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智慧交通的“龙芯脑”平台研究与设计 一、 项目概述 随着我国社会与经济的快速发展，城市交通过饱和与拥堵日趋严 重，如何有效缓解交通拥堵是一项具有挑战性的难题。由于缺乏必要 的交通流数据、适合我国混合交通流特性的模型，现有的交通控制为

化的应对 企业优化纳税风险管理的几个必备工作 1、业务识别准确，是化解企业纳税风险的基本功 2、证据管理完善，是优化纳税管理的关键点 3、涉税信息通畅，是提高企业税收风险管理的通道 4、税控制度建立，

......................................77 3.1 投标期与项目前期物资管理...........................................

五年行业将迎来上市窗口期。 本报告第二章主要对云计算、大数据、人工智能、区块链四项核心技术在保险价值链中的落地应用进行梳理分析。 云计算：由于大数据、人工智能等技术都需要底层的算力支持，因此云计算是企业发展保险科技的第一步。然而对

………….22 4.个性化消费时代的来临为智能制造发展提供了广阔空间…………………….24 5.从大数据到智能制造……………………………………………………………………..26 第 3 章 智能制造是强

两级线上监督、街道社区线下落实的‚O2O‛模式综合防灾 体系。 一是打破气象防灾数据壁垒，搭建统一大数据，建立智 慧中枢。平台建立了实时更新的气象防灾统一大数据库，集 成了监测、预报、预警、气候等气象信息，还集成了各级预 案、重

２０１５Ｇ１１Ｇ２８ . 上网日期: ２０１５Ｇ１２Ｇ２８ . 国家电网公司科技项目. ０　 引言 «中国电力大数据白皮书»指出:多样性是电力 大数据最重要的特性之一,包括结构化、半结构化和 非结构化数据[１Ｇ２]

获得比较全面、完整的地方性政策。 2 / 31 为深入掌握最新的国家以及各地的新能源汽车行业的相关政策动态，本项目自 2017 年 11 月启动，项目人员先后走访和调研了全国 4 个直辖市，24 个省（自治区）及 370 多 个下

隐私性，还有安全性的失去，这可以说是进入这个数 据大世界的一个条约，就是自由。……一旦人类享受数 据带来的便利，一切都是定制，一切都无限便利，我 们忘了思考我们本身，意识不断不断的淡薄，最终数 据将统一人类。”； “……殊

农业发展的高级阶段，是我国农村经济社会发展转型的必由之路，也是增加农民收入的重要方式。伴随着物联网、大数据、 人工智能等新技术的快速发展，智慧农业有望改变现有农业生产方式，驱动农业变革。 亿欧智库通过研

众、服务用人企业，导致高职院校图书馆所开展的活动 少，社会受众面窄，影响小，读者群少等。 2 新时期高职院校图书馆服务模式新变化。 随着大数据、云计算等信息技术与高职院校图书馆深 度融合，电子图书馆、数字图书馆等纷纷呈现，极大地方 便了读

能制造》等文件资料，另外还参与了网课学习，学习了《大数据下的智能制造》、《构建基 于大数据技术的制丝精益“智造”模式》、《智能制造新技术》、《大数据在烟草设备健康管 理的应用》和《智能制造的关键支撑

许可证上的“一证式”管理思路；三是通过排污许可证全过程信息化管理和统一编码，建立固定污染源环境管理大数据平台。同时，给出了造纸企业排污许可证申请与核发过程中需要关注的主要技术要点，如基于国家和地方排放

少。四是单一型人员多，一专多能的复合型人才少。 ( 四) 执法水平参差不齐，应对新情况能力不足。 专业水平不高，对事实证据的综合分析能力较弱，不善 于办理法律关系复杂的案件，特别涉企、涉经济纠纷类 经案件。对公益诉讼等新职能认识够，职业责任不强，

故作出维持原具体行政行为 的行政复议决定。•本案是涉及行政许可的行政复议案件。因双方对 案件事实证据均无争议，审查重点集中在该行政 许可的实施程序是否合法。 •在案件审理过程中，申请人对农业部兽药评审中

白内障 D. 结膜炎 参考答案: C 18. （单选题）天津（）建立人口基本情况大数据、公共行为大数据和视频行为大数据等三大数据库，提 高城市精细化管理水平。 A. 武夷新区 B. 滨海新区 C. 曹妃甸新区

各单位举办培训应当坚持厉行节约、反对浪费原 则，实行单位内部统一管理，增强培训计划的科学性和严肃性， 增强培训项目的针对性和实效性，保证培训质量，节约培训资源， 提高培训经费使用效益。 第二章 计划与备案管理 第五条

27 预算考核与评价管理业务流程……………………………………………… 109 第七章 生产管理 28 项目管理体系建立和运行管理业务流程…………………………………… 114 29 工程质量管理业务流程—施工企业…………………………………………

技深度融合，智能制造发展生态体系加速培育。“人工智能+”不断 拓展，一批融合应用项目顺利推进。 ——支撑基础持续增强。打造一批超级计算服务、大数据基础 设施、开源软硬件、智能产品测试、工业云平台等基础支撑平台，

...........................12 图表目录 摘要 2010 年以来，由于大数据产业的发展，数据量呈现爆炸性增长态势，而传统的计算架 构又无法支撑深度学习的大规模并行计算需求，于是研究界对