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机器人赋能未来教育的创新与变革 ——国际机器人教师研究综述

未来教育将进入人机教师协作共存的“双师”时代,机器人教师作为人工智能教师的典型代表之 一,愈来愈成为研究关注的焦点。本研究以通过 Web of Science 核心数据库筛选得到的有关机器人教师的51 篇 有效文献为研究样本,采用内容分析法梳理国际机器人教师研究现状。研究发现:1)机器人教师理论重在拓展 机器人教师的定义与角色,发展理论支撑与关键技术;2)机器人教师设计与开发聚焦于智能教育系统的构建,关 注教与学功能策略的实现;3)机器人教师教学应用强调知识传授与行为培养,创造机器人教师独特价值;4)机 器人教师教育评价旨在探索多样、科学的评价方式,实现教学策略、结构的变革。本研究还探讨了机器人教师的 未来发展趋势和研究建议,以期为我国机器人教师研究和实践探索提供借鉴。

  • 2021-06-21
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医疗大数据平台建设机遇、挑战及其发展

分析医疗大数据平台建设面临的机遇和挑战,以肿瘤大数据平台为例阐述医疗大数据平台发展建 设情况,包括建设规划、关键技术领域研究、建设实践等,为医疗卫生行业数字化、智能化转型提供支撑。

  • 2021-06-21
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学习分析_助推大数据时代高校教师在线专业发展

论大数据时代学习分析_助推大数据时代高校教师在线专业发展

  • 2021-06-21
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大数据时代统计学重构研究中的几个热点问题

大数据时代统计学重构研究中的几个热点问题

  • 2021-06-21
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便携式大坝监测数据采集装置研制与应用

国内大坝安全监测工程人工观测普遍采用振弦式、差阻式仪器便携设备,无批量自动采集功能,人工观测、 比测时存在观测数据串点、漏测及数据入库烦琐等问题,且现场携带多个采集设备不方便。为此,张河湾公司针 对现场实际情况,研制了便携式大坝监测数据采集装置,并在张河湾抽水蓄能电站试用。从运行情况来看,便携 式大坝监测数据采集装置观测精度高,操作简单方便,满足大坝安全监测工程人工观测和比测的需要。

  • 2021-06-21
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基于电力大数据模糊评价的综合能源项目挖掘优选策略

:随着电力体制改革和能源互联网产业发展,开展综合能源服务将是电网企业转型的重要方向。聚焦供电公司掌握客户用电负荷、电量、缴费等大数据的挖掘应用,从客户信用、客户价值、客户风险3个维度,构建了包含月均预存比例、月均欠费次数、月均停电次数等9项具体指标的综合能源项目挖掘培育评价指标体系,提出了基于电力大数据模糊评价的综合能源项目挖掘优选算法,利用电力大数据评估潜在客户的内部状况,从而为挖掘优质潜在客户提供了一定支撑。最后以8家随机客户进行案例分析,结果表明了该方法的有效性。

  • 2021-06-21
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大数据时代的城市管理科学化:问题与对策

大数据时代的城市管理科学化:问题与对策

  • 2021-06-21
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2018年汽车后市场互联网养护平台发展研究报告

本报告对汽车后市场养护行业的定义,仅包括汽车保养、快修、美容等轻保类服务,不包括大型修理服务;且主要分析通过互联网技术手段实现的汽车后市场交易服务,不包括传统的线下实体交易;汽车养护行业总体市场规模计算中,仅包括针对C端消费者轻保类服务市场规模,不计算针对B端的市场规模。

  • 2021-06-21
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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新一代智能终端蓝皮书:从“人工智能+终端”到人工智能终端(2025年)

中国信息通信研究院在《新一代智能终端蓝皮书(2024年)》中提出,“新一代智能终端”是基于信息通信技术,以强感知、强计算、强交互、强体验为特征,能够执行多元化复杂任务,为用户提供强智能服务的新型智能终端。一年来,以大模型为核心的人工智能技术正引发终端智能化的二次革命。新一代智能终端已实现从“人工智能+终端”到“人工智能终端”的历史性跨越。

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2026人工智能示范法4.0

第一条(立法依据)为了促进人工智能发展,规范人工智能的研发、提供和使用活动,维护国家主权、安全与发展利益,保护个人、组织的合法权益,根据宪法,制定本法。 第二条(适用范围)在中华人民共和国境内从事人工智能的研发、提供和使用 活动及其监管,适用本法。

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2026基于国产GPU算力平台的低时延通信技术研究

本报告聚焦国产GPU算力平台的低时延通信技术,系统阐述了其技术架构、关键挑战与解决方案。在硬件层面,报告深入分析了以华为昇腾、沐曦、昆仑芯为代表的国产GPU计算架构及其高速互联技术,通过软硬件协同设计实现数据路径优化,显著降低传输延迟。核心技术研究覆盖低时延通信协议的优化策略,包括拥塞控制、多路径转发和故障自愈机制,以构建高可靠、无损的网络环境。报告提出了涵盖硬件平台、系统软件和应用生态的三层系统架构,并设计了基于国产AI服务器、GPU加速卡和智能网卡的完整解决方案。性能评估表明,该方案在测试中实现了整机柜超过400GB/s的聚合带宽和微秒级延迟,验证了其在大规模分布式训练等场景下的可行性。最后,报告总结了当前国产生态面临的挑战,提出未来优化方向,为国产GPU低时延通信技术落地及算力生态完善提供技术支撑。

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