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高等职业教育:人工智能技术应用与发展

人工智能技术发展所带来的下一次产业革命正在催生新技术、新产品、新产业、新 业态、新模式,引发经济结构重大变革。伴随着新一代技术产业的发展,智能化产业不 断推进,亟需大力培养一大批服务智能产业 、服务创新型经济转变的技术技能型人才。 2019 年,教育部在《普通高等学校高等职业教育(专科)专业目录》中增补了人工智能 技术服务专业,2021 年更名为人工智能技术应用专业,同时在中职、职业本科专业目录 中新增了相应专业。

  • 2024-12-18
  • 阅读757
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国外大科学装置科普功能发挥对我国的借鉴

大科学装置不仅对科学技术发展本身具有重要意义,也有重要的科普价值。本文分析了目前我国大科学装置科普功能发挥方面的不足,通过综合考察国际上具有代表性的大科学装置的科普能力、科普活动和科普内容,从科普动力、资源基础、科普路径等方面进行比较分析,总结大科学装置科普工作的特点,从而为我国大科学装置的科普工作提供借鉴。

  • 2023-10-19
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2024年人工智能大语言模型技术发展研究报告

人工智能作为引领新一轮科技产业革命的战略性技术和新质生产力重要驱动力,正在引发经济、社会、文化等领 域的变革和重塑,2023 年以来,以 ChatGPT、GPT-4 为代表的大模型技术的出台,因其强大的内容生成及多轮对话能力,引发全球新一轮人工智能创新热潮,随着大模型技术演进、产品迭代日新月异,成为科技产业发展强劲动能。

  • 2024-12-18
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从四个五年规划看教育信息化发展

本文主要从十一五到十四五教育事业发展规划中对教育信息化发展的要求出发,发掘教育信息化规划的规律和教育信息化发展的趋势。对教育事业发展规划比较熟悉的可以直接直接跳转到文末(五)来看。

  • 2023-02-06
  • 阅读755

Java并发性和多线程-v1.2-极客

在过去单 CPU 时代,单任务在一个时间点只能执行单一程序。之后发展到多任务阶段,计算机能在同一时间点 并行执行多任务或多进程。虽然并不是真正意义上的“同一时间点”,而是多个任务或进程共享一个 CPU,并交 由操作系统来完成多任务间对 CPU 的运行切换,以使得每个任务都有机会获得一定的时间片运行。 随着多任务对软件开发者带来的新挑战,程序不在能假设独占所有的 CPU 时间、所有的内存和其他计算机资 源。一个好的程序榜样是在其不再使用这些资源时对其进行释放,以使得其他程序能有机会使用这些资源。

  • 2021-04-20
  • 阅读753
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  • 227页
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荣续智库:2024年包装行业ESG白皮书

包装行业与人们的日常生活紧密相连,食品包装、日化用品包装以及快递包装等都是人们每日都会接触到的。正因如此,与其他行业相比,包装行业在环境和社会议题方面占据着独特的地位。从“黄金设计原则”在全球范围内的广泛应用,到众多知名企业的积极参与,包装行业正在奋力探索一条可持续发展的道路。

  • 2024-12-18
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易观分析:2024年AI加速数字员工智能化落地——中国数字员工市场发展及企业数字员工落地建议报告

数字员工是一种由人工智能、机器学习、自动化流程等技术驱动的虚拟劳动力。它们能够模拟人类员工的 行为和决策,处理大量的数据和信息,执行各种重复性、规律性的任务。

  • 2024-12-20
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西南民族大学:人工智能赋能课程建设的逻辑与路径

人工智能与教学的未来:阐述共享知识、提供支持和制定人工智能政策的明确需求。数字教育行动计划(2021-2027),2030年数字指南针:提出2030年欧洲实现数字化转型的四个愿景和相应的目标。

  • 2024-12-18
  • 阅读749
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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