的总体商业环境(0.10)、IT基础设施建设(0.20)、人力资本(0.20)、法律环境(0.10)、研发力度(0.25)、IT产业发展支持(0.15)等因素进行综合评定得出的,《经济学家》信息部同样也统计了各个因素的排行榜。报告特别指出:“在美国、英国等金本位国家和众多发展中国家之间,有效法律体系的差距仍然非常大。”

值得注意的是,在前22个国家和地区中,有18个在IT劳工生产力方面也同时居于领先地位。中国台湾在后一排行中夺得第一,平均每名员工的总输出价值为386413美元,位列第二第三的是韩国和爱尔兰,中国排在第十位。


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内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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