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AI时代的未来学校_机遇、形态与特征

面对具有“独特智慧”的人工智能(AI),未来学校很可能会变得不同,它也需要非常不同的解释。AI时代未来学校的机遇在于:首先,借助AI的技术赋能,推动实践创新;其次,藉由AI的思想智化,实现理论创新;再者,通过AI的管理赋权,尝试政策创新。以此为据,AI时代未来学校具有以下三种形态:第一,智能学校,在技术上表现为学校智能化+智能化学校;第二,智慧学校,在思想上表现为注重价值的阐释、超越技术的想象、积极主动的创新;第三,智联学校,在管理上表现为有可实现的共同目标、与环境密切互动、自主创新、自我迭代。而这也使得AI时代的未来学校具有人机一体、非线性、超学科、有选择的个性化等不同以往的特征。

  • 2021-04-23
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深度学习演进机理及人工智能赋能

人工智能正在深刻改变着人们的生产和生活方式,将逐渐成为推动科技与教育发展的重要力量。深度学习旨在追求学生高阶思维能力与创新创造能力的培养,是学习方式的重要变革,已成为教育领域研究与实践的一个热点。深度学习是认知结构与思维结构的不断转变与纵深发展的过程,迁移是深度学习的核心特征。堆积与分离是浅层学习的根源;新旧知识相容是同化与顺应作用机制发生的必要条件,同化与顺应是深度学习内部关联迁移的关键;重构与迭代是深度学习外部拓展迁移的动力源。人工智能赋能深度学习,可以激发学习兴趣与学习动机,促进新旧知识相容,助力跨领域知识重构与情境重构,提升学习者的整体特性,进而促进深度学习内部关联迁移与外部拓展迁移,实现学习者认知结构的不断转化,大力提升学习的效率与效果。

  • 2021-04-23
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康艾注射液联合DP方案治疗老年中晚期非小细胞肺癌近期效果及对患者免疫功能影响

目的 探讨康艾注射液联合 DP 方案治疗老年中晚期非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer, NSCLC)的近期效果及对免疫功能的影响。 方法 选取老年中晚期 NSCLC 94 例,根据治疗方法不同将其分 为观察组(49 例)和对照组(45 例)两组。 观察组采用康艾注射液联合 DP 方案(顺铂联合吉西他滨)治疗,对 照组采用 DP 方案治疗,均连续治疗 4 个周期。 观察比较两组治疗后近期效果,治疗前后血清免疫指标和可 溶性白细胞介素-2 受体(SIL-2R),以及治疗期间毒副反应发生情况。

  • 2021-04-23
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转变观念_走出人工智能威胁论的误区

对人工智能威胁论的担忧集中体现于人类劳动、理性和控制技术的能力三个方面,其中有两大误 区:一是劳动和理性并非人类永恒的特征,二是控制技术本身就是人类的幻想。 误区之所以产生,是因 为人类对劳动和理性以及人类中心主义的旧观念在作祟。 为了更好地促进人工智能发展,就应当及时 转变观念,走出威胁论的误区,树立与人工智能“共生”的新观念,同时加速推进“人机共生时代”的社会 管理和治理制度的建设。

  • 2021-04-23
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电商、AI企业博弈物流机器人赛道

随着智慧物流时代的到来,物流机器人产品在物流行业的应用也越来越广泛。比如在仓储物流领域,工作效率更为出色的 AGV 机器人、码垛机器人、分拣机器人,已经在逐渐取代人力,承担起物流运输、配送等工作。

  • 2021-04-23
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AI前哨站人脸识别应用公众调研报告

得益于国内深度学习算法的发展和海量数据的累积,人脸识别应用在近年呈现出加速落地的态势。大到智慧城市建设,小到手机客户端的登录解锁,都能见到人脸识别技术的影子

  • 2021-04-23
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头豹研究院2020年中国生物识别滤光片行业概览

电子设备为获取物体的位置和景深信息,需要以特定波长的红外光作为传感的媒介,因此需要去除太阳光中含有的 干扰频段的红外线并保留地表太阳光中较为薄弱的特定频段红外光。生物识别滤光片的使用可允许上述特定频段的 红外光通过,因此也称为窄带滤光片。生物识别滤光片属于精密光电薄膜元器件之一,其主要原理是通过特殊的光 学设计实现特定波段光源的高透射或高反射效果,帮助终端产品完成生物信息的提取、筛选和转化以及3D景深信息 的获取。中国生物识别滤光片市场规模(以销售额计)从2015年的7.1亿元增长到2019年的16.8亿元,复合增长率 达到34.1%。中国生物识别滤光片在下游终端采购量不断增加等因素驱动下,预计中国生物识别滤光片行业未来五 年市场规模(以销售额计)将保持19.8%的年复合增长率增长,到2024年将达到41.3亿元

  • 2021-04-23
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中国电子技术标准化研究院2020年虹膜识别行业研究报告

随着信息技术的发展,身份识别的难度和重要性越来越突出。生物特征识别通过人体所固有的生理特征或行为特征对个人身份进行鉴定,是一种方便、快捷、可靠的识别方法。常见的生物特征有指纹、人脸、虹膜、声纹、指静脉、 DNA 等,其中虹膜识别是一种重要的个人身份识别手段,具有非接触性、唯一性、稳定性等特点,适合大规模人群、高精度、非接触的身份识别要求。

  • 2021-04-23
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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