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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)。

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人工智能技术可以将海量学习资源、虚拟实训场景通过平台提供给各地各类学习者,并可以通过动态追踪监测记录不同学习群体的学习过程轨迹,采集、分析和处理相关数据生成专属的个性化“数字画像”,从而为不同学习需求的学生提供最适合的优质职业教育。人工智能技术赋能职业学校成为校园无限开放、服务对象和功能更加多元、便捷高效的技术学习中心,是职业学校未来应然态势。

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    如何解决执行案件长期高位运行的问题?必须加强联动共治,深化执源治理。要积极争取党委领导,以“头拱地”的决心和钉钉子精神推进落实党中央关于执行工作的系列重要部署,积极与有关部门共商源头解决执行难的治本之策,做深做实执行难综合治理。要畅通完善法院内部“执源治理”机制。依法加大财产保全适用力度,“以保促调”“以保促执”,从源头上减少执行案件。以“立审执一体化”促进生效裁判自动履行,探索建立“执行建议”制度提升裁判文书的确定性和可执行性,努力在审判环节把问题解决。要正确区分“执行难”与“执行不能”,保持攻克“执行难”力度不松,通过“终本清仓”“执破融合”等方式依法解决确实存在的“执行不能”案件,促进市场有序出清、盘活资源。

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