1 数智化平台推动高质量充分 就业报告（2024） 中国社会科学院财经战略研究院课题组 中国市场学会 I 前言 就业是最基本的民生，事关人民群众切身利益，事关经济社会健康发展，事 关国家长治久安。党的十八大以来，我们不断深化对新时代就业工作规律的认识， 积累了许多经验，主要包括：坚持党对就业工作的全面领导，坚持把就业作为民 生之本，坚持实施就业优先战略，坚持依靠发展促进就业，坚持扩大就业容量和 动力的学 习动力，提高学习效率，并确保每位劳动力都能获得最佳的学习效果，有利于高 ① 郭凤鸣,2022:《技能培训对低收入农民工就业质量的影响--基于内生处理效应模型的分析》,《中国劳动关 系学院学报》第 1 期。 ② 陈晨，刘冠军.实现高质量就业与提升人力资本水平研究［J］.中国特色社会主义研究，2019，147（3）： 42-50 42 效提升劳动者素质。尤其是 AI 等数智化技术的应用，在个性化教育实践在多方

1 数智化电商产业带发展 研究报告 中国市场学会 中国社会科学院大学平台经济研究中心 I 前言 以人工智能、云计算、大数据、物联网为代表的数智技术的创新发展和应 用，深刻改变了经济社会发展的模式。数字化转型成为各市场主体竞争最有效 的技术手段，成为推动市场主体实现高质量发展的重要技术力量。在数字经济 迅速崛起的时代，市场主体必须抓住数智技术快速发展带来的机遇，这意味着 企业需

（4712-12-31）来代替空值，这样还可以建立 索引，提高查询效率。 8.7.2.3.1.3. 用新数据覆盖旧数据 此方法必须有前提条件，即不关心这个数据的变化历史。例如，某个学院的名称 改了，如果你不关心学院的名称有什么变化，则可直接覆盖（修改）数据仓库中的所 有数据。 8.7.2.3.1.4. 不同字段保存不同值 对应变动的属性字段（XXXX），增加一个新的属性字段（OLD_XXXX）来保 4. 选择事实 确定分析需要衡量的数值型指标，形成明细事实表以及更进一步的汇总事实表。 需要注意属于不同粒度的事实必须放在单独的事实表中。例如教师出国的明细事实表， 以及某学院 2020 年教师出国进修情况的按学院、时间维度的汇总事实表 选择事实的方法主要有： 1) 针对某个特定的行为动作，建立一个以行为活动最小单元为粒度的事实。例 如教师某次出国进修行为。 2) 针对某个实体对象在当前时间上的状况。比如 针对某个实体对象在当前时间上的状况。比如 2020 年末某学生贷款余额等。 通过这种可以统计实体在不同生命周期中的关键数量指标。 3) 针对业务活动中的重要分析和跟踪对象，统计在整个单位不同业务活动中的 发生情况。例如某学院教师入校前、入校、在校期间、离校/离退休等各个阶 段中发生的事件及状态。 8.7.2.6. 宽表化降维处理 宽表（FWT，Flat-Wide Table）从字面意义上讲就是字段比较多的数据库表。根

沿领域。 西班牙、荷兰、英国和意大利的科研人员将脑科学与机器人技术融 合，机器人具备记住地点的能力，显著提升其自主导航性能，为未 来智能机器人的发展开辟新路径。在疾病治疗领域，瑞士联邦理工 学院洛桑分校（EPFL）开发出个性化的脊髓刺激模型，使截瘫患者 重新获得站立和行走的能力，为脊髓损伤患者带来希望，也为神经 康复医学的发展做出贡献。 在科研产出方面，欧盟的“人脑计划”成果丰硕，共促成 息化部脑机接口标准 化委员会，加强脑机接口标准化建设，发挥标准对产业技术的支撑 引领作用。2025 年 7 月，工业和信息化部联合国家发展改革委、教 育部、国家卫生健康委、国务院国资委、中国科学院、国家药监局 发布《关于推动脑机接口产业创新发展的实施意见》，提出五大重 点任务和三个重点工程，有力推动技术创新与产业发展。2024 年， 科技部发布《脑机接口研究伦理指引》，从伦理层面为脑机接口领 脑机接口技术与应用研究报告（2025 年） 22 脑电信号可解释性、解码还原度和解码速度等方面不断进步，为脑 科学研究与临床应用带来了新的机遇。 从电极体积来看，呈现不断减小的趋势。中国科学院上海微系统 与信息技术研究所运用垂直堆叠方法，将柔性探头与 Intan 放大器芯片 直接集成到印刷电路板上，这一微型化设计使探头面积减少 50%以上， 重量降低 75%以上，降低了植入难度，还减少了对脑组织的占用空间。

8 专精特新企业融资实践 路径与安全策略报告 （2025） 清华大学五道口金融学院金融安全研究中心 2025年8月 8 课题组简介 编撰单位： 清华大学五道口金融学院金融安全研究中心 组长： 周道许 清华大学五道口金融学院金融安全研究中心主任 课题组参与人员： 清华大学五道口金融学院金融安全研究中心： 周 京 黄旌沛 丁浩洋 沈乐阳 8 目 录 第一章 导论 ：专精特新企业的战略价值与融资困局

的例子是内罗毕高速公路，这是一项成功的肯尼亚公私 合作项目，它缩短了旅行时间，便利了货物流通，并为 商业企业提供了更好的区域和国际市场接入。 合作伙伴关系与技术职业教育和培训机构的合作可以帮 助企业开发关键技能。通过赞助项目，非洲管理学院为 卢旺达公司提供培训，以应对由COVID-19大流行引起的 挑战。例如，其微型企业加速器项目在簿记、现金管理 、商业计划、客户获取、供应商管理和成本控制等领域 为企业提供关键技能。 政府机构之间的合作也可以在促进企业认证方面发挥重 中蓬勃发展，为查德寻求促进可持续增长和弹性的国家 提供宝贵的经验教训。 标准、产品认证和出口要求，同时也有助于获得融资， 这对于承担认证成本通常至关重要。 来源： 非洲开发银行，2023年；卢旺达非洲管理学院，无具体年份；肯尼亚国家高速公路局，2020年；Mukami，2019年；尼日利亚出口 促进委员会，无具体年份；卢旺达发展委员会，2020年；Vidzraku，2017年；妇女企业基金，无具体年份 财务教育水平。该倡议由来自纳米比亚公共、私营和民 间社会各领域的35多个平台支持者组成。 145 公司为了提升员工的技能，包括数字技能，进行内部培 训的财务激励也很重要。像由非洲最大的移动网络运营 商MTN在2023年推出的技能学院等在线资源，是宝贵的 、性价比高的工具，这些工具可以促进人们获取数字技 能培训的途径。 150 研究发现，此类培训对乍得企业的 竞争力和创新水平具有显著的积极影响。 数字技能发展至关重要，因为据调查，乍得77%的企业

程中的人才需求和要求也随之提升，从而培养出一支能为企业业务活动、专业流程等赋能的数 字化专业人才队伍，成为企业转型发展的重要节点或关键所在。 1.数字化人才  传统数字人才定义：聚焦技能领域 2018 年前后，清华大学经济管理学院互联网发展与治理中心的研究团队借鉴经济合作与 发展组织（OECD）关于信息通信技术（ICT）的框架，将数字人才的能力划分为 ICT 基础技 能、ICT 专业技术以及 ICT 辅助技能三大范畴。同时，从产品与服务的价值链数字化转型视角 报告（2023）》，并提出“井”型数字人才能力结构模型，从特征细分、业务能力、软性 技能、数字技能四个维度考量人才的数字化能力。 “井”型数字人才能力结构模型 2.数字人才能力模型 北京大学光华管理学院董小英研究团队、锦囊专家、数字化公社及北京大学出版社联 合发布了《变数：中国数字企业模型及实践》，提出数字人才能力模型。 数字人才能力模型(Digital Talent Competency Model，DTCM)旨在识别、诊断和 一、培训背景 目前，人工智能和自然语言处理领域的发展正处于一个前所未有的黄金时代。预训练大模 型，如 GPT-4 和 LLAMA 2，不仅在学术界引起了广泛关注，还在工业界得到了广泛应用。某 学院旨在帮助教师队伍深入了解和应用大模型，从而利用其强大的自然语言处理能力解决各种 现实世界的问题。 二、培训目标  大模型： 介绍大型语言模型的基本原理、架构和训练方法，帮助教师建立对大模型的理

HCM 系统的必备功能 人才数据库 核心 / 高潜人才 数据库 职责、权限、 任职资格等 素质 领导力 专业技能 职位 绩效 内外部资源（专家 + 内部培训师） / 培 训体系（首创学院 + 技能培训 + 入职培 训） 人才盘点 人才发展计划 绩效 / 校准会 / 主管观 察 / 行为面试 /360 评估 / 评 鉴中心等方法 行动学习 / 导师 制 / 轮岗 / 在岗的辅 在岗的辅导 和反馈 / 工作任务等 后备干部 / 关键人才 学习地图（可 提示、推送） 培训过程管理（记录、 评价、考试等） 内外部资源（专家 + 内部 培训师，课件） / 培训体系 （首创学院 + 专业培训 + 通用培训 + 入职培训）三 大计划 线上 / 线下学习平台 人才盘点 绩效表现 领导力评估 素质测评 主管观察、行为面试、性格测试、案例分析、 360 评估 无领导小组等

1 2 3 作者简介 汤玛斯．戴文波特（Thomas H. Davenport） 《财星》杂志评为全球50强商学院教授、麻省理工学院数位经济计划访问学 者。 作为一位全球知名的管理学者、顾问，戴文波特曾任教麻省理工学院与哈佛 商学院，专长于商业创新、数据分析和人工智慧在企业中的应用。他以其在商业 数据管理和资讯技术方面的开创性研究而闻名，对于数位时代企业的运营模式具 有深远的影 有深远的影响。因此也被《咨询》杂志评为全球25位最佳顾问，并被《Ziff- Davis》杂志评为科技业100名最具影响力人物之一。目前是贝伯森学院（Babson College）资讯科技与管理校聘杰出教授、勤业众信（Deloitte）AI业务资深顾 问。 因其在大数据、商业智慧和人工智慧拥有深厚的学术研究成果，并经常与业 界合作，帮助他们运用最新的数据技术来改善业务流程，合作对象涵盖金融、医 疗 融时报》撰稿，并曾担任《华尔街日报》、《富比士》、《资讯周刊》和《CIO》 的专栏作家。 斯蒂芬．米勒（Steven M. Miller） 4 新加坡管理大学资讯系统名誉教授，此前曾担任计算与资讯系统学院创始院 长 ， 负 责 研 究 的 副 教 务 长 。 他 是 《 机 器 人 应 用 与 社 会 影 响 》 （ Robotics Applications and Social Implications）的合着者。

Karpathy 2023 提出的 LLMOS 修 改 Data Augmentation RAG 智能时代 未来已来 致谢 浙江大学软件学院： 朱梦莹 特聘研究员 浙江大学人工智能研究所： 陈超超 特聘研究员 浙江大学计算机学院： 阳梦园 博士生