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데이터 표시 요약 (1)XX 년 푸젠성 정부 업무 보고서 (전체 텍스트)
시간: 65438+xx 년 10 월 22 일.
첫째, xx 년 작업 검토
지난 한 해 동안, XXX, XXX, XXX 푸젠 성 위원회의 올바른 지도 아래 우리 성 각급 정부는 XX 이론, 세 가지 대표 이론, 과학 발전관을 지도로 삼아 당의 18 대, 18 회 2 중, 3 중 전회,
예비 통계에 따르면 xx 년 전 성 총생산 1 억원, 성장11%; 공공 재정 총수익 억 원, 성장 14%, 그 중 지방 공공 재정 수입 억 원, 성장; 전체 사회 고정 자산 투자 억 위안, 전년 대비 증가; 대외 무역 수출입 총액은 억 달러로, 그 중 수출액은 6543.8+0065 억 달러로 증가했다. 실제로 외국인 직접투자 1000 억 달러 사용,15% 증가 사회 소비재 소매 총액 증가14%; 주민 소비 가격의 총 수준이 상승하다. 도시 주민 1 인당 가처분소득 308 16 원 증가 농민 1 인당 순소득 1 1 184 위안, 성장 도시 등록 실업률 인구의 자연 증가율 ‰ 에너지 절약 및 배출 감소의 연간 목표를 달성 할 수 있습니다.
지난 한 해 동안의 주요 업무와 성적은 다음과 같다.
(a) 꾸준한 성장과 구조 조정이 더욱 진전되었다.
내수 확대는 착실하고 효과적이다. 계속해서' 5 대 공방전전' (푸젠성 위원회, 성 정부는 xx 년 8 월 초부터 전반적인 상황과 관련된 중점과 관건을 파악해' 5 대 공방전전' 을 집중적으로 치러내며 발전을 가속화하는 데 돌파구를 마련하기로 했다. 이' 5 대 공방전전' 은 중점 프로젝트 건설, 신성장 지역 개발, 도시 건설, 소도시 개혁 발전, 민생 공사다. ), 6 대 도시 및 농촌 인프라 개선 프로젝트 실시, 주정부 중점 프로젝트 완료 투자 4895 억 위안, 푸프, 하심철도 등 여러 프로젝트 건설 투입. 철도는 영업마일리지 543km, 총 마일리지 2820km, 고속도로 신설 차량 마일리지 563km, 총 마일리지 4057km, 신항 처리량 2200 만 톤, 처리량 1 억 톤, 신규 전력 설치 용량 245 만 킬로와트, 총 용량 4057km 에 달한다. 성급 추적관리의' 입체' 프로젝트 3567 개, 투자 5097 억원. 도시화의 건강한 발전을 촉진하는 조치를 보완하고, 새로운 도시화 시범과 농업 이전 인구의 시민화를 질서 있게 추진하며,' 점선면' 공방을 계속 심화시킨다. 적극적으로 소비를 확대하고 각종 전시회의 경제 무역 기능과 시장 운영을 강화하다. 전자상거래 시범 플랫폼과 집결구 초구규모는 문화 관광 정보 건강 소비가 새로운 이슈로 떠오르고 있다.
정책 지원이 적극적이고 힘이 있다. 지난 2 년 동안 내놓은 꾸준한 성장 정책이 효과적으로 시행된 것을 바탕으로 공업무역기업의 성장 촉진, 제품 시장 개척, 유통산업 발전 가속화, 통관 촉진, 융자 강화, 토지, 취업 등 서비스 보장 조치를 한층 더 내놓았다. 연간 구조감세 1 억원, 수수료 취소 및 감소 1 억원. 규모 이상 공업기업의 총 이윤은 9% 증가했다.
공업 발전 수준이 다소 향상되었다. 선두, 주조 체인, 클러스터 건설에 힘쓰고, 탈락 낙후를 업그레이드하고, 전환으로 관문을 교체하고, 6 대 특별행동을 심도 있게 전개하고, 차별화된 전기가격을 실시하고, 공업부가가치를 높이고, 전략신흥산업의 증가액을 25% 늘리고, 전성은 8 대 산업클러스터에 도달한다. 건설업 발전을 지원하는 정책조치가 출범하면서 건설업 증가액은 13% 증가했다. 서비스업 종합개혁과' 영개증' 시범을 추진하여 제 3 산업의 부가가치를 높이다. 해협 블루 경제 실험구역 건설을 가속화하고, 해양총생산 증가 15%, 원양어업 생산액은 전국 2 위다.
혁신적인 플랫폼은 계속 확대되고 있습니다. 기업이 주요 기술 프로젝트를 담당하고, 새로운 하이테크 기업 1 13 개, 성급 이상 기업 기술 센터 4 1 집, 중점 실험실 및 엔지니어링 연구 센터 223 곳을 지원합니다. 6. 18' 가상연구원 건설을 가속화하고, 제 11 회 해협 양안사업거래회는 계약항목 4379 개, 총 968 억원을 투자했다. 디지털 푸젠 건설 강화, 수자원 환경 모니터링, 북두위성 종합 응용, 전자증 공유 응용 등 플랫폼 건설이 효과를 거두었다. 특허 촉진 조치를 실시하여 연간 특허 허가량이 23% 증가하였다.
(b) "세 가지 농촌 문제" 가 지속적으로 강화되고있다.
현대 농업이 발전을 가속화하다. 강농혜농부농력을 강화하고 농림목어업 총생산액이 증가하여 식량 총생산량이 1 만톤에 이른다. 수만 개의 농업산업화 경영조직을 육성하여 모든 특색 우세 산업을 포괄하고, 성급 중점 선두 기업의 판매 수입 증가 10% 를 형성하여 농민 증수를 효과적으로 이끌고 있다. 전성 과일과 채소 하우스 654.38+0 만 4700 무, 주요 농작물과 가축의 양종 커버율은 각각 95% 와 95% 에 달한다. 현대 농업 시범 지역이 지속적으로 발전하여 농민 창업원 시범 기지가 모든 농업현시를 포괄한다.
데이터 마크업 요약 (2) XX 년 동안 보관 데이터 정리 및 인벤토리 보고서
성, 시, 구 문서 요구 사항에 따라 모든 인구 데이터 정리 검사를 현재 중점 업무로 하고, 사상을 해방시키고, 보따리를 내려놓고, 전면적으로 입고 데이터 정리 검사 작업, 특히 누락, 오보, 생년생 수 은폐,' 사술', 임신 인원 확인, 역년 사회 부양비 징수 상황, 전면 입력 시스템. 이 작업은 다음과 같이 요약됩니다.
첫째, 지도자는 매우 중시한다.
인벤토리 정리 작업의 실효를 확보하기 위해 우리 거리에는 XXX 를 분관 거리 지도자로, 관련자를 회원으로 하는' 인구계생 통계 검증 인벤토리' 지도부가 구성되었다. 지도팀은 계획생 부서 아래에 사무실을 설치하여 인구정보시스템의 데이터 품질 검사, 정보 수집 및 입력을 감독하고 조율하는 업무를 구체적으로 담당하고 있다. 지도팀은 거리를 분관하는 지도자 진위원이 팀장을 맡고, 조정회를 열어 지역사회 워크스테이션을 더욱 명확하게 했다. 내 거리의 실제 상황에 따라 모든 부서 인원을 세 개의 정리 인벤토리 워크그룹으로 나누어 지역사회 워크스테이션의 다양한 자원을 통합하고, 인벤토리 정리 작업의 원활한 진행을 위한 조직과 팀 보장을 제공했다.
둘째, 초점을 강조하고, 조치를 심화시키고, 유동 인구가 인벤토리 품질을 정리하도록 보장하는 것이다. 유동 인구 관리는 가족계획 사업의 중점이자 난점이다. 따라서 집중 정리 조사를 실시하는 것은 유동 인구 계획 출산 관리 및 서비스의 수단이다. 목적은 정확하고 상세한 장부를 정리하고, 유동 인구의 밑수를 정확히 파악하고, 그 수요를 조사하고, 더욱' 띠화 관리, 시민화 서비스' 를 위한 토대를 마련하는 것이다. 청산할 때 통일 리더십, 통일시간, 통일등록, 통일관리 방법을 채택하다. 홍보 훈련, 인벤토리 정리, 재방문 검토, 아카이브 요약, 조사 처리의 5 단계에 따라 도시 유동 인구에 대한 전면적인 인벤토리 정리, 조사 문서 작성, 관리 개선, 관리' 공백' 과' 사각' 제거, 관리 약점 집중, 도시 유동 인구 관리 및 서비스 정상화.
데이터 라벨 작업 요약 (c) 데이터 라벨 회사를 운영하는 방법
(자원 특성)
"인프라" 장에서 우리가 언급 한 자원은 데이터 레이블 회사가 먼저 직면해야하는 모든 당사자, 즉 AI 회사, AI 기업, AI 연구소 (AI Institute of Institute) 입니다. 그럼 문제가 생겼네요. 각종 인공지능회사, 인공지능기업, 인공지능연구원이 있습니다. 데이터 레이블 회사는 자신의 서비스 방향을 어떻게 정의해야 합니까?
우선 자원 회사의 특징을 정확하게 이해하고 자신의 특징에 맞는 서비스를 더 잘 제공할 수 있어야 한다.
현재 시장에 출시되어 있는 AI 회사, AI 기업, AI 연구원은 크게 다음과 같은 범주로 나뉘어 데이터 라벨 회사와의 협력 방면에서 각각 우열을 가지고 있다. 다음은 몇 가지 중요한 범주를 분석합니다.
1. 이곳의 창업회사는 일반적으로 단계 융자를 하지 않은 첫 창업회사를 가리킨다. 이점:
A) 통신 비용이 낮은 신생 회사의 핵심 창업자는 일반적으로 회사의 핵심 기술자이기 때문에 대수적이다.
치수 결과에 따르면 명확한 수요 인식이 있어 치수 데이터가 필요한 규칙을 명확하고 엄격하게 표현할 수 있습니다. 데이터 표시 회사와 이런 자원회사와의 소통은 비교적 간단하여 신속하게 주제로 달려가고, 공급과 수요 관계를 신속하게 구축하고, 층층 에스컬레이션 승인 등 긴 소통 과정을 생략할 수 있다. B) 결제시간이 빨라요. 이런 자원회사의 회사 구조는 비교적 간단하며, 표시 완료 후 결산 시간도 비교적 짧다. 단점:
A) 수요 일관성은 강하지 않다. 많은 초창기 회사에는 안정적인 갑이 없고, 회사가 동시에 도킹하는 갑의 수도 불확실하기 때문이다. 한 달에 많이 있을 수도 있고 없을 수도 있다. 이로 인해 데이터 요구 사항에 일관성이 없습니다.
B) 라벨링 수요가 크지 않다. 갑 측과 소통하고 협력하는 방식에서는 전시 프로젝트의 제품에 대량의 데이터 검증이 필요하지 않다. 창업 회사도 프로젝트 성공률과 라벨 비용 관계를 고려해야 하기 때문에 소량의 데이터로 제품 샘플을 전시하는 경우가 많다.
2. 기업은 이미 일정 규모가 형성되어 다라운드 융자를 받았을 가능성이 있는 인공지능 기업을 말한다.
이점:
A) 데이터 일관성은 어느 정도 규모의 인공지능 기업을 지칭하며, 이미 시장 1 단계 선두주자일 수 있다. 성숙한 제품과 파트너가 있어 관련 제품을 반복적으로 개발해야 할 때 대량의 치수 데이터를 모델 교육으로 필요로 하기 때문이다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터, 데이터) 이와 함께 업계 내 영향력으로 신규 수요자와의 협력 성공률은 초창기 AI 회사보다 훨씬 높다.
B) 데이터 가치가 높은 이유는 대기업이 기밀 유지, 품질, 기간 등 다양한 요소를 결합해야 하는 동시에 수요 회사와의 공식적인 협력 관계로 인해 이러한 AI 회사는 데이터 표시 단가에서 초창기 기업보다 약간 높기 때문이다. 단점:
A) 결산주기가 길다. 이런 회사의 구조가 비교적 복잡하기 때문에 회사가 복잡할수록 자금 지출 과정에 대해 더욱 신중해야 한다. 이런 신중함은 계약 중 결산기간이 초창기 기업보다 훨씬 높을 수 있다. B) 이러한 회사 구조가 비교적 복잡하기 때문에 의사 소통 비용이 높습니다. 일반적인 프로젝트의 시작 프로세스는 "알고리즘 팀이 프로젝트 관리자에게 수요를 제공하고, 프로젝트 관리자는 데이터 마크업 회사 시범표-데이터 마크업 회사 시험 후 피드백-프로젝트 관리자가 알고리즘 팀에 검토 및 피드백" 입니다. 이 가운데 여러 사람이 규칙을 소통할 때의 애매모호함을 피하는 것은 필연적이며, 소통과 검증에 많은 시간이 필요하다. 동시에, 프로젝트가 시작될 때의 프로세스는 비교적 복잡하며, 규칙의 알고리즘 확인, 지불 방법의 재무 확인, 계약의 법적 감사, 프로젝트 책임자의 승인이 필요할 뿐만 아니라 데이터 표시 회사의 통신 비용을 크게 증가시킬 수 있습니다.
3. 과학연구는 정부, 대학 등 각종 행정기구의 과학연구 부문을 말한다.
이점:
A) 결산 기간이 짧은 일반 과학기술기관의 승인 방식은 먼저 항목을 보고하는 것이다. 사실 이 프로젝트 자금은 프로젝트 보고가 통과될 때 이미 예약되었다. 데이터 표시 회사가 제 시간에 프로젝트 내용을 완성하고 계약서에 규정된 관련 송장을 제공할 수 있다면 결제가 잘 될 것이다.
B) 통신 비용이 저렴합니다. 일반 과학 연구 기관, 프로젝트 주관은 데이터 마크업 회사와 소통할 연락처를 지정하고, 지정된 사람도 프로젝트의 참가자이기 때문에 규칙 제정에 있어서 더욱 명확하며, 신생 회사처럼 신속하게 주제에 들어갈 수 있어 데이터 마크업 회사가 소통에 소비하는 시간을 크게 절약할 수 있다. 단점: A) 데이터 일관성은 강하지 않다. 이런 연구소의 프로젝트는 기본적으로 단계적이기 때문에, 한 부류의 제품이 온라인 상태가 된 후 관련 제품이 온라인화되는 데는 주기가 필요하다.
B) 검색 비용이 높습니다. 과학 연구 기관의 특수성으로 인해 시장에서 수요 부문을 정확하게 포지셔닝하기가 어렵다. 많은 부서에서 수요 부서를 설립하고 협력 관계를 수립하려면 많은 시간과 노력이 필요합니다.
4. 종합에서 AI 로 변화하는 각종 전통업계 기업.
이점:
A) 데이터 일관성은 기존 생산의 변화와 관련하여 일반적으로 독립적인 AI 제품 R&D 커뮤니티를 보유하고 있으며, 이러한 회사의 규모와 시장 점유율로 인해 전환이 필요한 분야와 제품에 더 광범위하게 적용될 수 있습니다.
B) 데이터 양이 많습니다. 성숙한 기술 지원 외에 AI 전환에서 가장 중요한 것은 시간이다. 기업이 생산과 AI 를 결합할수록 시장 경쟁력이 더욱 두드러진다. 어떻게 하면 컴퓨터를 빨리 훈련시킬 수 있을까? 알고리즘 팀의 기술 지원 외에도 나머지는 컴퓨터에 모델 인식에 맞는 대량의 치수 데이터를 제공하는 것입니다. 단점:
A) 결제주기가 길고 기업회사의 성격이 같다. 내부 구조가 방대하기 때문에, 프로젝트 자금의 결산주기는 초창기 회사와 과학연구소에 비해 크게 증가할 것이다.
B) 공사 기간은 전환 임무가 거시적이기 때문에, 일반적으로 이런 기업들은 전환 프로젝트의 착지 시간에 대한 명확한 규정이 있다. 간단히 말하면 공사 기간이 빡빡하고 임무가 무겁다. 이러한 특징으로 인해 데이터 표시 회사는 이러한 회사의 프로젝트를 수행할 때 많은 인원이 데이터를 표시해야 합니다. 이는 회사 자체의 경영진에게 큰 도전이 될 수 있습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 데이터 표시, 데이터 표시, 데이터 표시, 데이터 표시) 이 글에서 언급한 각 회사는 각자의 채널 획득 특징을 가지고 있다. 블로그를 계속 지켜봐 주세요. 앞으로 더 많은 관련 콘텐츠를 업데이트하겠습니다.