2018年京津冀大数据综合试验区大数据协同应用示范项目申报

2018年京津冀大数据综合试验区大数据协同应用示范项目申报
2018年京津冀大数据综合试验区大数据协同应用示范项目申报

附件1

2018年京津冀大数据综合试验区大数据

协同应用示范项目申报书

项目名称:

申报单位:(加盖单位公章)

推荐单位:(加盖单位公章)

申报日期:年月日

河北省工业和信息化厅编制

- 1 -

填表须知

一、申报单位应仔细阅读《关于组织申报京津冀大数据综合试验区大数据协同应用示范项目的通知》的有关说明,如实、详细地填写每一部分内容。

二、除另有说明外,申报表中栏目不得空缺。申报书要求提供证明材料处,请在附件中进行补充,附件1为申报单位基本信息相关证明补充材料,附件2为申报示范项目相关证明材料。

三、申报主体所申报的项目需拥有自主知识产权,对提供参评的全部资料的真实性负责,并签署申报主体责任声明(见附件3)。

四、申报材料要求盖章处,须加盖公章,复印无效,申报材料需加盖骑缝章,并将证明材料作为附件一并交由推荐单位邮寄。

五、除表格一、二以外,其他填报格式要求:1.A4幅面编辑。

2.正文字体3号仿宋,单倍行距;一级标题3号黑体;二级标题3号楷体。

- 2 -

一、申报单位基本信息

单位名称全称(如实填写)

申报联系人姓名手机职务传真邮箱

注册资本法定代表人单位注册地址

单位办公地址

组织机构代码

/三证合一码

单位性质□政府机关□事业单位□社会团体□国有企业□民营企业□外资企业□合资企业□国有控股企业□国有参股企业

其他(请注明):

是否上市公司

□否

□是(上市时间:,上市地点:,股票代码:)是否有业务出口

□否

□是(主要出口地点:)

三年主要经济指标2015年2016年2017年总资产

总负债

主营业务收入

利润

- 3 -

税金

研发

大数据业务收入

研发能力

(提供证明材料)

(获得的专利、标准、知识产权等)研发人员

规模

申报单位简介(技术水平、主营业务、市场销售、主要客户、资源整合共享能力、技术成果转化能力、省内外配套等方面基本情况等方面不超过400字)

- 4 -

二、申报项目基本信息

项目名称全称(如实填写)起止日期项目投资(万元)

项目概述简要阐述项目对京津冀大数据协同应用发展的意义、项目建设主要内容、技术方案、基础条件、投资概况、研发和应用水平、预期目标及经济和社会效益、当前进度(已完成投资额、产品开发生产等)等有关情况。

(不超过400字)

- 5 -

编写说明

一、项目定位

项目对京津冀大数据协同发展的意义(项目定位和谋划过程,项目建成后对综试区建设的推动作用、对相关产业领域发展拉动作用等)。

二、项目承担方资质与能力

项目承担单位的性质、基本结构、财务状况、技术/服务团队情况、技术研发情况、主要产品、市场规模、项目相关领域取得成果(产能规模、市场化应用、效益、典型案例)等。

三、项目基本情况

1. 项目背景

(项目背景、目的意义、相关技术、产品及国内外市场发展状况、用户规模等)

2. 项目实施方案

(项目费用预算、资金筹措方案、技术建设方案、服务推广及成果转化、保障措施、进度安排、项目资金分季度使用计划、预期目标以及有关证明材料等。)

3. 项目负责人与项目团队实力

(项目负责人资质及工作经验、项目团队人员素质和类似项目经验等、团队人员参与省部级及以上科研项目情况。)

- 6 -

4. 产学研用联合协作情况

(产学研用情况、协同创新能力。)

5. 项目实施的创新性

(技术创新、模式创新及相关知识产权)

6. 项目的示范作用

(可复制性、示范意义及推广价值、推广可行性、推广范围。)

7. 项目实施情况

(1)项目实施主体、服务对象及适用场景

(2)项目实施情况

(已开展工作情况,如申报多个示范项目领域,需分领域综合描述;目前存在哪些问题和难点,计划如何解决。)

8. 下一步实施计划

(下一步建设的主要内容、进度安排、风险控制等。)

四、项目可行性分析

项目的可行性分析、经济效益分析(计算投资回收期、投资收益率、净现值等指标,并进行盈亏平衡、敏感性等方面分析)、社会效益分析、风险分析。

五、相关附件

1. 申报单位营业执照及组织机构代码证复印件。

2. 申报单位上一年度经会计师事务所审计的财务审计报告原件复印件,包括审计报告正文、财务报表、报表附注(如申报时尚未取得财务审计报告,可提供上一年度财务决算报告,取得后

- 7 -

另行报送)。

3. 产品检测认证书复印件、产品专利证书等科研成果证明文件。

4. 所涉及的产品、服务、平台或整体解决方案应提供相应可以表明其成熟并进入市场的证明材料。

5. 资金落实证明文件(如承诺函、合同协议、股东决议、银行单据等)。

6. 应用示范推广效果证明材料。

7. 其他可以说明项目情况的相关材料。

- 8 -

附件2

申报主体责任声明

根据《关于组织申报京津冀大数据综合试验区大数据协同应用示范项目的通知》要求,我单位提交了

项目参评。

现就有关情况声明如下:

1. 我单位对提供参评的全部资料的真实性负责,并保证所涉及的关键技术产品等内容皆为自主知识产权。

2. 我单位在参评过程中所涉及的项目内容和程序皆符合国家有关法律法规及相关产业政策要求。

3. 我单位对所提交的项目内容负有保密责任,按照国家相关保密规定,所提交的项目内容未涉及国家秘密、个人信息和其他敏感信息。

4. 我单位申报项目所填写的相关文字和图片已经审核,确认无误。

我单位对违反上述声明导致的后果承担全部法律责任。

法定代表人:(签字)

公司(企业盖章)

二〇一八年月日

- 9 -

2018-2019大数据行业薪酬增长率报告

2018-2019年 大数据行业 薪酬增长率调查报告
版权所有:薪酬网-数据部 https://www.360docs.net/doc/161233592.html,

序言
薪酬网(https://www.360docs.net/doc/161233592.html,)针对各类型企业的薪酬增值情况做了连续多年的 跟踪调研,全面调研了中国地区的一线,二线,三线城市,薪酬网人力资源 数据中心为企业提供涵盖薪酬调查、行业研究、绩效结构、补贴福利等各方 面的专业指导建议,提供切实可行的人力资源管理方案,帮助企业战略地规 划人员架构,建立适合其发展的管理机制,自成立以来已赢得数万企业的认 可及好评。
对于业内企业所支付的薪酬水平来说,由于薪酬水平市场信息不透明所 产生的资源浪费有两种情况:企业薪水相对于市场水平过高,薪酬水平成为 企业的负担;企业薪酬水平过低,又失去对外部人才的吸引力和对内部员工 的激励作用,进而造成人才短缺和流失。这两种情况都会使企业运行效率的 下降,从而失去企业在市场上的竞争优势。
薪酬调查不仅使企业管理者的决策有了客观的数据支持,同时了解行业 内其他企业的调薪水平、范围,项目等信息,提高了企业自身的运行效率; 了解竞争对手或人才来源群体的整体收入情况;了解工资动态与发展潮流… … 总的来讲,企业依据市场水平建立自身的薪酬战略体系。通过薪酬调查 将内部与外部的薪酬水平联系在一起并加以比较。在市场经济不断发展与深 化的今天,企业内部的薪酬水平市场化将是大势所趋。而要想理性地确定企 业自己的薪酬水平,借助于薪酬调查结果也将是不可缺少的一种方法。
中国薪酬网--数据部

目录
一、调研企业样本分析-----------------------------------------1 1. 公司性质分布 2. 公司营业额分布 3. 公司人数分布 4. 公司发展阶段分布 5. 公司地区分布 6. 各主要城市
二、薪酬增长率分析-------------------------------------------4 1. 2018总体 2. 2019预测 3. 华北地区薪酬增长率 4. 华东地区薪酬增长率 5. 华南地区薪酬增长率 6. 华中地区薪酬增长率 7. 不同企业性质薪酬增长率 8. 不同层级薪酬增长率 9. 各部门薪酬增长率 10. 不同学历薪酬增长率
三、调研概述------------------------------------------------10 1.薪酬调研简介 2.数据有效时间及薪酬口径 3.关于薪酬网

2018年大数据的10大趋势

2018年大数据的10大趋势 2018年大数据的10大趋势都有哪些呢?近日的2017年中国大数据技术大会(BDTC)上,《2018年大数据发展趋势预测》的主题报告出炉,该《预测》指出2018年大数据的最佳拍档概念分别是机器人和人工智能、云计算、智能计算或认知计算、数据科学、移动互联网。此外,也指出了2018年大数据的10大趋势。 1、人工智能和脑科学相结合,成为大数据分析领域的热点 2、数据科学带动多学科融合 3、数据学科虽然兴起,但是学科进展缓慢 4、推动数据立法,重视个人数据隐私 5、大数据预测和决策支持仍然是应用的主要形式 6、数据的语义化和知识化是数据价值的基础问题

7、基于海量知识的智能是主流智能模式 8、大数据的安全持续令人担忧 9、基于知识图谱的大数据应用成为热门应用场景 10、机器学习继续成为大数据智能分析的核心技术 从以上的预测中,可以看出2018年,人工智能作为大数据的应用场景,二者将更加密不可分。 大数据学科虽然发展起来,但是进展较缓慢,因此通过培训参与大数据工作的人仍然会比较多,成为现在大数据行业的主力军! 另一方面,在大数据发展的同时,其安全问题也将越来越受关注,同时带动信息安全工程师岗位的需求增加! 那么未来大数据学习和工作方向是什么呢? Hadoop大数据开发方向 市场需求旺盛,大数据培训的主体,我们培训的重点 对应岗位:大数据开发工程师爬虫工程师数据分析师等 数据挖掘、数据分析&机器学习方向 学习起点高、难度大,市面上基本没有培训机构在做,后续有计划加入我们课程体系。 对应岗位:数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等 大数据运维&云计算方向 市场需求中等,更偏向于Linux云计算学科 对应岗位:大数据运维工程师 所以,你有没有Get到一些信息呢?在2018年只要抓住了大数据、信息安全等机遇,掌握了该项技能,2018年至于今后,你定会有一份引以为傲的工作。北大青鸟兰州优越校

大数据行业分析报告

大数据行业分析报告

目录 一、大数据概述 (1) 1、大数据简介 (1) 2、大数据特征 (1) 3、大数据的技术 (2) 4、大数据的应用 (2) 5、大数据处理方法 (2) 二、大数据发展现状与趋势分析 (4) 1、国外现状 (4) 2、国内现状 (5) 3、发展趋势分析 (6) 三、重点应用领域及行业企业分析 (8) 1、重点应用领域 (9) 2、重点企业 (13) 3、国内运营商分析 (18) 四、存在问题及对策分析 (19) 1、数据量的成倍增长挑战数据存储能力 (19) 2、数据类型的多样性挑战数据挖掘能力 (20) 3、对大数据的处理速度挑战数据处理的时效性 (20) 4、数据跨越组织边界传播挑战信息安全 (20) 5、大数据时代的到来挑战人才资源 (20) 五、大数据方面的相关政策和法规 (21) 1、数据生产的相关政策和法规 (21) 2、数据共享的相关政策与法规 (21) 3、隐私保护的相关政策和法规 (22)

一、大数据概述 1、大数据简介 随着网络和信息技术的不断普及,人类产生的数据量正在呈指数级增长。大量新数据源的出现导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。这些数据已经远远超越了目前人力所能处理的范畴,如何管理和使用这些数据,逐渐成为一个新的领域,于是大数据的概念应运而生。 2、大数据特征 大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到收集、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策目的的咨询。大数据不单单是指数量的量大,而且包括了以下的四个方面: 首先,数据的体量(volumes)大,大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T),和我们所熟知的G相比,体量不可谓不大。其次,是数据类别(variety)大,数据来自多种数据源,数据种类和格

最新石油行业大数据分析平台方案

石油行业大数据分析 平 台 方 案

目录 一数据管理的现状 (1) 二石油行业大数据分析的概述 (2) (一)石油行业大数据分析概念 (2) (二)石油行业大数据分析目标 (3) 三石油行业大数据分析体系 (3) 四石油行业大数据分析核心领域 (4) (一)数据模型 (4) (二)数据生命周期 (5) (三)数据标准 (6) (四)主数据 (8) (五)数据质量 (9) (六)数据服务............................................................................................ 1 1 (七)数据安全............................................................................................ 1 2 五石油行业大数据分析保障机制 (13) (一)制度章程............................................................................................ 1 3 (1) 规章制度............................................................................................ 1 3 (2) 管控办法............................................................................................ 1 3 (3) 考核机制............................................................................................ 1 3 (二)石油行业大数据分析组织....................................................................... 1 5

工业大数据分析综述:模型与算法

摘要:随着条形码、二维码、RFID、工业传感器、自动控制系统、工业互联网、ERP、CAD/CAM/CAE等信息技术在工业领域的广泛应用,大量与工业生产活动相关的数据被实时采集并存储到企业的信息系统中。对这些数据进行分析,有助于改进生产工艺、提高生产效率、降低生产成本,为实现智能制造奠定基础。因此,工业大数据分析引起了工业界和学术界的广泛关注。模型和算法是大数据分析理论和技术中的两个核心问题。介绍了工业大数据分析的基本概念,综述了几种流行的工业大数据分析模型在工业大数据分析领域的应用情况以及相应求解算法方面的研究成果,并探索了大数据分析模型和算法的未来研究方向。 关键词:工业大数据; 大数据分析; 模型; 算法; 智能制造 1 引言 当今时代,信息化和工业化的融合已经成为发展趋势,《中国制造2025》指出:“新一代信息技术与制造业深度融合,正在引发影响深远的产业变革,形成新的生产方式、产业形态、商业模式和经济增长点”。工业大数据在两化融合过程中起着至关重要的作用,国务院颁发的《促进大数据发展行动纲要》把发展工业大数据列为主要任务之一:“推动大数据在工业研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产品全生命周期、产业链全流程各环节的应用,分析感知用户需求,提升产品附加价值,打造智能工厂。建立面向不同行业、不同环节的工业大数据资源聚合和分析应用平台”。工业大数据是指在工业领域中产生的大数据。随着信息化与工业化的深度融合,信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节,条形码、二维码、射频识别(radio frequency identification,RFID)、工业传感器、工业自动控制系统、工业互联网、企业资源计划(enterprise resource planning,ERP)、计算机辅助设计(computer

证券行业大数据解决方案分析

证券行业大数据解决方案 前言 随着互联网及移动互联网的高速发展,传统证券业也逐步走向市场化和网络化,行业在快速变化中也面临着激烈的竞争,一方面国家监管层面逐步放开管制,加强监督,鼓励创新。另一方面,证券行业内部各公司也在不断的与时俱进,从经纪、资管业务的网络化,到证券版银联的发展,再到个性化、移动化、社交化的客户服务。 证券公司要在这样竞争激烈市场中保持领先地位,需要在满足监管层合规审计的要求下,以客户为中心,对内深化运营和服务,提高现有客户体验和单客户价值;对外实时了解市场和上市企业等信息,加强跨界合作,对潜在客户精准定位和营销。 在这样背景下,数据成为券商提供内外竞争力的关键,只有及时准确地获得客户在内部和外部的交易、行为,媒体偏好,社交内容的信息数据,才能更好的了解客户,做好营销和服务,并不断优化产品设计和运营。 证券行业大数据问题及解决方案 1、哪些数据需要纳入到大数据平台上来? 证券公司内部在经纪业务、资管业务、投行业务和自营业务中存在各个系统,例如股票交易系统、理财交易系统、用户开户系统、客服系统等。同时,在各个业务中又存在各种角色,如用户,上市公司、融资方、出资方、托管行等。这些角色在各个系统每时每刻都在产生着各种结构的数据,这些数据产生的不但数量大,类型多,速度快,而且可能会存在各个系统的不一致。

同时,在互联网高速发展的今天,和证券公司相关的各个角色也在无时无刻不在产生大量的网络数据,例如用户的购物行为、媒体资讯浏览等,上市公司的投融资、并购活动等。各业务形态也都在大的市场环境下受到影响,例如政策法规、国内外金融形势、重大事件等。这些数据中哪些应该被纳入大数据平台呢,是根据最终的业务场景来决定,还是将所有能获取的数据全部纳入,深入挖掘,以数据说话呢? 本方案的大数据理念是数据标准化和分层接入。对目前和将来可获取的数据类型、来源进行充分调研和理解,制定统一的数据接入标准、结构化标准、归一化标准、挖掘标准,以实现很好的系统扩展性。根据业务需求、数据类型、范围、来源、采集技术、实时性要求等进行分层接入,尽量保证原始数据完整性,整合数据一致性和挖掘数据价值度。 2、如何进行跨渠道的用户生命周期运营管理? 移动端、PC端乃至类似Apple Watch等可穿戴设备都已成为用户数据触点。股票、投资理财、投顾服务等各个业务,涉及到交易、风控、清算等系统的数据都是用户在各个触点、场景下的痕迹,对这些数据进行拉通和分析,可以掌握用户在该券商所处的生命周期,从而可以有的放矢的。对用户进行针对性运营。

2018年大数据垂直化应用行业分析报告

2018年大数据垂直化应用行业分析报告 2018年6月

目录 一、行业主管部门、监管体制、主要法律法规及产业政策 (5) 1、行业主管部门和监管体制 (5) (1)工业和信息化部 (5) (2)国家工商总局 (5) 2、主要法律法规 (6) 3、相关产业政策 (7) (1)《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》 (7) (2)《促进大数据发展行动纲要》 (7) (3)《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》 (8) (4)《大数据产业发展规划(2016-2020 年)》 (8) 二、大数据行业概述 (9) 1、大数据行业的定义 (9) 2、大数据行业的市场规模 (11) 3、中国大数据行业的发展现状与未来发展趋势 (12) (1)手机网民数量不断攀升,移动端数据价值凸显 (12) (2)APP数量持续激增,移动开发者群体不断扩大 (14) (3)国内专业SDK服务商较少,未来仍有较大发展空间 (14) (4)大数据在移动互联网营销中的运用逐渐成熟,移动营销行业前景可观 (15) (5)大数据应用逐渐加深,“大数据+”成为发展重点 (16) 三、行业竞争状况 (17) 1、行业竞争的主要特点 (17) (1)市场参与者多,市场竞争激烈 (17) (2)变现手段不断丰富,经营模式不断创新 (18) (3)跨界经营频繁,数据实力成竞争基础 (18)

2、行业主要企业 (19) (1)BAT主要推送产品 (19) ①友盟推送 (19) ②阿里云移动推送(Alibaba Cloud Mobile Push或Agoo) (19) ③信鸽推送 (20) ④百度云推送 (20) (2)手机厂商主要推送产品 (20) ①小米推送 (20) ②华为推送 (20) (3)其他第三方推送产品 (21) ①极光推送 (21) ②云巴推送 (21) (4)移动互联网营销主要企业 (21) ①品友互动信息技术有限公司 (21) ②有米科技股份有限公司 (22) ③北京力美传媒科技股份有限公司 (22) ④广州汇量网络科技股份有限公司 (22) ⑤利欧集团股份有限公司 (22) 3、行业经营模式及盈利模式 (23) 4、进入行业的主要壁垒 (24) (1)技术壁垒 (24) (2)资源壁垒 (24) (3)资金壁垒 (24) (4)品牌壁垒 (25) 四、影响行业发展的因素 (25) 1、有利因素 (25) (1)国家政策大力支持 (25) (2)市场规模迅速提升 (26)

2018年大数据行业分析报告

2018年大数据行业分析报告 一、行业所处生命周期 (3) 1、第一阶段:大数据行业探索期(2004-2008 年) (3) 2、第二阶段:大数据市场启动期(2009-2011 年) (3) 3、第三阶段:大数据行业高速发展期(2012-2020 年) (3) 二、行业上下游的关系 (4) 三、行业监管体制、主要法律法规及政策 (5) 1、行业主管部门和监管体制 (5) (1)工业和信息化部 (5) (2)行业自律性组织 (5) 2、行业主要法律法规及政策 (6) 四、影响行业发展的因素 (7) 1、有利因素 (7) (1)大数据上升为国家战略,符合战略性新兴产业发展方向 (7) (2)信息技术不断升级推动行业持续发展 (8) (3)基于大数据进行精准管理和精确营销需求大幅上升 (8) 2、不利因素 (9) (1)数据资源短缺,技术水平不足 (9) (2)前期投资大,回报周期较长 (9) (3)高端技术人才缺乏 (9) 五、行业规模与发展趋势 (10) 六、行业风险 (12) 1、市场竞争风险 (12) 2、数据安全风险 (12) 七、行业竞争格局 (13)

1、大数据行业竞争格局 (13) 2、行业壁垒 (13) (1)人才和技术壁垒 (13) (2)资金壁垒 (14)

一、行业所处生命周期 随着大数据从概念渗透转向应用发展,大数据产业正处在蓬勃发展的孕育期与机遇期。 1、第一阶段:大数据行业探索期(2004-2008 年) 该阶段,随着大数据库等技术的进步,数据挖掘概念开始普及,越来越多的企业将信息管理作为单独的业务部门,但由于当时企业数据采集能力有限、企业信息化时间较短、本身管理软件中储备的历史数据有限,一些业内厂商推出的领先数据管理方案并不容易获得企业认可,业务尚不足以推动技术的快速进步。 2、第二阶段:大数据市场启动期(2009-2011 年) 2008 年金融危机以后,国内企业为了尽快从业务低迷的状态中恢复,获得市场竞争优势,对商业智能(BI)以及商业分析(BA)的需求出现快速提升,主要应用在决策支持、业务优化、销售机会挖掘等领域。同时,一些业内领先企业凭借先发优势逐步拉开同行业企业的差距,企业对决策支持、预测等需求开始广泛出现。 3、第三阶段:大数据行业高速发展期(2012-2020 年) 到了2012 年以后,由于企业信息化及互联网应用的日益完善,对消费者及企业内外部所积累的数据日益丰富,大数据的概念迅速为各类人群所接受。在企业领域,包括营销、风险管控、预测、客户挖

2014年大数据行业分析报告

2014年大数据行业分 析报告 2014年9月

目录 一、大数据的特征 (4) 1、大数据的定义 (4) 2、大数据的关键特征 (4) (1)海量化 (4) (2)多样化 (5) (3)快速化 (5) (4)价值化 (5) 3、大数据相关技术 (6) 4、大数据技术的价值 (7) 二、行业监管体制、主要法律法规及政策 (7) 1、行业主管部门及监管体制 (7) (1)行业主管部门 (7) (2)行业自律性组织 (8) 2、行业相关法律法规及政策 (8) 三、行业发展概况 (10) 1、大数据产业发展概况 (10) 四、行业周期性、季节性与区域性特点 (11) 五、影响行业发展的因素 (12) 1、有利因素 (12) (1)国家开始意识到大数据的战略价值 (12) (2)基于数据分析进行的企业管理经营效果明显 (12) (3)“云计算”和“大数据”后的数据分析需求大幅上升 (13) 2、不利因素 (13) (1)数据分析人才的缺乏 (13) (2)数据的归属权不清晰,制约着大数据的融合及发展 (14) (3)数据积累不足 (14) (4)下游主要客户议价能力相对较强,一定程度上制约行业企业的发展 (15)

六、行业规模 (15) 1、大数据市场发展概况及趋势 (15) 2、大数据技术在各行业的应用前景 (16) (1)电力行业 (16) (2)金融行业 (17) (3)交通行业 (18) 3、行业上下游产业关系 (19) (1)大数据行业与上游行业的关系 (19) (2)大数据行业与下游行业的关系 (20) 七、行业风险特征 (20) 1、市场风险 (20) 2、技术更新风险 (20) 3、数据安全风险 (21)

2018-2019年中国大数据行业现状分析与发展趋势研究报告

2018-2019年中国大数据行业现状分析与发展趋势研究报告

行业市场研究属于企业战略研究范畴,作为当前应用最为广泛的咨询服务,其研究成果以报告形式呈现,通常包含以下内容: 一份专业的行业研究报告,注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况,旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。 一份有价值的行业研究报告,可以完成对行业系统、完整的调研分析工作,使决策者在阅读完行业研究报告后,能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势,确保了决策方向的正确性和科学性。

中国产业调研网https://www.360docs.net/doc/161233592.html,基于多年来对客户需求的深入了解,全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景,注重信息的时效性,从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。

一、基本信息 二、内容介绍 中国的大数据应用处在起步阶段,但随着电信和银行领域开始对大数据技术和服务产生浓厚的兴趣,未来三年我国大数据市场将突破百亿元。2012年市场规模达到4.7亿元,2013年增至11.2亿元,增长率高达138%,2014年,保持了与2013年基本持平的增速,增长率为114.38%,市场规模达到24.1亿元,未来三年内有望突破150亿元,2016年有望达到180亿规模,其中增长率最高的是存储市场,将达到60.8%,服务器市场的增长率则是38.3%,远远高于其他非大数据产品相关的市场,由此来看整个行业发展空间巨大。进入2014年以来,大数据受到各界广泛关注,已渗透到金融、医疗、消费、电力、制造以及几乎各个行业,大数据的新产品、新技术、新服务也正在不断地涌现。 我国大数据产业集聚发展效应开始显现,出现京津冀区域、长三角地区、珠三角地区和中西部4个集聚发展区,各具发展特色。北京依托中关村在信息产业的领先优势,快速集聚和培养了一批大数据企业,继而迅速将集聚势能扩散到津冀地区,形成京津冀大数据走廊格局。长三角地区城市将大数据与当地智慧城市、云计算发展紧密结合,使大数据既有支撑又有的放矢,吸引了大批大数据企业。珠三角地区在产业管理和应用发展等方面率先垂范,对企业扶持力度大,集聚效应明显。大数据产业链上下游企业合作意愿强烈,各集聚区间的合作步伐加快,产学研协同创新发展初见成效。

智能制造与工业大数据研究团队-西安电子科技大学机电工程学院

智能制造与工业大数据研究团队 团队负责人孔宪光 团队成员 团队简介 该团队现有教师25人,顾问8人,博士研究生11人,硕士研究生70余人,形成了一支机械、数学、计算机、管理等学科交叉融合,数字化、可靠性、健康管理、仿真、统计分析、大数据、人工智能等技术交叉融合团队。承担了国家科技重大高端装备专项、国家发改委大数据专项、国家工业互联网平台专项、工信部智能制造项目、教育部、国防科工局、军委装备发展部、国家自然基金、省科技统筹创新及国际合作交流专项、省教改项目等,获得了省科技进步奖、省教学成果奖等,授权受理专利40多项,软件著作权近20项。 建立了陕西省电子装备虚拟仿真实验教学中心,陕西省研究生联合培养示范工作站(西电-上海航天精密机械研究所可靠性与虚拟仿真人才培养示范工作站),西电-800可靠性试验与仿真联合实验室,西电-美国堪萨斯州立大学质量大数据联合技术研究中心,西电-紫光

云引擎工业互联网与工业大数据联合研发中心,西电-顶逸轨道交通及工业大数据联合实验室,西电-中铁盾构工业大数据联合技研究中心,并与国际知名的工业大数据机构IMS紧密合作。中心积极开展产学研合作,与航天800所、空军装备研究院、中铁一局、西电集团、中兴通讯、航天15所、中电29所、中电27所、中电深科技、航空430厂、西门子、陕鼓、清华紫光、网易、新华三等公司在内的10余家单位建立了密切合作关系。参加中国信息通信研究院主办的首届工业大数据创新竞赛,阿里云-天池工业大数据竞赛,取得了不错的比赛成绩。 围绕国家智能制造与中国制造2025的军民重大需求,中心正逐步将智能制造成果拓展应用于航空航天、电子电器、高端装备智能制造、城市地下空间工程智慧建造等领域,推动中国工业转型升级,培养新工科跨学科人才,致力于产学研成果转化并成为国内有影响力的智能制造与工业大数据研究中心! 人才、重要成果及奖项 1.国务院政府特殊津贴专家、陕西省有突出贡献专家:仇原鹰 2.华山学者讲座教授、美国辛辛那提大学杰出教授:李杰 3.兼职教授、上海航天800所副所长:李中权 4.兼职教授、西电研究院总经理:康鹏举 5.兼职教授、西安交通大学教授、博导:王军平 6.陕西省智能制造专家委员会委员,陕西省大数据与云计算创新联盟理事,陕西省信息技术标准化技术委员会委员,陕西省军民融合专家

工业大数据介绍

一、工业大数据的定义 工业大数据是指在工业领域,主要通过传感器等物联网技术进行数据采集、传输得来的数据,由于数据量巨大,传统的信息技术已无法对相应的数据进行处理、分析、展示,而在传统工业信息化技术的基础上借鉴了互联网大数据的技术,提出新型的基于数据驱动的工业信息化技术及其应用。 二、工业大数据特点 工业大数据主要有以下几个特点: 1、数据来源主要是企业内部,而非互联网个人用户; 2、数据采集方式更多依赖传感器而非用户录入数据; 3、数据服务对象是企业,而不是个人; 4、在技术上,传统的企业架构技术已无法提供相应的分析应用,更多的采用了互联网大数据领域成熟的技术; 5、改变了企业原先对数据的看法,使得原先看似无用的、直接丢弃的数据重新得到了重视,并且切实改进了企业的生产、销售、服务等过程; 三、大数据在工业领域的作用 1、实现数据的全面采集并持久化 在前大数据时代,很多工业现场采集到的数据的生命周期仅仅是

在显示屏上一闪而过,大量的数据由于种种原因被丢弃了,丢弃的一个很重要的原因就是无法有效存储,全部存储成本过高且数据量过大导致无法使用。大数据时代之后,新型的数据处理技术及云计算带来的低成本,使得数据的全面采集并且持久化成为可能,即采集到的数据可以实现长时间的存储,且海量的数据可处理、可分析,工业用户就有了存储数据的意愿。而这一切又反过来为大数据分析提供了坚实的数据基础,使得分析的结果更准确,成为一种正向循环。 2、实现全生产过程的信息透明化 随着现代生产技术的飞速提高,生产过程已经呈现高度复杂性和动态性,逐渐出现了不可控性。生产过程信息呈现碎片化倾向,只有专业部门、专业人员才掌握本部门、本专业的数据,企业无法全面有效了解全生产流程。 随着大数据处理和可视化技术的不断发展,目前,通过全生产过程的信息高度集成化和数据可视化,从而达到了生产过程的信息透明化,企业总调度中心不仅可以清晰地识别产品,定位产品,而且还可全面掌握产品的生产经过、实际状态以及至目标状态的可选路径。3、实现生产设备的故障诊断和故障预测 当前,已经可实现对设备各类数据的采集,包括设备运行的状态参数,例如温度、震动等,设备运行的工况数据,例如负载、转速、能耗等,设备使用过程中的环境参数,例如风速、气压等,设备的维

2018年大数据行业分析报告

2018年大数据行业分 析报告 2018年11月

目录 一、大数据时代,演绎第三次浪潮的华彩乐章 (5) 1、大数据的定义 (5) 2、为何研究大数据 (7) 3、大数据发展的基础:数据积累、算力提升、技术创新 (9) 二、大数据发展全球加码,广阔空间蕴含商机无限 (10) 1、基于大数据对各个行业的深入影响,近几年,美国、欧盟、日本等主要发 达经济体都积极推进各自的大数据战略 (10) 2、中国亦将大数据视为新经济的重要支撑 (11) 3、大数据投融资市场持续升温 (13) 三、大数据产业链:数据为源、分析为核、应用为王 (14) 1、数据来源:政府、BAT、运营商等是当前大数据的主要拥有者 (15) 2、数据管理与分析:存储是支撑、安全是保证、分析是核心 (15) (1)数据处理框架:Hadoop、Spark 是应用较为广泛的两种框架 (16) ①Hadoop (17) ②Spark (20) (2)数据处理算法:受益人工智能,神经网络算法关注度再次高涨 (24) ①BP反向传播算法 (26) ②RNN循环神经网络 (27) ③CNN卷积神经网络 (29) ④Kohonen 自组织神经网络 (30) 3、数据应用:应用是完成产业商业化目标,实现价值的终点 (31) (1)政府大数据 (32) (2)医疗大数据 (34) 四、相关企业简况 (35) 1、四维图新 (35) 2、中科曙光 (37)

3、海康威视 (39) 4、美亚柏科 (41) 5、创业软件 (42)

大数据时代,演绎第三次浪潮的华彩乐章。对于大数据,Gartner 给出的定义是需要运用新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。1980年,著名未来学家阿尔文·托夫勒在其著作《第三次浪潮》中,将“大数据”描绘为“第三次浪潮的华彩乐章”。 大数据发展全球加码,广阔空间蕴含商机无限。基于大数据对各行业的深入影响,美国、欧盟等主要发达经济体都积极推进各自的大数据战略,中国亦将其视为新经济的重要支撑。据信通院数据,2017年中国大数据相关产业规模为4700亿元,预计2020年有望赶超1万亿,年均复合增速近30%,其中,核心产业规模2017年为234亿元,同比增长39%,预计2018年可达329亿,空间广阔。同时,大数据投融资市场也持续升温,2012-2016年期间,国内共发生大数据投融资事件超1600件,统计公布金额的1300余起投资,其融资总额达1200多亿,2016年同比增长189.7%。 大数据产业链:数据为源、分析为核、应用为王。分析大数据产业链,主要涵盖数据来源、数据管理与分析、数据应用。1)数据是行业发展的源泉,政府、BAT、运营商等是当前中国大数据的主要拥有者,另在细分领域拥有入口资源的公司也是稀缺标的。2)数据管理与分析是产业中游。数据管理负责数据的集成、存储、安全等环节,其中,数据存储是产业链的支撑,参与者以传统数据库企业为主;数据安全是产业发展的重要保障,渗透数据存储、传输、交互的各个环节。而产业链最核心的当属数据分析与挖掘,其能力直接决定着大数

我国大数据产业链及战略地位分析

我国大数据产业链及战略地位分析 大数据产业链分析 中投顾问发布的《2016-2020年中国大数据行业投资分析及前景预测报告》指出,大数据从源到流到汇聚应用,包含数据入口、数据融合处理、数据应用三个主要过程。从前到后看,这三个过程分别对应于数据资产领域、数据融合与处理相关领域、数据应用相关领域。 1、数据资产领域 “数据正在成为一种(战略)资产”已经是行业的共识。大数据很大程度上是随着社会信息化程度提高而产生的,即是以前没有或无法获取且正在不断生成的“新(fresh)”数据。不同的公司把握着各个数据入口,而把握数据资产的企业也必然成为大数据的首批和直接受益者。从公司业务模式上,数据资产公司可以区分为纯数据资产公司和兼数据资产公司;从数据类型上,数据可以区分为交易数据(含询价等)和交互数据。 纯数据资产公司指其产品和业务即为数据本身,代表企业如友盟和个信互动等。友盟(Umeng)将核心代码植入各种移动应用,向移动应用创业者提供应用统计分析、用户反馈等服务,目前,国内主流开发者大多是友盟的用户,超过18万的移动应用从友盟服务中获益。个信互动的个推平台,面向公众提供专业的手机推送解决方案,并向开发者提供推送的BI数据,目前的接入用户已经超过6.8亿。 图表大数据产业主要数据资产类企业 资料来源:中投顾问产业研究中心

表格中所列示的都是规模较大、有所成绩的明星企业,因为如果数据没有相当深度和广度的累积,价值将非常低。但是,我们看到不断有新的企业成长起来,百花齐放百家争鸣,抢夺已有的入口或者开辟全新的入口。 2、数据融合与处理相关领域 在数据融合与处理相关的领域,主要解决包含两个方面的问题:一是数据标准化与有效性整理;二是面向过程(具体目的)的数据处理与粗提取。 典型的案例如征信数据库,商业银行与各信贷主体之间每天都在发生着海量交易,交易一旦发生则记录进入各商业银行数据库(录入人员通过人机交互过程完成数据的标准化和预处理),每天晚上各商业银行后台对数据进行整理和加密,次日将信贷主体与信用数据加密通过专用接口将数据包提交到征信数据中心,然后征信中心将各数据包加成导入到征信数据总库进行更新,完成数据标准化和有效性整理并形成更新后的数据状态。而面向过程的数据处理与粗提取,比如对某信贷主体的征信数据进行查询后,可通过插件进行破产风险(企业)或信用评分(个人)的简单核算,不同金融机构可设置不同的标准,根据自身风险政策完成初步的可否授信、授信额度大小的批量化评估。 较成熟的类似机构包括彭博、万得、同花顺等,目前均局限于金融行业,但每个行业都有不同的数据整合入库的需求,而数据标准的制定及数据汇聚的执行是其难点所在。另外,在大数据的融合与处理相关领域,两个绕不开的点为基础软件(数据库软件)和云计算。 3、数据应用相关领域 掌握数据资产的企业群是大数据的首批和直接受益者,因为他们会自然、方便的对大数据进行把玩、加工、消化、利用。而随着应用价值的逐步体现及大数据产业的发展,应用将必然扩张到生产生活的方方面面,广泛影响各行各业。 麦肯锡针对美国各个行业应用大数据的潜在价值提升做了一个评估,从其中我们可以看到,大数据的应用将使得金融保险、信息技术、公共管理、贸易物流等领域获得极大的价值提升。 大数据产业的战略地位 1、国家级别的战略产业 美国政府认为数据资源是继陆空海三大资源外的另一种重要的国家战略资源,已将大数据战略上升到国家层面,从2012年到现在为止提出了诸多促进大数据产业发展的宣言和计划。英国在顶着经济低迷的巨大压力下还将大数据作为重点发展的科技领域,2013年投资1.89亿英镑用来加强数据采集和分析,以求在数据革命中抢占先机。同样日本政府也提出了大力发展IT业的发展计划,不断地对信息产业提出战略规划。世界各国也逐渐意识到大数据时代的到来,纷纷建立大数据产业。中投顾问发布的《2016-2020年中国大数据行业投资分析及前景预测报告》认为大数据产业已经发展成为了国家级别的战略产业。 2、推动技术和知识创新模式的变革

河南省焦作市2020-2021年四年级下学期数学期末试卷C卷

河南省焦作市2020-2021年四年级下学期数学期末试卷C卷 姓名:________ 班级:________ 成绩:________ 亲爱的小朋友们,这一段时间的学习,你们收获怎么样呢?今天就让我们来检验一下吧! 一、我会选。(共10分) (共5题;共10分) 1. (2分) (2019四下·黔东南期末) 下面小棒不能围成三角形的是() A . 4cm、5cm、8cm B . 3cm、3cm、6cm C . 6cm、9cm、12cm 2. (2分) 2400-(756+24×37)=() A . 168 B . 180 C . 756 D . 4704 3. (2分) (2019一上·龙岗期中) 找规律:1,3,5,(),9。 A . 4 B . 5 C . 7 4. (2分)下面应用了三角形的稳定性的是()。 A . 红领巾 B . 地砖 C . 自行车上的三角架

D . 铁拉门 5. (2分) (2020四下·连云港期末) 在计算下面长方形菜地的周长时,张华的列式是64×2+26×2,李明的列式是(64+26)×2。其实,这两种计算方法是有联系的,可以看作是应用了()。 A . 乘法交换律 B . 乘法结合律 C . 乘法分配律 D . 加法结合律 二、我会判。(共10分) (共5题;共10分) 6. (2分)判断对错. 56-28+12=16 7. (2分)三角形共有一条高。 8. (2分) (2020四下·莲湖期末) “停课不停学”结束后,学校进行质量检测,笑笑的语文、数学、英语成绩分别是88分、93分、92分,她这三科的平均成绩是91分。() 9. (2分)小数加减时要末尾对齐。 10. (2分)三角形越大,它的内角和就越大。 三、仔细想,认真填。(共19分) (共7题;共19分) 11. (5分) (2020二上·绍兴期末) 在横线上填上“>”、“<”或“=”。 1米________ 100厘米一刻________ 20分42+27________8×9 3米________ 3厘米 1小时________60分 86-7________18+57

2017-2018年大数据行业战略布局分析报告

2017-2018年大数据行业战略布局分析报告 (此文档为word格式,可任意修改编辑!) 2017年11月

正文目录 一、互联网进入智能时代,数据将主导未来市场竞争 (4) (一)数据将成未来商业竞争的核心,应用价值凸显 (4) (二)数据资源获叏、数据应用能力将是企业核心竞争力 (5) 二、全面支撑数据应用,云计算将是未来主流IT基础设施 (5) (一)云基础产品不断创新,存储+计算+安全支撑数据应用 (5) (二)政企上云进程提速,云计算产业将迎来高速发展期 (8) 三、万物互联造就核心数据源头,IoT产业有望快速发展 (10) (一)万物互联皆可数据化,物联网大数据空间广阔 (10) (二)人工智能赋能产业升级,引领IoT吐智联网发展 (11) (三)智能物联网将至,城市、工业应用领域有望率先爆发 (13) 四、主要公司分析 (14) (一)高新兴 (14) (二)华胜天成 (15) (三)浪潮信息 (15) 五、风险提示 (16)

图表目录 图1:大数据行业应用价值潜力 (4) 图2:国内外企业围绕数据的竞争纠纷 (5) 图3:阿里自研第三代分布式云数据库POLARDB (6) 图4:阿里神龙云服务器 (7) 图5:面吐高性能计算的神龙服务器集群 (7) 图6:阿里与用云产品系列全景 (8) 图7:2016年大数据在我国的行业分布 (9) 图8:2011年-2025年全球物联网连接数规模及预测 (10) 图9:2009年-2015年我国中国物联网产业规模 (11) 图10:IoT和AI作为双吐系统于补运行 (12) 图11:物联网不工业4.0 (13) 图12:全球物联网不工业物联网终端支出 (14)

2018-2019年大数据行业分析报告

大数据行业分析报告(2018-2019)

目录 一、大数据概述 (1) 1、大数据简介 (1) 2、大数据特征 (1) 3、大数据的技术 (2) 4、大数据的应用 (2) 5、大数据处理方法 (2) 二、大数据发展现状与趋势分析 (4) 1、国外现状 (4) 2、国内现状 (5) 3、发展趋势分析 (6) 三、重点应用领域及行业企业分析 (8) 1、重点应用领域 (9) 2、重点企业 (14) 3、国内运营商分析 (19) 四、存在问题及对策分析 (20) 1、数据量的成倍增长挑战数据存储能力 (20) 2、数据类型的多样性挑战数据挖掘能力 (20) 3、对大数据的处理速度挑战数据处理的时效性 (20) 4、数据跨越组织边界传播挑战信息安全 (20) 5、大数据时代的到来挑战人才资源 (21) 五、大数据方面的相关政策和法规 (21) 1、数据生产的相关政策和法规 (21) 2、数据共享的相关政策与法规 (22) 3、隐私保护的相关政策和法规 (22)

一、大数据概述 1、大数据简介 随着网络和信息技术的不断普及,人类产生的数据量正在呈指数级增长。大量新数据源的出现导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。这些数据已经远远超越了目前人力所能处理的范畴,如何管理和使用这些数据,逐渐成为一个新的领域,于是大数据的概念应运而生。 2、大数据特征 大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到收集、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策目的的咨询。大数据不单单是指数量的量大,而且包括了以下的四个方面: 首先,数据的体量(volumes)大,大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T),和我们所熟知的G相比,体量不可谓不大。其次,是数据类别(variety)大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。再次,是数据处理速度(velocity)快,在数据体量庞大的情况下,也能够做到数据的实时处理。最后,是指数据的真实性(veracity)高,随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴起,传统数据源的局限被打破,

工业大数据的五大典型应用场景与产业发展分析

工业大数据的五大典型应用场景 与产业发展分析 随着信息化与工业化的深度融合,工业企业所拥有的数据也日益丰富,包括设计数据、传感数据、自动控制系统数据、生产数据、供应链数据等,数据驱动的价值体现及其带来的洞察力贯穿于智能制造生命周期的全过程。领先企业以平台为载体,不断形成针对制造业应用场景的大数据解决方案。制造和自动化领域的领军企业也依托长期积累的核心技术和行业知识,大力推广大数据在工业领域的应用,推动制造企业形成以数据驱动、快速迭代、持续优化的工业智能系统。面向制造业企业陆续形成的工业大数据平台正在为工业大数据在制造业的深入应用提供新技术、新业态和新模式。工业大数据已经成为工业企业生产力、竞争力、创新能力提升的关键,相关技术及产品已经逐步应用于工业企业和产业链的各环节,是驱动智能化产品、生产与服务,实现创新、优化的重要基础,体现在产品全生命周期中的各个阶段,正在加速工业企业的转型升级。近年来由智能制造、工业互联网发展催生的新模式、新应用,再次丰富了工业大数据的应用场景。 依据工业大数据支撑产品从订单到研发设计、采购、生产制造、交付、运维、报废、再制造的整个流程考虑,本白皮书将工业大数据典型的应用场景主要概括为智能化设计、智能化生产、网络化协同制造、智能化服务和个性化定制等五种模式,如下图所示。

1 智能化设计 智能化设计是支撑工业企业实现全流程智能化生产的重要条件。设计数据包括企业设计人员或消费者借助各类辅助工具所设计的产品模型、个性化数据及相关资料,例如计算机辅助设计(CAD)、计算机辅助制造(CAM)、计算机辅助工程(CAE)、计算机辅助工艺设计(CAPP)、产品数据管理(PDM)等。工业大数据在设计环节的应用可以有效提高研发人员创新能力、研发效率和质量,推动协同设计。客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据,挖掘和分析这些客户动态数据,能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中,实现新型产品创新和协作的新模式。西门子在数字环境下构建基于模型和仿真的研发设计,有效提升了设计质量、节约研发成本;玛莎拉蒂通过数字化工具加速产品设计,实现开发效率提高30%。另一方面,传统的产品设计模式是基于设计师的灵感和经验,揣摩消费者的需求喜好,设计产品,针对性不强,不精确,工业大数据可以拉近消费者与设计师的距离,精准量化客户需求,指导

工业大数据设备行业发展规划

工业大数据设备行业发展规划 20xx年—20xx年

工业大数据是指在工业领域中,围绕典型智能制造模式,从客户 需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、 库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品 全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称,其 以产品数据为核心,极大延展了传统工业数据范围,同时还包括工业 大数据相关技术和应用。随着各国工业革新的推进、智能制造的发展,工业大数据行业得到快速发展。 我国相关产业发展的主要任务是贯彻落实科学发展观和走新型工 业化道路原则,加快结构调整。相关产业要持续结构调整和产业升级,加强和改进投资管理,建立企业自我约束机制,完善有利于发展的市 场环境,进一步加强和改善宏观调控,避免投资盲目扩张,促进相关 产业健康发展。 为了加快区域产业结构调整和优化升级,推进未来几年产业健康 快速发展,按照“领先发展、科学发展、又好又快发展”和“产业倍增”的战略部署,结合区域产业发展情况,制定本规划。 一、指导思路

牢固树立创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念,以产业发展和应用为导向,明确目标任务,开展专项行动,实现产业稳增长、调结构、转方式和可持续发展,大力推动区域产业发展应用。 二、坚持原则 1、政策引导,市场推动。推动产业发展既要充分发挥总揽全局、协调各方的作用,形成分工协作、齐抓共建的工作格局,又要发挥市场对资源配置的决定性作用,营造有利于产业发展的市场环境,形成符合社会主义市场经济要求的体制和机制,把各种要素引导到产业发展中来,激发市场主体的内生动力,逐步形成全社会关心、重视和支持产业发展的良好氛围。 2、因地制宜,科学发展。充分结合各区域经济社会发展水平、资源条件,分地区、分类型制定科学合理的工作路线,指导推动产业现代化发展。 3、协同推进。以区域协同发展为契机,找准产业发展定位和发展方向,完善产业协同创新体系,积极对接本地创新资源和优质产业,主动延伸产业链条,构建具有国际竞争力的产业集群和产业链,促进产业结构优化升级和协调发展,打造产业创新中心。

相关文档
最新文档