新华三《中国城市数字经济指数白皮书》发布在即

《中国城市数字经济指数白皮书》在京研讨,旨在通过评价各城市数字经济发展现状与潜力,推动城市服务治理水平与产业发展。

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近日,《中国城市数字经济指数白皮书》(简称《白皮书》)专家研讨会在京召开。来自智慧城市、电子政务、信息化、数字技术等各个领域的专家,与《白皮书》发起单位新华三集团(简称新华三)一起,共同就数字经济趋势下城市发展建设面临的问题与解决之道展开深入探讨。

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当前,我国智慧城市建设已经全面铺开,而作为一种新的经济形态,数字经济正成为各行各业转型升级的重要驱动力,是全球新一轮产业竞争的制高点,其发展水平成为衡量城市智慧化水平的重要标志,未来具有巨大的增长空间和发展潜力。我国政府也将数字经济作为现在以及未来发展战略重点,在3月召开的“两会”上,数字经济首次被写入政府工作报告。成为国家重点战略。

作为各行业转型升级提质增效的重要助推者,新华三一直不遗余力地助力中国新兴智慧城市建设,推动新经济发展,并专门成立新型智慧城市研究院,开展有关城市数字经济课题的研究与探索,此次城市数字经济指标体系的制定与评估,也是新华三在这一领域的最新研究成果。

该指标体系面向城市管理者,着重关注信息基础、民生服务、城市治理、产业融合等城市数字经济发展与管理的重要问题,目的在于通过客观评价中国各主要城市数字经济的发展现状与潜力,为各城市依托数字经济提升城市服务治理水平与产业发展提供参考和建议。《白皮书》将于4月8日在H3C Navigate领航者峰会上正式发布,同期发布40个城市的评价结果,并将持续投入研究,不断完善优化评估体系,分阶段将研究工作扩展到更多领域及城市。。

在此次研讨会中,各位与会专家对《白皮书》给予了高度肯定,同时也提出了许多中肯的建议。专家们表示,《白皮书》中拟定的指标体系,为中国城市建设给出了新的参考依据,也抓住了数字经济发展的先机,十分具有针对性,对于推动城市数字经济发展是非常有益的探索,希望相关评估工作能够持续下去,并通过合作,不断丰富研究手段,扩大研究领域。

出席并参与此次研讨的相关领域专家有:中国科技产业化促进会智慧城市发展研究院执行院长王学德、中国智慧城市产业联盟常务副秘书长李建平、中国科学院遥感与数字地球研究所国家遥感应用工程技术研究中心主任池天河研究员、北京大学数字中国研究院学术委员政策与战略研究中心副主任石宇良教授、新型智慧城市建设推进委员会副主任杜明芳博士、国家工信部电子元器件行业发展研究中心总工程师郭源生等。



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标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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