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“用高标准农田种小麦，不光种地轻松了，亩产还很高。”近日，奇台县吉布库镇达板河村村民王树忠的170亩耕地播种了冬小麦。过去受制于地块小，在传统耕作模式下，王树忠的粮食产量不高。近些年，随着新疆加快实施高标准农田建设，王树忠种起了大条田，用上了滴灌浇水，还积极应用了土壤改良、水肥一体化、智能物联网装备等技术措施，小麦单产和总产不断攀升。“高标准农田种小麦亩均产量比过去增加100公斤左右，亩产最高达到620公斤。”王树忠说。
数据资产“入表”和数据资产评估则是推进数据资产化的两项重要前置性工作。目前，企业数据资源相关会计处理规定已明确，这有利于准确反映出企业数据资源价值。企业应当严格按照有关要求，结合企业数据资源的实际情况，进行相应的会计处理。数据资产评估对激活数据资产价值有着重要作用，但与传统资产评估相比具有特殊性和复杂性。中国资产评估协会已发布了数据资产评估指导意见，确定数据资产价值的评估方法包括收益法、成本法和市场法3种基本方法及其衍生方法。无论是数据资产“入表”还是数据资产评估，都有待持续完善和提升，以更好适应数据要素合规高效、安全有序流通和交易需要。
事实上，人工智能正深刻改变着社会生活方式和各类产业业态，改变着许多社会职业的性质、内容、工作方式、职业技能素质要求等，会催生一批新的工作岗位，同时会使一些工作岗位减少甚至消失，而改变最明显的是技术技能型岗位，重复性、机械性的甚至是可预设动作的技术技能岗位逐步被“机器”取代，工厂车间再不是从前的模样，无人车间越来越多。
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)。