数字经济发展呈现六大新特征

来源 :数字经济 | 被引量 : 0次 | 上传用户:mixcenter
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
<正>数字产业引领发展势能充分彰显。电商消费、线上线下服务消费备受青睐,电信、计算机和信息服务等数字服务贸易大幅增长,全面赋能生产、投资、消费、贸易复苏增长,数字经济新动能作用持续增强。2021中国国际数字经济博览会9月6日在石家庄开幕。中国电子信息产业发展研究院院长张立在开幕式暨主题峰会上发布《2021中国数字经济发展形势报告》。总体来看,2021年我国数字经济发展呈现六个方面的新特征。
其他文献
<正>当时,耶稣从加利利来到约旦河,到了约翰那里,请约翰为他施洗。耶稣受了洗,随即从水里上来。天忽然为他开了,他看见神的灵降下,仿佛鸽子落在他身上。这时,天上有声音说:“这是我的爱子,我所喜爱的。”太3∶13、16-17(和合本2010)
期刊
全媒体时代,传统媒体如何突破成为了重要的传媒领域话题。近来频繁出圈的河南卫视,凭借对“传统文化”元素的“全媒体”打造,刚柔并济地渗透了文化情感,得到了观众的认可,赢得了足够的市场。从“全媒体时代河南卫视‘出圈’背后的文化情感”这一论题的探究入手,分析全媒体时代背景下,文化情感产生影响促成河南卫视“出圈”的形成逻辑,结合河南卫视实例,探析全媒体时代背景下文化情感起效的具体举措,以期对传统媒体的长足发
精益六西格玛(Lean Six Sigma,LSS)是将六西格玛管理理论与精益生产方式有机结合的产物,分别吸收了六西格玛中的流程分析技术DMAIC、高度重视数据“用数据说话和决策”等管理方式,以及精益思想中的从客户需求出发、消除浪费、拉动式生产等管理理念,在提高客户满意度、提高产品质量、提高效率缩短产品交付周期等方面提供了系统的解决方法。本文阐述了精益六西格玛理论的发展和演变,讲述了六西格玛的理论
<正>中国拥有上下五千年的文化历史,作为四大文明古国之一当中唯一并未“文化流断”的国家,中国传统民族乐器作为中国音乐文化的承载者与继承者,它的发展变化也见证了千百年来中国音乐艺术发展的兴衰荣辱。古筝作为中国独有的传统弹拨类演奏类乐器,自然拥有自己独特的气韵与魅力。随着时代的发展与变迁,传统音乐艺术与时代的发展相辅相成,古筝艺术扎根于中国传统音乐艺术中不断发展、成长、壮大,
期刊
结合疫情防控现状,开展了基于公众负面心理特征分析的疫情后心理重建研究。提出疫情后心理重建目标,消除群众恐惧感;完善区域心理辅导机构,塑造疫情后群众健全人格;引导人民群体树立正确价值观,增强群众自信。
<正>有木有喜欢她?《当代电力文化》是全国电力人自己的杂志、全国电力行业唯一的党群和文化品牌刊物、全国知名的企业文化期刊!国际标准连续出版物号ISSN 2095-6754,国内统一连续出版物号CN 10-1181/G0。2021年扩版至112页。2022年度订阅工作正在进行中,欢迎安排订阅《当代电力文化》。本刊自办发行,只需三步,全年均可轻松订阅。时代大潮中,《当代电力文化》杂志将更精彩。
期刊
目的:探讨下鼻甲黏膜下等离子消融联合或不联合扁桃体腺样体手术,对经系统保守治疗症状无效的变应性鼻炎(AR)合并阻塞性睡眠呼吸暂停综合征(OSAS)患儿的临床中远期疗效及其安全性。方法:回顾性分析2019年1月-2022年2月住院治疗的AR合并OSAS 68例患儿中符合入选标准且随访1年以上的43例患儿的临床资料,对患儿临床特征、手术方法、围手术期处理、并发症的防治、手术前后患儿的VAS评分、中远期
中国光伏产业蓬勃发展,巨大的光伏市场促进了光伏发电系统效率提升、系统成本下降,给技术改造创造了空间。利用泰和20 MW渔光互补光伏电站原有鱼塘水面已布置光伏组件后剩余的空间进行技术改造,增补了400 kW水面漂浮式光伏发电系统。从光伏组件布置、系统结构设计、建设成本分析等3个方面,对新增光伏发电系统分别采用水面漂浮式光伏发电系统和传统渔光互补光伏发电系统这两种方案的建设结果进行对比分析。结果表明:
采用称量电位滴定法测定磷酸二氢钾纯度,分析评定滴定过程的不确定度。结果表明,称量电位滴定法测得磷酸二氢钾纯度值为99.981%,定值结果的相对扩展不确定度为0.06%,k=2,称量电位滴定法测量过程的不确定度主要来源于滴定终点的判断和样品的称量质量,滴定过程中滴定液的消耗质量引入的不确定度很小,相较于容量滴定法,称量电位滴定法溯源链更短,具有更高的测量精度。
随着遥感成像与计算机技术的快速发展,从包含丰富空间信息的高分辨率遥感影像中提取建筑物信息成为了评价城市发展的重要参考指标。但是,由于高分辨率遥感影像信息冗余度高、地物特征复杂多样,建筑物自动提取算法的设计成为了极具挑战且广受关注的研究。深度学习在建筑物提取方面表现出卓越的性能,然而,由于建筑物的外观形状不规则且差异性较大,导致现有的深度学习方法难以提取出大规模分布的建筑物。同时,由于高空成像易出现