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“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。

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面对学习者的个性化需求,高职学校要坚持“需求牵引、应用为王”的原则,对学习者进行分层、分群、分类,为不同的学习者、在不同时间,提供全过程、智能化、个性化服务。这对于高职学校来说至关重要,虽无法为每一个学习者提供一对一的服务,但通过数据分析为学习者画像,可以精准了解学习者的需求,快速为学习者提供相匹配的服务。这便是高职学校以学习者为中心提供教育教学服务的必要性,也是驱动职业教育数字化转型的关键。

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    在中国工程院院士王坚看来,以“数据要素×”实现科技创新效能倍增,与当今时代“数据驱动型创新”特点高度契合。王坚把20世纪形成的传统创新模式称为“电气化驱动创新”。正是在电气化的强有力推动下,与激光、互联网、计算机等有关的科技发明不断涌现,塑造了人们的生产生活方式和社会面貌,可以说20世纪是电气化驱动科技创新的世纪。进入21世纪,以美国数据科学专家、图灵奖得主詹姆斯·格雷为代表的科学家提出“数据密集型科学发现”,凸显数据对科技创新的重大价值。

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