2020年2月19日，欧委会发布《欧洲数据战略》报告（AEuropeanStrategyfordata），概述了欧盟未来五年实现数据经济所需的政策措施和投资策略。
该战略将在尊重欧洲“以人为本”的核心价值观基础上，通过建立跨部门治理框架、加强数据基础设施投资、提升个体数据权利和技能、打造公共欧洲数据空间等措施，将欧洲打造成全球最具吸引力、最安全和最具活力的数据敏捷经济体（data-agileeconomy）。
1.面向数据访问和使用的跨部门治理框架2.使能作用：投资数据，增强欧洲数据托管、处理和应用能力3.能力：个人赋权，增强技能培养和中小企业投资4.针对战略领域和公共领域建设通用欧洲数据空间

为落实《杭州市“十二五”信息化发展规划》提出的“智慧杭州”建设目标，充分发挥信息化的带动引领作用，提升杭州市城市管理与服务水平，促进产业升级，提高市民生活品质，加快实现杭州市“十二五”规划发展目标，特制定《杭州市智慧城市建设总体规划》作为杭州智慧城市建设总体指导。
对杭州市未来5年的智慧城市建设目标任务、基础设施、应用推进、产业带动等进行全面、系统的科学规划。

首款专门针对公益行业需求而研发的产品化公益管理软件，提供门户管理系统、志愿者管理系统、救助管理系统、活动管理系统、财务管理系统、物资管理系统、义卖管理系统等七大业务系统，全面覆盖公益组织各种需求，全面解决公益组织门户建设、内部管理、社会监督和公示、财务管理等困扰公益组织发展的难题。
1、志愿者注册和管理：志愿者通过前台直接注册并申请成为志愿者，审核通过后及可以参与救助、发布救助信息、参加活动、捐赠物资、接受协会统一管理和考核（志愿服务时长和荣誉头衔管理）。
2、救助管理平台：志愿者可以在系统中发布受助人详细信息，系统审核通过后即在前台公开展示并接受系统中其他志愿者和爱心人士的捐赠，并能实时公示捐赠详情，包括参与捐赠人数、捐赠金额、完成进度等。
3、活动管理系统：协会官方和志愿者都可以申请并发起活动，审核通过后即在前台展示并接受其他志愿者报名和物资以及先现金赞助等，活动结束后可以对参加活动的志愿者进行统一考核增加志愿服务时长。
4、物资管理系统：志愿者可以在系统中直接捐赠物资，系统审核通过后即在前台展示，并接受社会监督使用情况，在后台可以查询到物资使用去向，包括捐赠给那些受助人，以及发放情况等。
5、义卖管理系统：志愿者可以将自己的爱心物品上传到系统中来，其他志愿者可以参与竞拍和购买，义卖所得将转入志愿者账户，志愿者可以用义卖所得捐赠需要帮助的受助人。
6、财务管理系统：系统设立个人账户、官方账户、总账三种账户，并详细记录系统产生的每一笔财务动作，包括会员充值、捐款、赞助、官方收入、官方支出等，这些均可以在前台查询到。
更详细的社会监督包括查询受助人接受捐赠的详情、志愿者捐款详情、官方总收入、官方总开支、官方接受捐款总额和详情等，让公益账务清楚明了的展示在大众面前接受监督。
7、门户管理系统：门户管理系统基于Live！Engin和LiveWeb开发而来，继承了Live！Engin和LiveWeb的优异特性，支持可视化DIY建站和导入导出模板，利用Live！CMP可以快速建立起个性化的功能全面的公益门户网站。
8、UCenter整合：Live！CMP跨越.NET和PHP平台障碍，实现与UCenter的深度整合，目前已经支持UCenter用户直接登录Live！CMP，并支持同步登陆和退出。
与UCenter的深度整合将极大的方便地方门户网站快速将数量众多的会员转化为志愿者进而开展公益活动，让地方门户和社会公益相互促进共同发展。
9、集成支付宝在线支付，支持众多网银在线支付，实时到账，让网络爱心更加便捷。
网络捐款+财务公示使得网络公益更加容易被认可，不仅解决线下捐款成本高不便捷等难题，更使得捐款数额更加随心、随意，彻底解决捐款面子问题。

二．产品功能：2.1、系统管理组织机构设置：进行对政府、企业信息、部门、职务级别、岗位、员工信息等设置，该设置是系统进行工作管理和权限分配的基础；
系统管理员可以根据本单位的需求对各种工作流程，相关内容进行自定义；
2.2、协同信息根据日常工作内容按信息的类型分为：待发/新建事项、已发事项、待办事项、已办事项、档案管理。
是企业内部员工间的协同工作平台（包括异地协同办公）；
支持简洁的文字编辑、信息流转、审批、回复、意见加载，以及附件加载。
2.3、公共信息该功能包括发布公告、调查、讨论，也可以阅读公告、调查，参与讨论，使企业内部建立正式和非正式公共信息的发布平台，加强团体沟通意识，辅助建设企业文化。
支持简洁文字编辑、信息发布、回复、意见加载，附件加载，有权限控制。
2.4、日程管理帮助企业员工对时间和事件的有效管理，系统提供我的日程、查看他人日程、待发/新建会议、查询/取消会议功能。
支持提醒、自动日期时间适配、私密事件隐藏，以及日历、周历、月历记事模式。
三．产品特征:3.1.准确的应用定位，简洁的信息分类聚焦OA应用共性，专注于解决办公管理中的沟通、协同、跟踪及个人事务处理，系统简约高效。
3.2.先进的共享信息处理机制，图视化的流程管理以事件和流程为基础，以"人"为节点的共享信息处理机制和图视化流程管理，符合传统办公思维习惯，发起跟踪、接收处理、归档查询三步完成协同工作。
3.3.灵活的系统设置和客户个性化定制提供灵活、开放的企业组织结构、岗位、权限设置，以及可参考的管理格式模版选择和编辑修改工具，满足企业个性化管理需求3.4.整合企业已有的信息化资源，实现有效的信息共享能将如ERP、财务系统、CRM等其他信息系统通过信息传递手段联系起来，整合信息孤岛。
3.5.易学易用、实施零风险初始化安装简便，客户端IE浏览器操作，当天实施当天启用。
3.6.提供及时可靠的信息委托处理功能整合著名企业的应用，提供短信、企业邮箱等信息委托服务，网上网下信息即时传达。
3.7.提供独特技术，异地访问、共享轻松实现提供无固定IP访问技术，集团跨区域异地办公的协同应用需求轻松实现。
3.8.基于技术先进构架采用B/S体系结构，基于windows和asp.net规范开发，支持多种应用及数据库服务器，具备良好扩展能力。

模板介绍：蓝色风格的学校网站模板，大气美观，适用于各类大学、及大专院校的学校网站建设。
宽度：主体宽度1200px结构：div+css

2019年在乌镇召开的互联网大会，各位大佬齐聚一堂。
《携手构建网络空间命运共同体》积极回应各方期待，全面阐释“构建网络空间命运共同体”理念的时代背景、基本原则、实践路径和治理架构，倡议国际社会携手合作，共谋发展福祉，共迎安全挑战，把网络空间建设成造福全人类的发展共同体、安全共同体、责任共同体、利益共同体。
互联网发展日新月异，构建网络空间命运共同体必须与时俱进。
欢迎各方持续为丰富发展“构建网络空间命运共同体”理念贡献智慧力量，携手开创全人类更加美好的未来!

信息安全服务企业三年发展战略规划(2018-2020)一、战略发展目标公司将继续扩大网络安全服务领域的投入;持续地改善和优化公司的技术研发体系、产品体系、服务支撑体系和管理流程，稳步提升公司在上海信息安全行业的市场份额、品牌形象，同时积极开拓国内市场，致力于将公司打造成为在全国范围内、提供网络安全等级保护建设咨询以及解决方案的最受用户信赖的信息安全公司之一。

莲花评标专家库该系统由北京融慧创新信息技术有限公司开发分为单机版和网络版二种，适合各级政府采购中心、招标机构、建设工程交易中心和企业采购管理中心使用。
莲花评标专家

项目管理PMI推荐工具与模板，启动、规划、执行、监控、收尾，进度，成本，质量，范围，风险，变更，沟通，干系人，团队建设，范围

Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf四、灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用摘要：针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题，基于灰色系统理论和人工神经网络理论，用1990年至2004年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。
对2005年至2007年的人口总量进行检验性预测，结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。
关键词：人口总量；
灰色系统；
BP人工神经网络；
灰色人工神经网络模型引言：本文从影响人口增长的诸多因素中筛选出6个主要因素，结合灰色系统思想与神经网络的优点建立了一个灰色人工神经网络（GreyArtificialNeuralNetwork，GANN）预测模型，对每一个指标分别用GM（1，1）模型选择最佳的维数进行预测，再利用神经网络非线性映射的特性把这6个指标进行非线性组合得到人口总量的预测结果。
该模型充分利用灰色系统弱化数据的随机性及其动态性和神经网络非线性映射的特性，发挥两者的优势，从而进一步提高预测精度。
中间内容省略~结语：由于传统遗传算法聚类算法本身的优点：在解决聚类问题上速度快、准确率高，加上免疫网络分类算法可以进行非监督学习，确定聚类数及聚类点，在实际聚类应用中有更广阔的适用性；
在这种独特的聚类算法的基础上，结合粗糙集理论构建了一种图像分割算法；
同时，通过实验证明该方法不但比传统的FCM算法聚类速度快，分割效果好，而且比文献[2]的分割准确度还要高。
由于该方法有在聚类上的无教师监督的独特优点，并且通过对人脑MR图聚类和分割的两个实验，证明了该分割算法比以往分割算法在具体应用上都有一定的提高。
灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用.pdf五、人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用摘要：研究生招生数量的确定涉国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等诸多因素，这些影响因素往往无法量化，而且各个影响因素之间关系错综复杂，简单的线性模型预测未来招生数量往往难以实现。
尝试采用人工神经网络模型，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，通过对黑龙江省历年研究生招生数量进行系统分析，建立了人工神经网络预测模型，并对未来3年的招生数量进行了预测，预测结果较好，为该方面研究提供了新的研究思路与研究方法。
关键词:黑龙江省;研究生招生;预测;人工神经网络模型引言：关于研究生招生数量的确定，涉及诸多因素，例如国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等等。
这些影响因素往往无法量化，很难找出定量化的因素来进行分析，而这些因素又确确实实在很大程度上影响着研究生招生的数量及其分布。
以往分析预测方法主要是确定性数学模型和随机统计方法，例如有限单元法、有限差分法、灰色理论建模、回归分析、谐波分析、时间序列分析、概率统计法等。
这些方法多以线性理论为基础，考虑问题偏于简单化，导致预测精度不高。
本论文结合黑龙江省1981年—2004年的研究生招生规模，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，探讨应用一种改进的BP网络模型对未来3年黑龙江省研究生招生规模进行预测，为该方面研究提供新的研究思路与研究模式，并渴望为用人单位、科研院校提供制定长远发展与建设规划提供参考。
中间内容省略~结语：采用人工神经网络模型可以有效的处理黑龙江省研究生数量中涉及的人为、政策等随机因素、难以量化等因素的干扰，拟合精度非常高，预测精度也相对较高，为未来研究生招生规模提供科学理论依据，为该方面研究提供新的研究方法与研究思路。
人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf六、基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量摘要：利用MATLAB工具箱，以平均气温、日照时数、平均风速为输入变量，建立了新疆石河子地区棉花耗水量的RBF人工神经网络预测系统，通过2008年实测数据的检验表明，此预测系统网络模型的绝对误差最大为0.0967mm/d、最小为0.0025mm/d、平均为0.0419mm/d，相对误差最大为2.6491%、最小为0.0341%、平均为0.8780%。
可见，网络模型预测的准确度较高，较以往的线性模型更合理，并且此网络训练花费的时间仅需0.0780s，具有一定的实用价值。
关键词：预测；
人工神经网络；
径向基函数；
棉花耗水量引言：计算机人工神经网络是20世纪8

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。