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人工智能与教育的融合8篇

时间:2023-09-06 09:30:34

绪论:在寻找写作灵感吗?爱发表网为您精选了8篇人工智能与教育的融合,愿这些内容能够启迪您的思维,激发您的创作热情,欢迎您的阅读与分享!

人工智能与教育的融合

篇1

关键词:人工智能教育;新模式;改革;构想

教育是着眼于未来的事业,教育的首要任务就是为未来社会培养相适应的合格人才。随着人工智能的诞生和发展,我国已经开始将人工智能应用于教育领域,并显示出人工智能对于弥补当前教育存在的种种缺陷和不足,推动教学现代化和教育发展改革进程起着越来越重要的作用。在现代医学发展中,工程科学与临床医学不断融合,相互进步。近几年,随着人工智能技术,机器人技术,虚拟与增强现实技术,3D打印技术与医学不断的融合发展,衍生出一系列的医学诊疗技术,仪器,大大推进了医学发展。从2013年到2017年,国务院、发改委、FAD连续发文,多次提及医疗走智能化、云化的趋势,为推动智能医疗领域保驾护航。智能与医学的结合已经是大势所趋,因此,为培养大量智能医学人才极有必要对智能医学教育新模式进行深入研究。

一、目前医学教育以及医学人才培养状况

智能医学工程是一门将人工智能、传感技术等高科技手段综合运用于医学领域的新兴交叉学科,研究内容包括智能药物研发、医疗机器人、智能诊疗、智能影像识别、智能健康数据管理等。

智能医学工程的毕业生掌握了基础医学、临床医学的基础理论,对智慧医院、区域医疗中心、家庭自助健康监护三级网络中的医学现象、医学问题和医疗模式有较深入的理解,能熟练地将电子技术、计算机技术、网络技术、人工智能技术,应用于医疗信息大数据的智能采集、智能分析、智能诊疗、临床实践等各个环节。实验教学正是融合型创新人才的最好培养方式。智能医学人才的培养需要各学科间的相互交融更为紧密,学生的创新应用能力才能得到更好的培养。与此同时,由于绝大部分医工结合的专业大部分归属与工科学院下,缺乏必要的临床经验,因而学生不能很好的把握新技术的应用。

而国内相关人才缺口还非常大,目前,国内仅仅有生物医学工程、医学信息工程等工科专业培养医工结合人才。但是囿于培养时间与培养模式,他们往往只能针对具体某一方向,并且目前的培养体系还多着重于工学技术的研究,缺乏临床实践。

二、智能+医学教育的必要性探究

2.1技术进步对医疗人员的诊疗帮助

以癌症的治疗为例,由于针对癌症药物的研究何药物数量非常巨大,对于普通医生在短时间内难以进行准确的判断针对癌症的研究和药物数量非常巨大,具体来说,目前已有800多种药物和疫苗用于治疗癌症。但是,这对于医生来说却有负面的影响,因为有太多种选择可供选择,使得为病人选择合适的抗癌药物变的更加困难。同样,精确医学的进步也是非常困难的,因为基因规模的知识和推理成为决定癌症和其他复杂疾病的最终瓶颈。今天,许多受过专业训练的医学研究员需要数小时的时间来检查一个病人的基因组数据并作出治疗决定。

上述问题在拥有工学、医学双背景的医生手中已经不是问题,通过目前日渐成熟的AI技术,对于大量的医疗数据进行检索,通过可靠的编程手段,通过人工智能技术,建立完备的医疗数据库,帮助医生进行诊疗。据调查,美国微软公司已经研制出帮助医生治疗癌症的人工智能机器,其原理是对于所有关于癌症的论文进行检索,并提出对于病人治疗最有效的参考方案,它可以通过机器学习来帮助医生找到最有效,最个性化的癌症治疗方案,同时提供可视化的研究数据。

2.2智能医学对于新时代医生培养的影响

人工智能通过计算机可为学生提供图文并茂的丰富信息和数据,一方面加强了学生的感性认识,加强了对所学知识的理解和掌握,从而提高了教学质量。同时,人工智能可帮助教师完成繁杂的、需适应各种教学的教学课程、课件等设计,使教师将更多的精力专注于学与教的行为和过程,从而提高教学效率。正如前面所述例子,智能网络模块化学习平台可使教学摆脱以往对于示教病例的依赖,拓展了学生们的学习空间和时间,可极大地提高医学学习效率和教学质量。

教育与人工智能相结合将会创新教育方式和理念。北京师范大学何克抗教授在《当代教育技术的研究内容与发展趋势》中提到当代教育技术的五大发展趋势之一就是“愈来愈重视人工智能在教育中应用的研究”。结合上述人工结合上述人工智能在医学教育中的创新作用,下面就人工智能结合医学学教育新模式提出一些构想。

三、交叉医学人才的培养

3.1建立智能医学人才培养体系的必要性

目前智能医学的研发和临床还存在隔阂,临床医生并没有很好地理解人工智能,无法从实践出发提出人工智能能够解决的方向,而人工智能的产业界热情高涨,却未必能踩准点,所以产业界需要和临床深度沟通融合,才能真正解决看病难、看病贵的问题,缓解医疗资源紧张。目前,国内仅仅有生物医学工程、醫学信息工程等工科专业培养医工结合人才。

3.2医学人才培养体系初步构想

据悉,目前已经有天津大学、南开大学等几所院校开设了智能方向的医学本科教育,旨在弥补上述缺口,相关院校也在积极探索新型人才培养方案。应当为医学生开设人工智能课程,应当培养具备生命科学、电子技术、计算机技术及信息科学有关的基础理论知识以及医学与工程技术相结合的科学研究能力。该专业的学生主要学习生命科学、临床医学,电子技术、计算机技术和信息科学的基本理论和基本知识,充分进行计算机技术在医学中的应用的训练,具有智能医学工程领域中的研究和开发的基本能力。

篇2

关键词:贸易经济人才培养大数据与人工智能挑战

中图分类号:G71文献标识码:A文章编号:1672-3791(2020)06(a)-0028-02

21世纪是一个智能化时代,人工智能与智能系统的不断发展,成为当今世界各国发展的重中之重。2015年来,人工智能快速覆盖了我国的各行各业,这些新型行业的出现,一方面给传统产业、行业和企业带来挑战,使得传统行业开始萎缩,对人才的需求开始下降,而新产业、行业和企业的出现并得到快速发展,因此对人才的需求量逐年增加。这一变革,给高校人才培养带来了巨大的挑战和机遇。

1人工智能背景下的贸易经济专业发展现状分析

1.1贸易经济专业办学与人工智能的联系很弱

从贸易经济专业的办学水平和内容来看,均处于传统阶段,对行业在人工智能方向上的变迁没有系统的认识和认知性教育,贸易经济专业的改革势在必行。

以重庆工商大学为例,贸易经济专业的办学与人工智能的结合非常微弱,甚至可以说基本没有考虑到人工智能与专业办学的结合。最近三年,重庆工商大学的贸易经济专业开始探索大数据与专业办学的结合,苦于师资和其他办学资源的限制,目前仍处于讨论阶段。

1.2贸易经济专业的人才培养仍停留在传统模式上

从开设贸易經济专业的高校来看,人才培养模式均未与人工智能、大数据进行紧密结合,这一现状对专业建设与快速发展的行业之间对现代人才需求之间存在着较大的差距,贸易经济专业需要加快改革的力度。

1.3贸易经济专业的课程体系仍未与人工智能结合起来

从课程体系来看,贸易经济专业的专业类课程设置中不同学校有些差异,标志着各校的专业建设和人才培养有所不同,但是大部分课程设置都是传统类课程,如西方经济学、政治经济学、会计学、贸易经济学、零售学、消费经济学、商品学、市场营销、商务谈判、国际贸易、产业经济学。与人工智能、大数据、数据分析的课程很少出现,传统课程也未与人工智能进行交叉,或者以多种方式将人工智能、大数据及数据分析嵌入各门课程中。

2人工智能背景下贸易经济专业发展的机遇

人工智能与大数据的发展势不可挡,产业体系初具规模,支撑能力日益增强。为贸易经济专业的未来发展带来了不可多得的机遇。

2.1人工智能给贸易经济专业带来了新的发展方向

无论从流通2025还是从流通4.0来看,人工智能与流通、贸易行业的深度结合形成的新行业,成为未来发展的新趋势,这些行业的快速发展,对人才的需求,为贸易经济专业明确了未来的办学方向。

2.2人工智能给贸易经济专业的课程体系改革带来了新方向

开设贸易经济专业的各高校均有自己的一些课程建设的特征和特色,在科学研究方面,多学科之间互相支持也具备了前提条件,这一先天优势,给贸易经济专业进行的课程体系的重构,提供了优越的前提条件。人工智能背景为贸易经济专业的课程体系重构和改革提供了新的方向,贸易经济专业可以在专业课程体系设计上,加大大数据与人工智能与贸易经济课程的结合力度。

2.3人工智能给贸易经济专业学生就业带了新机遇

传统时代贸易经济专业主要为商贸流通类企业培养高端商贸人才,或者为政府部门、科研单位培养管理和科研型人才。人工智能与各行业的结合,孕育出了一些新的岗位,这些岗位需要高端人才,这些人才不止懂贸易、物流、商务的专业知识,更要懂数据、大数据,尤其是能够进行数据处理和分析,并等运用大数据进行管理。同时智能贸易、智能零售、智慧商业、智慧物流等行业对新型人才的需求非常紧迫。

因此,贸易经济专业的办学需要进行深入的市场调研,全面深入掌握行业发展和人才需求的实际情况,重构人才培养的体系和思路,重新设计专业课程,这是提升人才质量的关键。

3人工智能背景下贸易经济专业发展的挑战

人工智能+商贸流通的快速发展,以及人工智能在高等教育中的广泛应用,给高校贸易经济专业的办学和未来发展带来了很大的挑战,一方面传统行业的升级换代需要新型人才;另一方面当前高校贸易经济专业的现有资源的落后制约了教育改革。与此同时,智能化不断进入课程,对教师的替代力度在不断提高,这些变化,给高校的专业建设和专业发展带来了巨大的挑战。

4人工智能背景下贸易经济专业发展的路径

4.1建立适应人工智能+背景下的贸易经济专业人才培养理念

人才培养的创新首先是理念的创新与形成,贸易经济专业在人工智能时代的未来发展之路,是从人才培养创新出发,所以首当其冲的是人工智能+的培养理念的形成,根据区域商贸流通业发展与社会对贸易经济人才培养提出的新需求和高等教育与人工智能的融合发展的新趋势,在持续深入开展贸易经济专业人才培养模式的社会调研的同时,深入进行理论研究和实践探索的基础上,形成适合本校独特的人工智能背景下的贸易经济专业独特的培养模式。即“大德育理念”“大商科理念”“学科交叉融合发展理念”。

4.2构建人工智能+的人才培养方式与手段

贸易经济专业的教师和学生面对的是一个瞬息万变的时代,因此,教师要不断地跟进行业发展,成为理论的“创新者”,同时还要增加著名企业的管理者和实践者成为教学团队成员,来促进贸易经济专业教学与时俱进,促进科研、教学与社会服务一体化,形成风格独特的教学内容体系和教学方法,启发学生多思考,培养学生的创新能力和决策能力。

4.3加强适应人工智能+贸易经济专业教学的新型教师团队

教师是教学的最根本资源,是确保教学质量提升的根本性条件,也是推动教学改革的主要力量,贸易经济专业的一切改革均是基于教师的改革。首先,要加强教师在人工智能方面的学习和提升。其次,我国高等院校的贸易经济专业教师还要探索信息技术、人工智能如何支持教师决策、教师教育教学、改进教学手段等,推动新技术与教师专业发展有机融合,实行线上线下结合的混合教学。最后,贸易经济专业教师要充分认识到人工智能技术的广泛应用,不断可以促使和推进教师的研究能力,形成新型的教师团队。

4.4提升学生的在智慧产业中的就业能力

篇3

关键词 人工智能 网络 专家系统

中图分类号:TP27 文献标识码:A

0引言

20 世纪以来,计算机的发展日新月异,不断更新换代,以最早期的机械运行方式为基础,经历了电子管时代、晶体管时代直到集成电路,时至今日已涉及到人们生活、工作和学习的各个方面,伴随着计算机的出现并逐步普及应用,人们又开始力图根据认识水平和技术条件,试图用机器来代替人的部分脑力劳动,以提高征服自然的能力。

1人工智能的概念

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI,也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。主要探讨如何运用计算机模仿人脑所从事的推理、证明、识别、理解、设计、学习、思考、规划以及问题求解等思维活动,并以此解决如咨询、诊断、预测、规划等需要人类专家才能处理的复杂问题。通俗的说,人工智能可以分为两部分来理解,即“人工”和“智能”,顾名思义就是人造的智能。人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力,以延伸人们智能的科学。

2人工智能和教育的关系

(1)人工智能和教育的关系。人工智能以及人工智能科学从1956年诞生起,其研究和应用领域就与教育紧密相关。人工智能就是研究让计算机接受教育、提高智能的科学技术。AI的研究成果又反过来应用到我们日常生活的各个方面,并可以改进我们的生活。比如应用到教育过程中,促进教育的工作效率(减少教师的数量和工作时间、甚至直接提高受教育者的智能)。还可以产生新的教学模式,如网上学习共同体、合作学习等。(2)人工智能在教育中的应用。人工智能原理和技术从诞生起就应用于教育,其产品通常称作智能指导系统ITS或者智能计算机辅助教学ICAI。

ICAI系统可以采用多种形式。从根本上讲,它是在保证学生和程序灵活性的方式下,应用人工智能原理和技术,组织安排教学系统的各种成分。它并不是根据预先输入的问题、预先想到的解答、预先指定的分支等进行工作,而是根据学生学习时积累的知识而工作。它的一般工作准则和标准,是依赖本身的知识结构和近期活动事件,如学生回答的历史记录。许多ICAI系统都具有这样的重要特点,即能够实现与学生的自然语言对话。

3人工智能与网络教育的融合

随着人工智能的理论与技术发展,其在教育中的应用日渐扩大,例如Internet上的web站点,其网页的组织形式,就包含智能的原理。目前人工智能在教育领域特别是网络环境下的应用主要有以下几个方面:

(1)ICAI。计算机辅助教学(CAI)是由程序教学发展而来。但是以程序教学为理论基础开发的CAI课件,在推理机制和学生模型方面存在不足,因而不能根据不同学生的实际情况进行动态调整,缺乏灵活的应变能力。

借鉴人工智能中的专家系统知识,由于专家系统中包含知识库和推理机两个基本模块,在一般专家系统中再加入一个“学生模型”模块,就构成智能计算机辅助教学(ICAI)系统的基本结构。其中推理机的作用相当于现实教学中的教师,它可以根据知识库中的内容和学生模型推断出每个学生的学习能力、认知特点和当前知识水平,根据学生的不同特点选择最适当的教学内容与教学方法,并可对学生进行有针对性的个别指导,提高教学效果。

(2)智能。在我们传统的教学过程中,最经典的教学模式是以教师为主,教师讲、学生听,它是一种单向沟通模式。这种教学模式的优点是有利于教师主导作用的发挥,便于教师组织、监控整个教学活动进程,便于师生之间的情感交流,因而有利于系统的科学知识的传授,并能充分考虑情感因素在学习过程中的重要作用。

上世纪90年代以来,随着多媒体和网络技术的迅速发展,强调以学生为中心的建构主义学习理论日益流行。这种理论强调在教师主导下以学生为中心的学习,即一种“主导――主体”教学结构。在这种教学并重的结构中,教师是教学过程的组织者、是良好情操的培养者;学生是信息加工与情感体验的主体,是知识意义的主动建构者;教学媒体既是辅助教师教的演示工具,又是促进学生自主学习的工具。

在网络远程教学中,为实现上述教学模式,把人工智能中的智能体(Agent)技术应用到网络远程教学中,并逐渐成为在教学领域实现智能化的一种主流技术。

篇4

关键词:人工智能影视教育课堂在场价值观

人工智能技术作为社会媒介化发展的特殊产物,不仅能够建构起智能媒介化的信息社会,更能深入到传媒研究领域,引导影视传媒研究朝着“互联网+教育”的方向发展。当前影视传媒教育正面临重要的转型阶段,如何通过媒介信息技术调整现有的理论学习模式和教学培养目标,已经成为影视教育进行改革创新的突破口。基于人工智能为教育信息化带来的机遇和挑战,影视教育正致力于从“刀切教育”迈向“精准教育”,从“课堂缺席”转为“课堂在场”,从人才培养模式到教育信息平台搭建,都在不断强化智能教育培养,力求为影视传媒教育的智能化改革和实践提供决策依据。

一、影视教育智能化发展的应用价值

智能化影视传媒研究是教育信息化极为重要的应用场景,人工智能技术不仅拓宽了影视传媒教育的研究方向,同时也在技术手段、渠道搭建、傳媒伦理等层面发挥着重要作用。

1.消除数据鸿沟,发挥智能传媒教育技术赋能和知识平权的双重功能。影视传媒研究是以实践为基础的理论性教学,以培养创新型和复合型人才为教育目标。教育学者是影视文化传播的驱动者,因个体间存在传播技能、信息储备和交往行为方面的差异,造成影视传媒教育具有严重的知识鸿沟。在影视研究学者步入算法教育的重要阶段,智能教育平台可通过读取人的反馈改变原有的教学模式,调整每一位受教育者的天赋类型。与此同时,教育学者能够充分利用算法技术和人工智能手段,获取定制化的影视资源和学习条件,以技术逻辑引导学习流程,用分析框架提高教学模式的理论性和可操作性,通过强化教与学的变革场景,激活文化创作的想象力和逻辑性思维,使科技创新在理性与感性、理论与实践的引导作用下,从一般的理论教学形成智能媒介化的信息教学模式,从单向传授转变为双向互动的学习教育模式。

2.拓宽学习渠道,推动教育形态从理论课堂到智能媒体教育课堂的变革。人工智能技术与影视教育教学的深度融合,正引发起一场新的教学革命。从教育手段和学习途径上来看,原有的课堂教学已无法满足理论和实践的双重需求,大数据催生出的智能化影视教育,在虚拟世界和现实世界间搭建起新的算法课堂,利用人工神经网络简化理论教学的概念,又通过具有超强运算能力和通讯能力的技术手段协助实践操作。例如,人工智能照相机作为辅助型的教学工具,被运用于智慧课堂的摄影实践教学中,借助云端技术和物联网连接远程数据中心,可以帮助不懂摄影技术的学习新手尽快了解电影拍摄的理论框架和基本技能,推动教学场景从应用性教学到智慧型课堂的氛围建构。人工智能与影视教学的跨界融合,成为智能传媒教育进行颠覆式创新的重要表现形式,教育形态正逐渐从智慧课堂过渡到智慧校园,从传统的理论范式过渡到智慧媒体的应用型范式,帮助构建起新的学科话语体系。

3.重视传媒伦理,推动智能化影视传媒教育价值观和技术性的生成。人工智能是以追求效益为初心的理性工具,在技能研发阶段尚未对伦理规范提出强制要求,技术伦理向来是人工智能难以逾越的一道鸿沟;影视传媒教育则是以培养学生的伦理观和价值观为出发点,重视以道德审美为核心的理性意识。智能化传媒教育将信息技术和影视教学进行结合,使得理性工具得以同理性意识深度融合,人文关怀建立在技术作用之上,这既是培养受教育者核心价值观的时代需要,亦是强化人工智能技术伦理的有效途径。人工智能时代,强调智能化影视传媒教育技术性和价值观的生成,与其说是建立在影视教育应用场景上的技术伦理规范,不如说是借信息技术完成对传媒伦理和受教育者价值观的理性建构,让人工智能发展紧密联系意识形态和伦理道德问题,加深技术手段和教育学习的彼此作用,从而获得传媒教学在伦理层面的共识。随着传媒影响力的逐步扩大,以内容为载体的影视教学活动意味着要担负起更重要的教学责任,学科研究核心价值观的建设必须以注重传媒伦理和技术伦理为教学基础,重新建构现有的伦理道德观念,为人工智能技术注入价值观的活的灵魂。

二、影视教育智能化发展的风险问题

人工智能技术的迅速发展,赋予影视传媒教育极大的应用价值,与此同时也面临着潜在的风险问题。

1.灌输式教育仍占据主流,智能化影视教学陷入价值认知困境。在人工智能技术出现以前,理论+实践的教学策略已经成为一种固定的形态存在于传统影视教学工作中,受教育者根据统一的培养目标规划自己的学习方式,包括影视创作及影视理论等相关课程都按照相同的培养模式进行。由于教育主体对人工智能的认知存在两极分化的现象,过往只能够通灌输式对学生进行强制教育,智能化影视教学则是处于小范围内的实践和创新。对影视教育而言,理论与实践是学习的内容,继承与创新才是研究的实质。明确人工智能教育的价值认知,从灌输教育逐步迈向定制化教育,为高校的人才培养提供重要的智力支持,应当是影视教育智能化转型发展的着力点。

2.智能教育应用场景缺乏思考,其深度和广度有待进一步挖掘。当前,智慧课堂、智慧校园的出现奠定了智能传媒教育的基本雏形,依靠大数据、物联网等信息技术支撑的智能传媒教育,在平台搭建层面已出现显著性成果,但对应用场景的深度和广度挖掘还存在明显问题。影视教育智能化应当以追求个性化和定制化教育为目标,崇尚的是终身学习的教学理念,不应当将人工智能技术仅局限于传统的教学课堂,除了要从“线下”走向“线上”,还需要考虑到以人机交互为主要形态的教学应用场景,挖掘人工智能教育更多的应用情境和展现方式,从而对影视课堂的理论与实践教学价值提供合理的在场性证明。

3.专业壁垒依然存在,智能化教学成果马太效应极为明显。智能教育世界要求培养更加多元化的应用型人才,但人工智能的马太效应逐渐渗透到影视传媒教育工作中,也会导致教学成果受到出现严重的失衡现象,难以满足高校对人才培养的多元化需求。作为艺术研究的影视教学活动,其科学精神和创新实践同样重要。尤其在媒介融合背景下,要想推进受教育者从“影视学者”逐渐过渡到“影视作者”,人工智能不仅需要满足师生的定制化教学任务,还应当破除专业和行业的壁垒,对其相关联的学科和传媒领域进行合作,才能够改变当前智能化影视教育在教学模式上面临的不足,不断为社会输送更多的应用型人才。

三、影视教育智能化发展的转型实践

面对智能传媒教育的风险与挑战,影视专业更应当立足于自身的教育发展特色,从人才培养模式、应用场景建设、教育资源整合等方面,推进影视教育智能化发展的转型实践。

1.从“灌输教育”走向“精准教育”,创建新的人才培養模式。智能传媒教育范式的自主性建构,应当立足于对传统教学效率和人才培养模式的颠覆。基于当前影视传媒智能化发展在人才培养模式层面的不足,其转型实践需要从受教育者的个性化需求出发,在师生、家长和社会的通力合作下,创建新的人才培养模式,利用碎片化学习完成系统化的学习过程,逐渐从“灌输式教育”走向“精准化教育”。例如,人工智能时代对影视学生的培养更趋向于“以个人为导向的系统化学习”,通过前期对受教育者的大数据整理,对每一位同学的逻辑性、想象力、创造性和沟通能力等进行分析,从影视理论和影视创作两大方向出发对受教育者形成定制化的学生画像,并提供针对性的智慧作业,帮助教师采集学生的学习情况,从而实现规范化的信息管理。可以预见的是,智能传媒时代,“互联网+教育”学习模式的生成,在推动知识平权化等方面发挥重要价值,成为影视教育智能化追求的重要转型路径。

2.从“课堂缺席”走向“课堂在场”,打造新的传媒教育平台。人工智能不仅要改变传统的人才培养模式,同样也应当提供更加多元化的学习应用场景。过去的影视研究多局限于单一的课堂场景,采用课上理论和课下实践的方式进行授课,完成影视教学的闭环。人工智能时代,影视传媒教育应当调整原有的受教育模式,通过搭建合理的人工智能应用平台,可以巧妙地将课堂场景与智能技术结合起来,为受教育者提供更加多样性的教学应用场景,从而实现成长课堂的“在场共生”。例如,人工智能可以带动影视制作的推陈出新,通过搭建智慧超媒体系统,将电影屏幕从影院搬到校园,自动生成无穷界面。与此同时,影视传媒的智能化还可以帮助教师自动生成电影梗概,将理论性教学转变为可视化形象,使电影理论同定制化的影像人物之间建立匹配关联,让教育场景从线下逐步延伸到线上,为影视研究提供重要的云服务。

3.从“媒教分离”走向“共建合作”,实现产研学的自主对接。影视教育智能化发展的最终目的是为了寻求理论与实践的融和,帮助构建起传媒教育和传媒业界的良性生态关系。传媒教育智能化也可以全面提高受教育者的学习效率和工作效率,通过优化教育资源,带动影视内容的高质量生产、影视人才的高质量创作。因此,从“媒教分离”走向“共建合作”,引导产研学的自主对接也成为了影视教育智能化转型实践的有效探索。未来的影视传媒发展,能够抓取海量资源建构独立的影像景观模型,为机器人参加艺考创造可能性,并且也可以紧抓电影内容的智能化生产,从前期的电影脚本自动化写作到后期的虚拟演员个性化定制,系统均可以对剧本创作、电影拍摄等课程进行精准化评估,从中筛选出符合影视公司要求的作品,进入后续的市场化操作。

篇5

【关键词】大数据时代;人工智能;计算机网络技术

引言

科学技术的飞速发展,使计算机网络成为人们生活和工作的重要组成部分。在计算机应用领域,将人工智能与大数据进行融合,可有效解决计算机网络管理中安全性的问题。然而,在大数据时代背景下,由于人工智能技术的发展仍处在探索阶段,在计算机网络技术中的应用还存在许多问题。基于此,深度探讨人工智能应用优势,并针对人工智能在计算机网络技术中的应用提出几点建议,具有十分重要的意义。

1大数据时代人工智能技术的含义及应用优势

1.1大数据下的人工智能技术

人工智能作为计算机技术体系下的分支,是一门融合开发和研究为一体,主要作用于开发人类智慧所应用的科学技术。在人工智能不断发展的历程中,对于人工智能的探索逐渐延伸至管理学、语言学、社会学等学科,使人工智能能够更好地接近人类大脑,完成对社会中存在各类要素和信息的采集,并模拟出人脑对图像和声音出现的反应。在大数据时代背景下,人工智能可借助大数据内容多和规模大的特征,替代人们完成部分工作,为人们生活和生产提供便利,以进一步增强人们的幸福感。人工智能与大数据的配合,可将人类思考习惯进行数字化处理,并完成对数据的储存。在未来发展中,人工智能可实现对人类日常生活的复制,实现机械化的自动操作和控制。通过大数据和人工智能的相互配合,可为人类和技术的发展提供更广阔的空间。1.2大数据时代下人工智能在计算机网络技术中的应用优势在大数据时代背景下,人工智能在计算机网络技术中应用所体现的优势,主要体现在以下几方面:①完成对信息的预测,在计算机网络运行中,要想提升运转速度就要及时处理系统中存在的模糊数据,但对于这部分信息价值的辨别存在一定的难度。如依照传统处理方法会增加系统运行成本,对系统造成影响。在大数据时代人工智能的干预,可依据模糊分析理论更有效辨别信息价值,完成对信息的预见,进而实现计算机网络运行效率的提高。②增加网络监管能力,计算机系统的快速发展使得计算机网络结构日趋复杂,为网络监管带来难度。而人工智能的参与可实现对网络的分类管理,不但提升管理的效果和能力,还为网络营造更加安全的环境。③人工智能强化数据整合,在人工智能和大数据相互协作下,对于计算机网络空间中存在的信息进行快速整合,完成对各类资源的有效配置。还可加快资源整合的速度,减少资源的消耗,降低计算机网络的运行成本。

2大数据时代下人工智能在计算机网络技术中的应用对策

2.1计算机网络安全管理中人工智能的参与

①在计算机网络网络安全入侵检测中应用人工智能。在大数据时代下,计算机网络环境日趋复杂,各类病毒和木马的入侵可对网络造成不可逆的影响。而在计算机网络管理中应用人工智能,可通过对以往入侵情况的分析,建立数据集成的系统,通过数据编码将入侵特征进行编码转换,在系统中储存完整的信息。一旦计算机网络出现入侵系统的情况,对网络安全造成威胁,系统就可依据设定对入侵类型进行辨别,并完成安全处理,保障计算机系统和网络的安全。②数据挖掘技术在计算机网络安全管理中的应用。数据挖掘主要是指将网络从主机会话中分离出来,并通过对网络控制实现计算的规范化,并将其产生的数据储存到数据库中,在遇到网络风险时就能完成数据的辨别。③人工神经模拟。人工智能的模拟技术可模仿人类大脑的思考和处理逻辑,在网络运行中,可对噪声等要素进行识别,并通过检测,完成对网络的安全性检查,提升网络运行安全性,提升检测的质量。④危险信息拦截和垃圾处理。在计算机网络安全管理中,人工智能可在网络系统中建立智能防火墙,对部分危险信息进行识别,并完成拦截。还可在系统设置访问权限,提升安全防控的效果。同时,在垃圾处理方面,人工智能和大数据的相互配合,可实现对网络遗留数据痕迹和垃圾的检测,快速找到包含病毒的文件,并在人工智能处理模式下完成病毒的处理,消除网络中存在的安全隐患。另外,人工智能可完成对系统资源的扫描,通过对信息的分析和处理,将数字化数据反馈给用户,使用户更加直接地了解计算机网络的运行状况,为进一步保障计算机网络安全提供帮助。

2.2计算机网络管理系统中人工智能的导入

①系统数据库技术。在计算机网络系统中,利用人工智能技术将计算机系统运行的内容转化为数据,将简单内容在变为复杂的程序,在运行中对其进行不断的优化,找到有效的运行方式,实现对系统对有效的管理。这种人工智能和大数据的相互配合,可有效弥补传统数据加工在内容逻辑性方面的缺陷,并通过数据库的建立,使得计算机网络系统在运行速度和储存空间方面都得到提升。②智能问答技术。在计算机网络搜索功能中,人工智能技术的参与可使得用户利用部分有效信息就能获得海量的资源,提升网络资源的使用效率。这种智能问答方式主要以简单指令为核心,通过对关键词的识别在海量数据中快速筛选到相关的资料,获取到用户需要的内容。这种工作方式可减少搜索的时间,完成对资源的合理应用。比如,用户在搜索栏中输入“流行乐”,当下在音乐市场中流行的乐曲都能显示出来,并带出“流行乐”相关的搜索标签,找到更多相关的信息和数据,减少搜索的时间,并提升搜索的整体质量。③智能技术。计算机网络系统可完整记录用户的搜索数据,并从海量资源中挑选出相关内容,完成对用户的精准推送,这种服务的机制,可减低用户大量搜索的时间,并在短时间内找到更有效的相关信息,提升计算机网络系统的应用效果,带给人们更多的便利和帮助。

2.3计算机网络运营系统中人工智能的支持

目前,计算机网络与行业领域的深度融合,奠定了计算机网络的发展基础。同时计算机网络所支持的各类平台,可为整体网络管理工作的开展提供对接渠道,依托于信息传输机制,可有效提高数据传输的时效性,进一步为行业的发展提供保障。(1)在企业管理方面。大多数企业在运行过程中,将产生大量的数据信息,有价值与无价值的信息将呈现出同步传输的模式,计算机网络系统的应用,则是对此类数据信息进行有效整合与分类,为管理人员提供一定的信息决策支持。人工智能的融合,对于原有的计算机网络运营系统来讲,则可有效建立起一种基于人工智能实现的运算环境,通过大数据技术的价值信息挖掘、神经网络与模糊网络的精密算法等,可有效提高数据信息的统计能力,以此来节约企业资金成本的投入。此类人工之能的导入可为企业经济管理建立一种数据运营框架,在相关信息的输入下,可按照有序性的运算模式实现数据的分析,进而提高企业自身的运营质量。(2)在教育教学方面。计算机网络与教育领域的结合,是我国教育改革的一个重要实现载体,通过网络海量资源的支持,可为学生提供更为全面的信息。例如,以人工智能技术为载体的信息分配机制,其可有效建立起一智能化数据体系,学生通过网络进行作答时,计算机系统的分配机制可依据学生作答情况,将各类信息进行精准记录。同时,平台本身还可依据学生的作答信息进行学习行为方面的预期分析,然后针对某一时间点下数据信息呈现出的异常特性来分析出学生学习行为的发展方向,并将此类信息及时反馈到系统中。通过此类信息的正确界定,可对教师的教学行为以及学生的学习行为等进行有效规范。人工智能的支持下,可令计算机网络呈现出智能化运作的特性,对于当前信息时代的发展态势来讲,智能化、自动化的运营模式在行业领域中属于一种必然导向,为此,应针对行业本身的需求,界定出技术的应用形式,以此来发挥出技术应有的价值效果。

篇6

[关键词]人工智能;包装专业;人才培养转型

人工智能时代,是继农业革命、工业革命后,人类现代社会的第三次浪潮时代。以人工智能、大数据、物联网等为代表的新技术、新应用应运而生[1]。包装产业作为典型的传统产业,人的操作技能与经验曾发挥着决定性的重要作用,对生产效率、产品质量等有着重要的影响。然而,随着包装产业向绿色化、数字化、智能化、融合化的技术升级与转型,企业的岗位设置和人才需求也正在发生巨大变化[2]。为了深入了解包装相关产业的转型,深圳职业技术学院传播工程学院会同中国印刷科学技术研究院针对四类包括包装印刷生产企业、包装设计公司、设备制造企业和终端品牌客户在内的28家大中型代表性企业开展了“人工智能时代包装人才需求的调研”。本文将结合这次调研结果,探讨人工智能时代高职院校包装专业人才培养转型。

一、包装相关企业用人现状分析

根据调研数据分析,对于包装印刷生产企业,人员占比最大的是印刷生产人员和印后加工人员,这体现出目前我国包装印刷生产行业的现实情况,即印刷生产及印后加工自动化、数字化、智能化水平都处于较落后的状态。但随着数字车间、智能工厂的建设,印刷生产、印后加工、质检、仓储物流岗位将更多地被智能化设备所替代[3],因此这些岗位的人员需求度将逐年降低。对于包装设计公司,人才需求主要集中在策划及包装创意设计人员,且设计师岗位工作目前受到人工智能技术的冲击较小。这也说明在人工智能时代,设计师岗位结构变化不大,因为设计岗位属于智力劳动型岗位,对设计师的专业知识和创新能力要求较高。作为包装印刷企业服务商的设备制造企业,其主要人员岗位均集中在产品研发人员、产品生产人员及售后服务人员。在这次人工智能技术革命中,设备制造商将发挥着重要作用,其产品要满足智能化的需要,就必须掌握并应用人工智能相关的技术,所以未来其产品研发岗位必定是设备制造企业的核心岗位,且对人才的要求较高,需求较旺盛。而对于最受毕业生就业喜欢的终端品牌客户其产品研发人员的比例远远高于前三类企业,产品研发人员一直是终端品牌客户关注的主要岗位,未来需求也将保持稳定。在调研中我们还发现,除了上述固有岗位结构变化外,对于包装类企业在人工智能时代也将催生一批新的就业岗位,如IE工程师、智能设备操作员、云服务平台运维人员、智能化信息管理人员、智能化物流管理仓储人才、智能化服务平台的运营人员等,这些新岗位的出现为包装高职教育提出更高的人才培养要求。

二、人工智能时代对包装专业高职人才培养提出的新要求

人工智能时代,技术创新不断涌现,包装产业结构也随之调整,在人才知识结构和专业技术能力要求两方面对包装专业高职人才的培养提出了新要求。

(一)人才知识结构要求

根据调研数据分析,从企业选择数量来看,人工智能时代,包装专业人才需要具备的知识,按照占比排前的依次为“包装策划与营销知识”“包装结构设计”“智能包装技术”“包装造型设计”。在人工智能时代,包装专业人才需要跨界融合的趋势越来越明显。作为一个包装从业人员要不断强化市场营销意识,根据包装产品的属性与特点,结合市场与消费者需求进行设计开发,并将功能、结构、装潢、材料、生产工艺等方面的因素同时考虑,进行针对性、多样化包装设计。例如,包装设计已由单品包装转为系列化的包装设计,一套茶叶包装可扩充为茶叶包、茶叶盒、茶叶手提袋等多种包装产品。另外,人工智能时代,智能包装必定成为包装行业的主流趋势,因此,日常工作中,包装设计师在保留包装产品基本功能后,还应设法提升产品的附加价值,进行品牌推广的同时需增加感知、监控、定位、记录等相关信息的辅助包装设计功能,帮助客户对产品流通全程进行跟踪、监控,以提高供应链整体效率,使客户安心放心使用产品[4]。与此同时,包装专业人才还应具备数据统计与分析、AR/VR/HTML5等新技术知识,可以帮助包装设计师了解消费者的心理动态,设计出更符合消费者需求的包装产品。

(二)专业能力要求

人工智能时代,随着客户需求的提高、包装承载功能的丰富,包装相关企业对于包装专业人才的能力有更高的要求,各调研对象对必备能力的选择,从选择的数量上来看,对于包装专业人才必须具备的能力排名靠前的分别是“对市场品牌的敏感度与审美”“包装造型与外观创意设计能力”“包装产品策划能力”和“包装结构设计能力”。这充分说明包装专业人才属于智慧型人才,需为客户提供品牌策划与设计方案。为此,首先要了解客户需求,对设计品牌的起源、特点及标志有一定认识,才能正确、清楚地进行需求定位;其次才是设计环节。而人工智能时代,包装专业人才的竞争,将不再局限于纸面上的设计图案,创新思维将成为当前包装策划设计人才的核心竞争力。

三、人工智能时代高职院校包装专业人才培养转型建议

人工智能等新技术与包装产业的融合对包装教育提出更高的要求和人才培养规格[5]。高职教育作为一种比其他教育类型更贴近市场、更注重实用性的教育,需要及时调整专业定位和人才培养目标。

(一)专业定位

高职教育以市场和就业为导向,企业需要什么样的人才,我们就应当培养什么样的人才,从前面的调研数据可知,无论是知识结构还是能力要求,策划和设计都是最重要的两个点。包装策划指根据产品特色与生产条件并结合市场与消费需求,对产品的市场目标、包装方式与品牌定位进行整体方向性规划定位的决策活动。包装设计则是一个大设计概念,包含装潢设计、结构设计、造型设计、运输包装设计、工艺设计等[6]。目前包装人才培养方面各院校更多偏重于设计、技术方面,而忽视了策划。未来,整个行业对具有市场数据分析、文案写作、创新思维、市场营销的策划类人才将有更多的需求。包装人才,策划先行,包装专业需在策划类课程建设、师资培养等方面投入更多精力。

(二)人才培养目标

包装产业的融合性特点使得包装专业人才跨界融合的趋势越来越明显。未来,行业将更需要能提供包装整体解决方案的复合型高技术高技能人才,因此在人才培养目标的制订上将体现以下三个方面的特点。1.具有跨学科、跨专业知识背景调研数据显示,包装企业从业者往往身兼数职,需要同时掌握多种专业知识和业务知识。例如包装策划人员,一方面要有市场营销知识和品牌推广能力,对于客户消费心理有基本的分析和判断;另一方面还需要具备设计思维和设计技能,同时还应对各种包装材料、包装形式、包装工艺有深入了解。因此包装人才培养,不仅要具备包装设计、包装材料、包装工艺等知识,还要具备计算机软件应用、市场营销等方面的知识和技能以及人工智能基础知识。2.具有运用大数据分析、人工智能、物联网技术的能力目前包装企业还面临设备操作智能化水平低、数据信息交互机制缺失、生产劳动强度大的局面。为了更快地推进包装企业的智能化,实现高质高效,包装企业现阶段更需要一批既懂包装专业知识,又精通大数据分析、信息化、网络化、智能技术的技术型人才。包装专业人才同样需要运用大数据分析客户需求、客户喜好,同时能够将人工智能技术、物联网、区块链技术引入包装设计中,发展智能化包装。3.具有创新思维创新是企业发展最核心的动力,从前面的调研也可以看出,在人工智能时代,创新技术和创新设计已经成为企业的第一核心竞争力,特别是作为包装专业人才,需要通过策划、创意设计进行包装的创新以满足功能上的新要求和视觉上的新鲜感。没有创新思维,就像无本之木,没有办法实现包装在功能、形式、外观、材料等方面的创新。企业首先看重的就是创新思维,其次才是专业能力。高职院校应在平时教学中注重培养学生基于专业知识的发散思维,通过各种竞赛锻炼创新实践能力。应积极组织学生参与“包装之星”“世界之星”“全国包装设计职业技能大赛”等科技竞赛,以赛促学,以赛育人,参与设计专题讨论交流,切实提高学生的专业素养和培养质量

四、结语

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关键词:智能制造;智能科学与技术;人工智能技术;机器人;实验平台建设

智能制造是基于新一代信息技术,贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节。具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。是信息技术和智能技术在装备制造过程技术的深度融合与集成。加快推进智能制造,是我国在全球新一轮产业变革竞争背景下出台的《中国制造2025》的主攻方向。广东省作为国内制造大省和全球重要制造基地,也对接印发了《广东省智能制造发展规划(2015-2025年)》。针对广东省制造业的创新能力、产业结构、信息化水平的缺乏竞争力的问题,大力实施创新驱动发展战略,推动智能制造核心技术攻关和关键零部件研发,推进制造过程智能化升级改造,实现“制造大省”向“制造强省”转变。创新驱动,智能化升级改造需要国际领先水平人才的引进和高等院校实战型工程技术人才培养。我院智能科学与技术专业就是面向广东智能产业的深度融合设置的。其专业实验平台的建设需要针对广东省高端装备、制造过程、工业产品智能化等领域的薄弱环节,以“机器智能”为方向,完善实验教学体系、整合实验教学资源,开设综合性、创新性的实验项目,培养学生实践能力和创新意识。紧密联系企业,针对智能制造关键技术协同创新。培养具有智能系统开发与设计、智能装备的应用与工程管理能力;能在智能装备、智能机器人、智能家居等领域从事智能系统的是开发与设计、应用于维护、运营与管理的“厚基础、强应用、能创新”的高素质工程应用型人才。

1专业实验平台建设思路

面向智能制造专业实验平台的建设,依据《广东省智能制造发展规划(2015-2025年)》中发展智能装备与系统,工业产品、制造流程智能化升级改造的任务,从智能科学与技术知识体系中提取专业发展方向的课程,建立完善专业实践教学体系。以“机器智能”为方向建设人工智能与机器人实验室为核心,以项目、科技竞赛、紧密对接企业协同创新为手段,培养学生能够运用工程基础知识和专业理论知识设计工程实验,分析实际问题的能力,培养学生查询检索资料文献获取知识的能力,培养学生能够综合运用自然科学知识、专业理论知识和技术手段设计系统和过程解决实际问题的能力。通过科技竞赛等活动,培养学生在团队里具有工程组织管理能力、表达能力和人际交往能力。通过与企业的合作,掌握基本创新方法,并让学生具有追求创新的态度和意识,以培养学生的综合素质和能力为重点。立足华软学院电子系电子信息工程嵌入式专业、自动化专业、通信工程专业现有的平台优势,按照“整合、集成、共享、提升”的基本思路,完善支撑体系,优化验教学资源配置,建设一个能够与广东智能产业深度融合的阶梯形层次化实验平台。

2实验平台建设内容

智能科学与技术专业实验实践平台的建设要依据实验教学体系的构建,突出面向智能制造工程实践为特色,按照学生的成长需要,建立阶段化、层次化、模块化的实验教学体系。

2.1专业实践课程体系建设

面向智能制造的智能科学与技术专业定位是以工程应用型人才培养为目标的,是在通识教育基础上的特色专业教育。专业课程体系的建设首先还是以培养学生具有扎实自然科学基础知识,人文社会科学知识和外语应用能力为基础,其次是智能科学与技术专业技术基础课程,如数字系统与逻辑设计、数字信号处理基础、信号与系统、电路分析与电子电路;c语言程序设计与算法分析、数据结构、数据库与操作系统、微机原理与接口、传感器与检测技术等。最后是专业方向类课程,也是专业的核心课程,如制造业基础软件中的嵌入式软件、工业控制系统软件,工业机器人中人工智能技术应用和智能控制技术。主要有知识获取模式识别;数据通信与网络;嵌入式系统移植和驱动开发;嵌入式应用开发;人工智能与神经网络;智能控制技术;机器人学等课程。培养学生具备计算机技术、自动控制技术、智能系统方法、传感信息处理等技术,完成系统集成,并配合专业实践课程体系如图1,完成电子工艺实习、技术基础课程、核心课程的课程设计和综合项目实验,并在工程应用中实施的能力。

2.2实践教学体系建设

依据专业实践课程体系,构建主要包括计算机基础、电路基础、信息与控制基础、嵌入式技术、机器智能系统五大模块开展不同学习阶段层次化的实验教学体系。主要包括基础类、专业实训类、综合创新类。

1)基础类实验注重开设与课堂教学中基本理论相结合的精品实验项目,并逐步提升基础实验课时的比例。从实践中启发引导学生牢固掌握基础理论知识。除此之外,还要注重工作方法和学习方法的能力培养,如收集信息查找资料、制定工作计划步骤、从基础理论到解决实际问题的思路以及独立学习新技术的方法和评估工作结果的方法。培养学生厚实的专业基础知识和能力。

2)专业实训类实验主要以项目教学、案例教学、情景教学方式培养学生利用专业知识及方法独立解决行业领域内的任务和问题并能够评价结果的能力。如智能传感应用项目,人工智能技术实验项目,知识表示与推理项目,计算智能项目,专家系统,多智能体系统;机器人项目,如最小机电系统组成,如何完成对电机的控制;利用单轴或双轴控制平台实现基本搬运装配作业。

3)综合创新类实验注重培养学生从理解问题域开始,获取数据和知识、开发原型智能系统、开发完整智能系统、评估并修订智能系统、到整合和维护智能系统六个阶段构建智能系统。如开展人工智能技术在智能制造中的应用包括产品设计加工、智能生产调度、智能工艺规划、智能机器人、智能测量等;直角坐标机器人实现码垛搬运、多关节串联机器人、弧焊机器人实训等。

4)科技竞赛、与企业协同创新,通过观察记录待智能化升级的工厂生产过程,发现定义问题、提出假设、搜集证据检验假设、发表结果、建构理论等实验过程设计的能力。培养学生掌握基本创新的方法,团队协作管理能力、表达沟通能力等。如嵌入式设计大赛、机器人大赛等科技竞赛;以及针对自动化生产线的嵌入式工业控制系统设计;针对原材料制造企业的集散控制、制造绦屑成应用;针对装备制造企业的敏捷制造、虚拟制造应用;工业机器人在汽车、电子电气、机械加工、船舶制造、食品加工、纺织制造、轻工家电、医药制造等行业的应用。

2实验教学保障

智能科学与技术实验平台建设以人工智能与机器人实验室建设为核心,结合目前学院嵌入式系统实验室、自动控制实验室、传感器技术实验室、通信原理实验室资源,仪器设备共享共建的原则,系统化筹备购置。人工智能机器人实验室主要针对智能系统设计开发和机器人应用,基于计算机系统的人工智能技术学习应用包括人工智能技术在智能制造应用和工业机器人仿真软件ABB Robot Studio。基于“探索者”机器人系统控制实训箱Rino-MRZ02(包含履带机器人、双轮自平衡机器人、5自由度机械臂、6自由度机械臂等)

可以开展的项目有:利用启发式算法、遗传算法、蚁群算法等模糊数学理论对工业产品设计进行性能模拟、运动分析、功能仿真与评价;利用人工神经网络自学习、自组织构造产品加工过程新能参数预测模型。利用模式识别、机器学习、专家系统、多智能体系统进行感知、并对环境的改变进行解读、动作进行规划和决策;利用专家系统、遗传算法、模糊逻辑集中式解决生产调度多目标性、不确定性和高度复杂性的问题,寻求最优规则,提高调度的速度;利用蚁群算法、遗传算法分布式多智能体系统进行问题分解、彼此协商、任务指派、解决冲突。

履带机器人可开展电机控制实验;运动控制实验;HD轨迹控制实验;无线通信实验。双轮自平衡机器人呢可开展自平衡模块实验;倒立摆算法实验;双轮载具运动实验。6自由度双足机器人可开展双足运动控制实验;步态规划实验;双足平衡实验;机构改装实验。5自由度机械臂可开展机械臂运动控制实验;颜色分拣实验。可扩展为8自由度双足机器人、轮腿式机器人等技能提高类课程设计。

通过ABB公司的机器人仿真软件RobotStudio进行工业机器人的基本操作、功能设置、二次开发、在线监控与编程、方案设计和验证的学习。

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上市公司中,威创股份(002308)联手百度利用AI技术打造“智慧幼教”,打造智慧幼教行业解决方案,助力产业升级。视觉中国(000681)与百度签订了战略合作协议,将在内容正版化、人工智能领域建立 全面深入合作,将业务延伸至旅游、教育等2C端产业。

郑商所:调整硅铁1801合约交易保证金标准和涨跌停板幅度,自2017年12月7日结算时起,硅铁期货1801合约交易保证金标准由原比例调整为14%,涨跌停板幅度由原比例调整为8%。

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