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。

      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。不朽情缘单机版

      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。不朽情缘单机版

      再往前推两年，高股息资产也明显跑赢大盘。2022年，上证红利指数小幅下跌2.42%，同期上证指数下跌15.13%，收益率超过当年上证指数12.7个百分点，超过深证成指23.43个百分点，体现出更好的抗跌性。2021年，上证红利指数上涨7.62%，也超过同期上证指数4.80%的涨幅和深证成指2.67%的涨幅。不朽情缘单机版（撰稿：柳芸诚）