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“具体而言,其一,可设立科研评价的‘教学因子’,即对一个高校教师的科研业绩评价,除了要看其承担科研课题的能力、论著发表的水平、科研获奖的情况等,还要关注和参考该教师的科研成果转化为人才培养资源的转化度;其二,可研创学科建设成效评价的‘人才培养指数’。近年来,在教育部学位中心的学科评估、‘双一流’建设成效评价和各类高层次人才评选中,人才培养尤其是科研育人情况受到越来越大的重视,体现了教育评价对科教融汇的牵引作用,应予以坚持和拓展。”卢晓中建议。
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经过近10年努力,葛健团队终于有了第一份收获。葛健认为,要想使用人工智能在海量天文数据中“挖”到极其稀少的新发现,就需要创新人工智能算法,并且利用基于新发现现象物理图像特征所生成的大规模数据集进行训练,使之能快速、准确、完备地探寻到很难在传统方式下找到的稀少而微弱的信号。
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