北京8月4日電 (記者 孫自法)中國科協8月4日向媒體發布信息說,第二十七屆中國科協年會「先進航空機載系統能量綜合與智能管理」「大模型時代的計算機網絡新技術」專題論壇,近日在北京順利舉辦。 「先進航空機載系統能量綜合與智能管理」專題論壇會場。中國航空學會 供圖 「先進航空機載系統能量綜合與智能管理」專題論壇由中國航空學會承辦,其選題源於中國科協遴選發布2025十大工程技術難題之一的「先進航空機載系統能量綜合與智能管理」,受到航空科技界的廣泛關注。 論壇上,聚焦各類先進飛行平臺的機載系統能量綜合與智能管理議題,航空科技領域專家學者和企業代表展開探討交流。 專題報告階段,多位行業專家學者圍繞先進航空機載系統能量綜合與智能管理的背景需求、關鍵技術突破和未來設想與建議作報告。 圓桌討論環節,行業專家們針對先進航空機載系統能源架構的關鍵環節、熱管理系統與飛行器結構的一體化設計、發動機與發電系統的綜合管理、先進飛行器能量綜合管理等議題展開深入研討,形成協同設計、系統聯合的共識。中國商飛專家還結合圓桌討論內容,就大飛機機載系統能量綜合進行分享交流。 「先進航空機載系統能量綜合與智能管理」專題論壇圓桌討論環節。中國航空學會 供圖 專家學者代表認為,本次專題論壇為先進航空機載系統能量綜合與智能管理這一研究領域的研究與發展搭建良好交流平臺,該領域的進一步研究既需要技術突破,也需要多環節創新,更需要各專業相互交流。「先進航空機載系統能量綜合與智能管理」入選2025重大科技問題,為各相關機載系統樹立了共識性目標,有利於行業凝心聚力、開展下一步科技攻關。 「大模型時代的計算機網絡新技術」專題論壇由中國電子學會承辦,與會專家學者們集中探討了大模型在計算機網絡架構、傳輸協議、流量管理、安全策略等方面的前沿研究。 論壇上,專家學者和企業界代表分別作「面向大規模智能計算的網絡技術」「面向國產智能算力核心基礎軟體」「AI驅動下的綠色算力發展機遇與挑戰」「虛實有別同途殊歸」「算力網絡發展趨勢及前景」「中國移動智能體平臺實踐」專題報告。 中國電子學會稱,本次專題論壇還設有學生報告交流環節,為相關研究領域的青年科技人才提供展示學術成果的平臺。(完)
本報訊(記者張月朦)依法依規有序開放公共數據,鼓勵水、電、氣、熱、公共運輸等企業對持有的公共數據資源開發利用,鼓勵和支持企事業單位和社會組織有條件無償使用公共數據開發公益產品……日前,《中共北京市委辦公廳北京市人民政府辦公廳關於加快北京市公共數據資源開發利用的實施意見》(以下簡稱《實施意見》)在首都之窗發布。《實施意見》從夯實公共數據資源開發利用基礎、暢通公共數據資源開發利用渠道、加強公共數據資源開發利用服務能力、釋放數據要素市場創新活力等方面提出20條措施。 《實施意見》提出,要夯實公共數據資源開發利用基礎。完善公共數據目錄並實行統一目錄管理,動態更新數據的共享、開放屬性。遵循「一數一源一標準」原則,各區各部門強化公共數據源頭治理,提升公共數據質量。制定公共數據資源登記制度,對納入授權運營範圍的公共數據資源實行登記管理。 公共數據資源開放利用渠道要進一步暢通。《實施意見》提出,高效開展政務數據共享,有序推動公共數據開放。在維護國家數據安全、保護個人信息和商業秘密的前提下,依法依規有序開放公共數據。優先在與民生緊密相關、社會需求迫切的行業和領域推動全量數據目錄和樣例數據開放。規範管理公共數據授權運營,探索建立公共數據分類分級授權機制,加快建設一批公共數據專區,積極推動分領域授權、依場景授權,逐步探索整體授權運營。 為提高公共數據資源開發利用服務能力,《實施意見》提出,公共數據運營服務費實行政府指導價管理,用於公共治理、公益事業的有條件無償使用;用於產業發展、行業發展的,可收取公共數據運營服務費。同時,要布局新型數據基礎設施,打造公共數據訓練基地,推動語料庫共建共享,賦能人工智慧應用。建設智慧城市協同創新仿真實驗平臺,加大場景開放和數據開放,賦能創新資源聚合和價值釋放。 《實施意見》要求,釋放數據要素市場創新活力。進一步豐富數據應用場景,鼓勵水、電、氣、熱、公共運輸等企業對持有的公共數據資源開發利用。鼓勵和支持企事業單位和社會組織有條件無償使用公共數據開發公益產品,提供便民利民服務。加強央地協同,推動與國家部委、央企總部、平臺企業等建立數據合作機制,探索央地共建服務載體等方式,打造國家數據資源中心。 公共數據資源開發利用要統籌發展和安全。明確公共數據管理和運營的責任邊界,圍繞強化管理職責優化機構編制資源配置。強化數據安全和個人信息保護,網信、公安、數據、密碼、保密等部門按照職責加強對數據資源生產、加工使用、產品經營等開發利用全過程的監督和管理。鼓勵先行先試,鼓勵和保護幹部擔當作為,營造鼓勵創新、包容創新的幹事創業氛圍,在數據產權、市場交易、權益分配、利益保護等領域開展先行先試。充分認識數據規模利用的潛在風險,堅決防止以數謀私等「數據上的腐敗」。
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