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有些高职学校自认为自身信息化基础较好，地位牢不可破，未来发展前景可期，暂不需要费时费力进行数字化转型。殊不知，数字化转型是一个周期较长的变革潮流，作为一场技术变革势力，它正在不断向各个行业渗透，那些变革较慢的行业将在激烈的竞争中逐渐处于劣势。这种情况之下，即使是信息化“水平高”的学校也应心怀忧患意识，认识到数字化转型是一个长期、浩大的工程，应尽早布局、提早谋划，积极思考数字化转型的思路与方法，根据职业技术技能人才不同发展阶段的能力提升需要，完善以校为主、市场参与的数字化资源开发机制，研发更加契合学生学习、学校教学的专业课程，促进教育链、人才链与产业链、创新链的有机衔接。
具体而言，课题组建议政府部门优化政策激励，引导更多社会资本和企业投入青年刚需住房市场，优化商品住房配建政策，在土地出让时通过“限地价、竞配建比例”的方式保障公共租赁住房供应；同时，给予政策优惠鼓励改造存量住房，全面梳理现有空置存量住房或类住房，根据评估结果采取“原拆原建”“只修不拆”“不修不拆”的方式使它们纳入保租房范畴。
张燮球告诉记者，1946年，自己毕业于上海私立同德医学院，曾在国民党南京中央医院为实习医师，后晋升为外科住院医师。扎实的基本功为他今后的行医之路打下了坚实的基础。1950年3月，张燮球进入静安区中心医院的前身——上海市第一劳工医院工作。当时，张燮球是该院外科的“第一把刀”，每当遇到危重、疑难病例，医院经常请张燮球出面会诊。
虽然大模型发展如火如荼，但大模型高质量语料短缺已成为全球共性问题。公开资料显示，大模型对数据供给要求极高。比如，训练GPT-4和Gemini Ultra大概需要4万亿至8万亿个单词。麻省理工学院等高校研究人员预测，到2026年之前，机器学习数据集可能会耗尽所有可用的高质量语料数据。研究机构EpochAI亦公开表示，最早在2024年，人类就可能会陷入训练数据荒，届时全世界的高质量训练数据都将面临枯竭。OpenAI也公开表达过对数据告急的担忧。