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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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基数效应决定反弹力度、结构调整指明分化趋势——2021年1季度形势分析与展望

由于2020年1季度疫情对经济巨大冲击形成的基数效应，2021年1季度将延续去年3季度以来的强劲反弹态势。预计今年1季度实际GDP增速不会低于12%，名义GDP增速不会低于15%。在2021年全年，各项经济指标会呈现前高后低的格局，宏观经济政策、尤其是货币政策则会前（偏）稳后（偏）松。需要注意的是，反弹没有改变长期结构调整确定的产业分化和区域分化的趋势，产业结构将延续后工业化时代服务业发展超越制造业的特征，在区域发展方面，南北分化正在超过以往的东西分化。就此而言，需要高度重视未来业务经营的产业布局和区域布局。

  • 2021-04-25
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基于Labview的汽轮机测温系统设计

汽轮机作:为发电厂不可或缺的设备之-，其温度测量与控制是非常重要的。 本论文利用虚拟仪器技术,将仪器技术、计算机技术、总线技术和软件技术紧密 的融合在- -起，利用计算机强大的数字处理能力实现仪器的大部分功能，打破了 传统仪器的框架，形成了一种新的仪器模式,对汽轮机工作过程中几组关键的温 度数据进行了测量、分析、显示与控制。文中，基于LabVTEW软件平 台的汽轮机 温度测控系统设计,由硬件和软件实现。该系统精度高、可靠性好，并具有测试及 控制参数设置、数据采集与处理、数据存储、实时数据显示等多种功能，完全能 满足汽轮机工作过程中温度的实时监控。

  • 2021-04-23
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依托大学生创业项目深化工业设计课程改革探索

如何将工业设计课程的概念化设计成果转化为具有商业价值的产品，一直是本科院校工业设计课程的困惑所在。 大学生创业项目是提升学生专业实践能力、创新精神与团队协作能力的有效方式。 创新创业项目为商业市场化提供了一种新的学习探索模式。 所以，在该研究中，主要分析了学生在校内的理论学习结合市场化的创业实践项目，不仅提升了学生对专业与行业的认知水平，而且还推动了工业设计课程的进一步改革。 通过辅导工业设计类的学生进行创新创业项目实践，可以在创业项目中促进学生学习专业学知识，让学生通过各种项目实践解决个人专业学习问题，深化本科生教学改革，进而响应国家“大众创业、万众创新”的政策号召。

  • 2021-04-21
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新工科_教育背景下的_互联网+_实践教学模式探索——以电子电路专业为例

在“互联网+”时代背景下，“新工科”工程教育改革的出现，要求高校积极探索新的教育和人才培养模式，转变途径和方法。电子电路专业在“互联网+”时代具有鲜明的专业特点，在“新工科”工程教育改革过程中发挥了重要作用。本文分析了“新工科”背景下电子电路专业建设的内涵，探究“互联网+”时代实践教学改革的重难点，研究分析了适应“互联网+”时代的创新人才教育与实践培养模式，以及教与学融合相长的混合式教学模式改革、阶梯式能力提升的创新实践培养体系、创新实践社会资源的注入等，以期为电子电路专业创新实践人才的培养提供参考。

  • 2021-04-21
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人工智能行业研发投入、创新策略与企业绩效——基于112家上市企业的实证研究

基于双元理论，以2015—2019年人工智能A股上市公司作为研究样本，研究我国人工智能企业的研发投入、 创新策略与企业绩效三者关系。实证结果袁明：探索式创新负向调节企业绩效（不显著），利用式创新正向调节企 业绩效（不显著）；加入调节变量研发投入后，探索式创新显著正向影响企业绩效，利用式创新则显著负向调节企 业绩效。稳健性检验的结论与此一致。探索式创新和利用式创新是企业内部、企业与外部环境的协调统一，我国人 工智能企业应坚持自主创新，不断加大研发投入，构建自主生态，增强产业韧性；政府应加强政策引导，营造创新 氛围。

  • 2021-06-22
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浅析人工智能与太赫兹技术的融合运用_潘则文

太赫兹

  • 2021-06-01
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大能源思维与大数据思维的融合（一）大数据与电力大数据

大能源思维将电力视为能源生产与消费全流程中的枢纽环节，藉此推动上游一次能源的清洁替代与下游终端能源的电能替代，支撑能源的可持续发展。大数据思维将各种数据资源从简单的处理对象转变为生产的基础要素。这两种思维的融合，使电力大数据成为大能源系统广泛互联、开放互动及高度智能的支撑，包括：广域多时间尺度的能源数据及相关领域数据的采集、传输和存储，以及从这些大量多源异构数据中快速提炼出深层知识并发挥其应用价值。作为两篇论文中的开篇，在演绎大数据基本概念、结构类型及本质特征的基础上，归纳电力大数据的特点。针对综合能源，通过基于数学模型的因果型数据、无因果关系的统计型数据以及参与者博弈型数据的融合，构建信息能源系统的知识挖掘平台。其续篇将讨论信息能源系统，并通过若干案例，反映大数据思维对提高大能源经济性与可靠性的贡献。

  • 2021-04-21
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