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技术赋能时须警惕“算法黑箱”。算法在数据处理和信息推荐中发挥着核心作用,但其运行机制往往不透明。一旦算法被不良信息干扰,可能会向学生推送偏离主流价值观的内容。部分学生会沉迷其中,忽略了思政知识的学习,甚至模糊了价值判断。为规避“算法黑箱”风险,高校应建立严格的算法审查机制,确保算法筛选出的思政教学资源符合主流价值导向。同时,教师要引导学生正确看待数智技术推送的信息,培养批判性思维。
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鉴于此,云南天文台博士生郭帅帅和研究员季凯帆、郭建恒等人,基于机器学习的方法,在一个包括了恒星质量、金属丰度、初始自转周期、行星质量、轨道半长轴等的参数空间中,计算了15000余条潮汐演化的模型。随后,他们对这些演化模型作了复原,得出不同年龄条件下恒星的有效温度、半径、自转周期和行星的轨道周期等数据。
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