【摘 要】
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数字经济发展是由数据及其关联要素对生产函数重构所引发的经济全场域和自相关创造性破坏过程。以数据要素化为枢纽，数字产业化和产业数字化过程耦合，能够驱动数字化转型发展。在转型过程中，数据、智能设备和数字技能等要素紧密嵌入生产函数，并引发生产和消费各领域全面变革。这一数字化进程将推动产业部门和研发部门的新二元结构动态演变，以技能和知识等要素再配置提升改进离群创新和知识发现效率，支撑长期经济增长，直到经济
【基金项目】
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国家社科基金重大项目“创新链与产业链耦合的关键核心技术实现机理与突破路径研究”（22＆ZD093）； 教育部人文社科重点研究基地武汉大学经济发展研究中心“十四五”自主项目“基于中国实践的创新发展理论研究”（23CEDRZ03）； 南京大学长江三角洲经济社会发展研究中心和中国特色社会主义经济建设协同创新中心联合专项重大研究课题“长三
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数字经济发展是由数据及其关联要素对生产函数重构所引发的经济全场域和自相关创造性破坏过程。以数据要素化为枢纽，数字产业化和产业数字化过程耦合，能够驱动数字化转型发展。在转型过程中，数据、智能设备和数字技能等要素紧密嵌入生产函数，并引发生产和消费各领域全面变革。这一数字化进程将推动产业部门和研发部门的新二元结构动态演变，以技能和知识等要素再配置提升改进离群创新和知识发现效率，支撑长期经济增长，直到经济到达数字化稳态。新“中心-外围”格局亦随之出现，数字化转型将撬动智能制造和创新集群兴起并形成潜在增长极。面向数字经济时代，须克服数字化陷阱和数字发展鸿沟，有效参与全球数字竞争，以应对潜在的长期转型挑战。
其他文献
课程思政是高校落实立德树人根本任务的重要手段，目前已成为高等教育领域的研究热点。机械设计基础课程是高校工科专业的重要课程，如何在该门课程教学中融入思政元素，提高学生的思想政治素质，成为当前教育改革的重要课题。文章从机械设计基础课程思政实施的必要性和可行性出发，分析机械设计基础课程思政所面临的问题，对课程思政在机械设计基础课程中的实践方法进行探索，并给出实际案例，旨在为高校机械设计基础课程思政建设提
以立德树人为根本，将“专业知识传授”与“立德树人”贯通统一，积极探索思政教育在中国传统建筑设计与保护课程教学中的结合点，实现专业教育和思想教育的有机融合。该文通过对课程内容的总体设计、深度挖掘课程本身的特色思政元素，在教学目标、教学内容环节加入思政目标，采用无声植入教学模式等创新教学方法，将思政教育贯穿课程全程，实现课程思政的有机建设。
“机械制图”是高等院校机械类专业学生必修的专业基础课程，通过分析现讲授方式存在的问题，深入挖掘课程知识点中蕴藏的思政元素，以多种教学手段为载体，在增加有效课后反馈的基础上，探索课程和思政的有机融合，以实现专业教育与德育的全方位育人。
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根据京密路（太阳宫北街—机场南线）道路工程中遇到的管线种类、管材类别、施工环境等因素，综合考虑现场实际情况，通过研究与分析计算，针对多种管线改移、保护方法，分析了不同方法的适用条件，并提出了各类设计方法与施工技术要点，通过工程实施取得了较好的实践效果，为市政道路工程中管线改移保护施工提供了相关经验。
文章以资源保存理论为基础，探讨差序式领导与图书馆员情绪劳动的作用关系，并在此基础上以情绪耗竭为中介，考察情绪耗竭的中介作用和人情导向的调节作用。通过对354名图书馆员进行调查并对数据进行了分析，结果表明，差序式领导分别对图书馆员的表层情绪劳动和深层情绪劳动有显著正向和负向影响，情绪耗竭在差序式领导与员工情绪劳动之间起部分中介作用，人情导向会削弱差序式领导与情绪耗竭之间的正向作用关系。
传统要素促进制造业生产率提升的作用不断下降,在制造业高质量发展的要求下,数据要素能否成为驱动制造业生产率提升的新动能是中国进入数字经济时代后亟待回答的问题。本文采用双重机器学习检验了数据要素对制造业生产率的影响。研究发现,数据要素能够通过提高数据挖掘水平与提升资本和技术效率促进制造业生产率提升;数据要素对技术密集型制造业以及中国东部、南方地区制造业生产率提升更为明显,同时数据要素对制造业生产率影响
真空灭弧室的灭弧性能与真空灭弧室触头的磁场特性密切相关,其中纵向磁场（AMF）灭弧技术与横向磁场（TMF）灭弧技术应用最为普遍。基于人工零点的高压直流真空断路器,引入高频震荡电流帮助开断,为了分析真空断路器开断高频电流情况下的磁场特性,文中建立了两种类型的触头结构进行有限元仿真,对比分析真空灭弧室磁场特性以及触头片涡流情况。结果表明:在高频电流开断情况下,横磁结构触头与纵磁结构触头相比有更好的磁场
＜正＞随着信息技术与社会各领域的深度融合，数据量呈爆发式增长，数据资源已成为国家重要战略资源和核心创新要素。据国际数据中心公司（IDC）的报告，截至到2020年全球数据存储量已达到44ZB，年增长率维持在50%左右，到2030年将达到2500ZB，而在海量数据资源中，政府数据约占80%。如何最大程度地挖掘和开发政府数据价值，对提升政府治理能力和促进大数据产业发展具有重要意义。