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在国家治理体系和治理能力现代化背景下,探究如何借助大数据和人工智能等技术手段,实现政府职能管理的精细化、智能化,对于优化政府职责体系、提高政府治理水平、提升政府服务能力和公众的获得感,具有重要的理论和现实意义。本文将政府职能作为一个非线性的复杂系统,定性分析了职能缺位、职能交叉等不协同的原因,利用协同动力理论构建了政府职能协同的动力机制模型,并尝试将人工智能技术嵌入到模型中,提出了政府职能智能化协同的路径。该方法能有效解决当前政府职能管理中存在的整体性不够、精细化程度不高、灵活性不强等问题,实现政府职能结构系统化、职能管理精细化、职能分析智能化、履职流程显性化。本研究的实际运行效果还有待进一步验证。 相似文献
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为了提高低压差线性稳压器(low dropout regulator,LDO)在全负载电流范围内的稳定性,提出了一种采用电流缓冲器的反嵌套密勒补偿结构(reverse nested miller compensation with current buffers,RNMCCB)的LDO,外部补偿环使用电流镜作为反相电流缓冲器,内部补偿环使用共栅级放大器作为电流缓冲器。该补偿结构不需要额外的晶体管,保证了LDO的负反馈性质;引入两个左半平面的零点,增加了电路的相位裕度。仿真结果表明,在轻载(1mA)至重载(600mA)、输出电容为0.1~5μF环境下,最小相位裕度为38°,输出电压的下冲为10.6mV,上冲为11.7mV,达到设计要求。 相似文献
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