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数据资产“入表”和数据资产评估则是推进数据资产化的两项重要前置性工作。目前，企业数据资源相关会计处理规定已明确，这有利于准确反映出企业数据资源价值。企业应当严格按照有关要求，结合企业数据资源的实际情况，进行相应的会计处理。数据资产评估对激活数据资产价值有着重要作用，但与传统资产评估相比具有特殊性和复杂性。中国资产评估协会已发布了数据资产评估指导意见，确定数据资产价值的评估方法包括收益法、成本法和市场法3种基本方法及其衍生方法。无论是数据资产“入表”还是数据资产评估，都有待持续完善和提升，以更好适应数据要素合规高效、安全有序流通和交易需要。
比如，在课程教学中，人工智能可以协助教师生成课程大纲、习题作业等教学材料，还可以答疑解惑；在人才培养过程中，人工智能可以帮助学生训练辩证、批判、创新等思维，形成独立思考和解决问题的能力。在学科建设中，人工智能还能促进新的研究方法和思路的产生，不仅有助于一些新兴学科和交叉学科的孵化，还有助于基础学科、重点学科、冷门学科找到新的生长点。
正如这位发言人所说，目前业界正在采取一些措施，推动数据交换机制的建设。记者梳理发现，2023年7月，深圳数据交易所联合近50家单位成立开放算料联盟。该联盟将围绕高质量中文训练数据和多模态训练数据，协调数据要素、数据治理、训练数据、数据标注、合成数据等相关标准制定，协助数据交易所增加与大模型相关的新品类和新专区。
胡海军指出，聚焦当前制约矿山安全生产最直接、最突出、最迫切的问题，要开展重大隐患动态清零、“打假治理”、矿山工程外包和资质挂靠整治、矿山实际控制人履职情况等专项整治行动。“要严格落实防范遏制矿山领域重特大事故硬措施，强化重大灾害超前治理，做好系统性风险防控，保‘打非治违’高压态势，持续规范采矿秩序，坚决防范遏制重特大事故发生，守牢基本盘、基本面。”(完)