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李政提到,大模型技术驱动的数字教材和学习系统,让线性化的教学和学习过程变得更加灵活化和网络化,每位学生都可以借助大模型技术,构建属于自己的知识系统。如何高效、准确地与大模型进行对话,将成为学生未来需要掌握的学习能力之一。此外,大数据驱动的行业人才需求分析技术,让大规模人才需求调研不再是一个可望而不可即的任务,专业对应的岗位人才需求数量、任职要求等都可以实时爬取和深度分析,支撑专业建设和课程改革的人才需求调研、工作任务与职业能力分析等,都在数字技术的赋能下变得更精准、更有效。
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“首先,针对故障电池单体难定位,团队提出了一种基于箱型图和基尼不纯度的风险识别方法,这是一种无需构建复杂模型的小样本数据预测技术,此方法能够有效减轻大数据平台在实时计算中的压力,从而提高系统的运行效率。”王浩说。
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