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银泰证券策略分析师陈建华在接受证券时报记者采访时指出，去年11月末以来高股息板块表现明显强于市场整体，背后有特定的宏观背景因素。一方面从实体经济表现情况看，恢复过程并非一帆风顺，市场风险偏好承压，资金配置偏向防守；另一方面从资金面情况看，外围美联储释放明确的加息结束信号，叠加国内银行推动新一轮存款“降息”，资金利率的回落使得高股息资产配置价值增强。在此背景下，近段时间市场对高股息板块关注度明显升温。
“人类产生的有效信息，包括大量高价值信息可能不一定是互联网数据，而是沉散在各行各业里的数据。”商汤科技发言人说，“怎样更多汇聚数据，设计更多、更好的网络结构，用更多的计算资源去支撑更大容量的高质量语料，产生更强的智能，是一个至关重要的问题。”这位发言人认为，要解决语料问题，不仅要靠增加语料总量，还需要提高语料质量，甚至要考虑完善数据交换机制，推动人工智能数据基础设施化。
学术成果方面，他曾主持国家自然基金面上项目、国家自然基金青年项目、中央引导地方专项、山西省重点研发项目、山西省专利推广转化项目、山西省应用基础研究项目、山西省高校科技创新项目、企业横向项目等15余项，获得2020年“粤港澳大湾区高性能计算”全国博士后学术论坛二等奖。发表学术论文70余篇， SCI收录50余篇、ESI高被引论文10篇、热点论文2篇，以第一作者发表EI收录论文7篇。第一发明人申请国家发明专利20余项，授权10项，出版专著1部。
对《行动计划》提到的“加速科学研究范式变革”，中国科学院院士、复旦大学校长金力表示，传统的科研范式经历了4个阶段演化：从通过实验描述自然现象的“实验范式”，到通过模型或归纳进行研究的“理论范式”，再到应用计算机仿真模拟解决学科问题的“计算范式”，再到通过大数据分析研究事物内在关系的“数据范式”。今天，随着数据资源不断增长和需要求解的科学问题日益复杂，科学研究的第五范式应运而生，就是在“数据范式”基础上，引入了智能技术，强调人的决策机制与数据分析的融合，将数据科学和计算智能有效地结合起来，利用AI技术学习、模拟、预测和优化自然界和人类社会的各种现象和规律，以解决各种科研问题，从而推动科学发现和创新，这就是科学研究“人工智能驱动范式”(AI For Science)。