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    基于人工智能的新時(shí)代大學(xué)生學(xué)術(shù)素養(yǎng)培養(yǎng)模式研究

    2024-01-01 00:00:00趙樂(lè)馬海華范亞君
    河南教育·高教 2024年6期
    關(guān)鍵詞:人工智能大學(xué)生

    摘 要:高層次創(chuàng)新人才對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和科技變革具有核心支撐作用。在日益激烈的人才競(jìng)爭(zhēng)形勢(shì)下,實(shí)現(xiàn)高層次創(chuàng)新人才的大規(guī)模自主培育,能夠有效緩解我國(guó)高層次創(chuàng)新人才短缺壓力。然而,當(dāng)前高校卻缺乏對(duì)大學(xué)生學(xué)術(shù)素養(yǎng)培養(yǎng)模式的研究和頂層設(shè)計(jì),造成學(xué)生在研究生階段暴露出科研基礎(chǔ)薄弱、科研興趣不足以及研究方向模糊等問(wèn)題,嚴(yán)重影響了高層次創(chuàng)新人才的培養(yǎng)質(zhì)量。在新工科背景下,以人工智能為核心驅(qū)動(dòng)的學(xué)術(shù)素養(yǎng)培養(yǎng)模式應(yīng)運(yùn)而生。該模式從大學(xué)生研究方向智能挖掘與分析、科研團(tuán)隊(duì)成員自適應(yīng)動(dòng)態(tài)遷移、學(xué)術(shù)素養(yǎng)人機(jī)混合推演與綜合評(píng)價(jià)三個(gè)方面,解決大學(xué)生科研興趣難以捕獲、科研團(tuán)隊(duì)不適配、學(xué)術(shù)素養(yǎng)評(píng)價(jià)指標(biāo)不明朗等問(wèn)題,為新時(shí)代大學(xué)生學(xué)術(shù)素養(yǎng)培養(yǎng)提供理論支撐和實(shí)踐依據(jù)。

    關(guān)鍵詞:高層次創(chuàng)新人才;大學(xué)生;學(xué)術(shù)素養(yǎng);人工智能

    隨著全球人才競(jìng)爭(zhēng)的日趨激烈,我國(guó)對(duì)高層次創(chuàng)新人才的需求更加迫切。實(shí)現(xiàn)高層次創(chuàng)新人才的大規(guī)模自主培育,能夠有效緩解我國(guó)相關(guān)人才短缺壓力。當(dāng)然,高層次創(chuàng)新人才離不開(kāi)學(xué)術(shù)素養(yǎng)的培養(yǎng),學(xué)術(shù)素養(yǎng)是高層次創(chuàng)新人才所具備的基礎(chǔ)研究能力。學(xué)術(shù)素養(yǎng)的培養(yǎng)具有長(zhǎng)期性、持續(xù)性和銜接性,這決定了僅依賴(lài)本科生或研究生階段的單一培養(yǎng)是無(wú)法滿(mǎn)足高層次創(chuàng)新人才的要求。不容忽視的是,前期基礎(chǔ)學(xué)術(shù)素養(yǎng)培養(yǎng)的缺失也會(huì)影響后續(xù)創(chuàng)新能力的提升。

    近年,我國(guó)相繼出臺(tái)了一系列政策,采取了一系列舉措,旨在健全本科生和研究生培養(yǎng)管理體系,為高層次創(chuàng)新人才的高質(zhì)量培養(yǎng)保駕護(hù)航。2015年10月24日,國(guó)務(wù)院印發(fā)《統(tǒng)籌推進(jìn)世界一流大學(xué)和一流學(xué)科建設(shè)總體方案》明確指出,著力培養(yǎng)具有歷史使命感和社會(huì)責(zé)任心,富有創(chuàng)新精神和實(shí)踐能力的各類(lèi)創(chuàng)新型、應(yīng)用型、復(fù)合型優(yōu)秀人才。2018年9月17日,教育部印發(fā)《關(guān)于加快建設(shè)高水平本科教育全面提高人才培養(yǎng)能力的意見(jiàn)》明確指出,推動(dòng)高校分類(lèi)發(fā)展,引導(dǎo)各類(lèi)高校發(fā)揮辦學(xué)優(yōu)勢(shì),在不同領(lǐng)域各展所長(zhǎng),建設(shè)優(yōu)勢(shì)特色專(zhuān)業(yè),提高創(chuàng)新型、復(fù)合型、應(yīng)用型人才培養(yǎng)質(zhì)量,形成全局性改革成果。2020年9月21日,教育部、國(guó)家發(fā)展改革委、財(cái)政部印發(fā)《關(guān)于加快新時(shí)代研究生教育改革發(fā)展的意見(jiàn)》指出,中國(guó)特色社會(huì)主義進(jìn)入新時(shí)代,各行各業(yè)對(duì)高層次創(chuàng)新人才的需求更加迫切,研究生教育的地位和作用更加凸顯。

    雖然這些措施在一定程度上促進(jìn)了高層次創(chuàng)新人才的培養(yǎng),但是在對(duì)大學(xué)生學(xué)術(shù)素養(yǎng)培養(yǎng)模式的研究和頂層設(shè)計(jì)上,仍存在學(xué)生科研興趣難以捕獲、科研團(tuán)隊(duì)不適配、學(xué)術(shù)素養(yǎng)評(píng)價(jià)指標(biāo)不明確等一系列難題,導(dǎo)致學(xué)生在研究生階段出現(xiàn)科研基礎(chǔ)薄弱、科研興趣不強(qiáng)、研究方向不明晰等問(wèn)題,制約了高層次創(chuàng)新人才的大規(guī)模自主培育。因此,在分析當(dāng)前大學(xué)生學(xué)術(shù)素養(yǎng)培養(yǎng)現(xiàn)狀和存在問(wèn)題的基礎(chǔ)上,提出基于人工智能的學(xué)術(shù)素養(yǎng)培養(yǎng)模式,旨在為新時(shí)代我國(guó)高層次創(chuàng)新人才培養(yǎng)提供理論基礎(chǔ)和實(shí)踐依據(jù)。

    一、大學(xué)生學(xué)術(shù)素養(yǎng)培養(yǎng)現(xiàn)狀及問(wèn)題分析

    近年,在習(xí)近平總書(shū)記關(guān)于教育的重要論述及全國(guó)教育大會(huì)精神的指導(dǎo)下,部分高校已開(kāi)始將應(yīng)用型人才培養(yǎng)為主向以學(xué)術(shù)型人才培養(yǎng)為主轉(zhuǎn)變。2023年3月,西安科技大學(xué)印發(fā)《推動(dòng)學(xué)術(shù)型人才培養(yǎng) 促進(jìn)本科教育教學(xué)高質(zhì)量發(fā)展落實(shí)措施》的通知,旨在加快建設(shè)特色鮮明的高水平教學(xué)研究型大學(xué)步伐,促進(jìn)本科教育教學(xué)高質(zhì)量發(fā)展。2023年南華大學(xué)發(fā)布《關(guān)于開(kāi)展“學(xué)習(xí)貫徹黨的二十大精神,加快推進(jìn)學(xué)術(shù)型人才培養(yǎng)”學(xué)習(xí)討論活動(dòng)的通知》,旨在增強(qiáng)全體師生對(duì)學(xué)術(shù)型人才培養(yǎng)的認(rèn)同度、知曉度、踐行度,培養(yǎng)高質(zhì)量本科專(zhuān)業(yè)人才。

    因此,在新工科背景下,大學(xué)生學(xué)術(shù)素養(yǎng)培養(yǎng)對(duì)高層次創(chuàng)新人才自主培育體系的構(gòu)建至關(guān)重要。當(dāng)前,大學(xué)生學(xué)術(shù)素養(yǎng)培養(yǎng)的模式主要有以下幾種。

    (一)大學(xué)生學(xué)術(shù)論壇

    學(xué)術(shù)論壇是較為傳統(tǒng)的大學(xué)生學(xué)術(shù)素養(yǎng)培養(yǎng)模式。隨著計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)、5G通信技術(shù)的快速發(fā)展,舉辦學(xué)術(shù)論壇的方式已逐漸由線(xiàn)下發(fā)展為線(xiàn)上和線(xiàn)上線(xiàn)下相混合的形式,為學(xué)生提供了更加靈活的選擇。學(xué)術(shù)論壇作為大學(xué)生接觸和了解科技前沿知識(shí)的重要途徑,不僅豐富了大學(xué)生課余生活,還在一定程度上促進(jìn)了大學(xué)生的學(xué)術(shù)素養(yǎng)提升。然而,這種方式在知識(shí)傳播的連續(xù)性方面存在明顯的局限性。一般而言,學(xué)術(shù)論壇是報(bào)告人對(duì)其相關(guān)科研工作進(jìn)行簡(jiǎn)要概述、總結(jié)和展望,并非系統(tǒng)性的知識(shí)講解。這對(duì)于沒(méi)有任何學(xué)術(shù)基礎(chǔ)的大學(xué)生來(lái)說(shuō),很難在短時(shí)間內(nèi)理解和消化。

    (二)科研興趣小組

    科研興趣小組是大學(xué)生參與科研實(shí)際項(xiàng)目的有效途徑,能夠幫助大學(xué)生積累寶貴的科研經(jīng)驗(yàn),在一定程度上促進(jìn)了大學(xué)生基本學(xué)術(shù)素養(yǎng)的培養(yǎng)和發(fā)展。但是,這種方式也存在一些問(wèn)題。一方面,科研興趣小組的人員組成具有不穩(wěn)定性。小組的構(gòu)建是以科研興趣的一致性為基礎(chǔ),一旦帶隊(duì)導(dǎo)師或小組成員受到不確定性因素影響而臨時(shí)更換研究方向時(shí),小組就可能面臨解散的風(fēng)險(xiǎn)。另一方面,科研小組難以激發(fā)學(xué)生的科研積極性和主動(dòng)性,小組往往缺乏成熟的規(guī)章制度作為管理約束,部分組員也可能會(huì)出現(xiàn)自由散漫、不受約束的情況。

    (三)大學(xué)生相關(guān)比賽

    大學(xué)期間參加各類(lèi)國(guó)家級(jí)或省級(jí)比賽能夠提升大學(xué)生理論聯(lián)系實(shí)踐的能力。同時(shí),學(xué)生在比賽過(guò)程中能夠?qū)崿F(xiàn)文獻(xiàn)檢索能力、資料收集能力以及學(xué)術(shù)報(bào)告撰寫(xiě)能力的提升,在一定程度上開(kāi)拓了視野、培養(yǎng)了基本學(xué)術(shù)素養(yǎng)。但是,這種模式也有一定的局限性。首先,這些比賽具有短期性的特點(diǎn),在有限的時(shí)間內(nèi),參賽隊(duì)伍不固定,難以系統(tǒng)地培養(yǎng)基本學(xué)術(shù)素養(yǎng)。其次,大多數(shù)比賽側(cè)重于工程應(yīng)用能力的鍛煉,在一定程度上限制了學(xué)術(shù)型人才培養(yǎng)功能的發(fā)揮。最后,這些賽事往往以團(tuán)隊(duì)成果作為考核對(duì)象,缺乏對(duì)學(xué)生自身貢獻(xiàn)率和能力的綜合評(píng)價(jià),無(wú)法有針對(duì)性地提升學(xué)生的相關(guān)能力。

    (四)自媒體相關(guān)平臺(tái)

    近年,隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、移動(dòng)終端的快速發(fā)展,我國(guó)自媒體行業(yè)得到了蓬勃發(fā)展。一些高校、高新企業(yè)及研究所等單位的教學(xué)科研人員通過(guò)短視頻平臺(tái)或視頻網(wǎng)站,發(fā)布前沿科技知識(shí)科普或培訓(xùn)視頻,這種碎片化的學(xué)習(xí)方式在一定程度上滿(mǎn)足了大學(xué)生利用課余時(shí)間輕松涉獵科技前沿知識(shí)的需求,培養(yǎng)了他們的基礎(chǔ)學(xué)術(shù)素養(yǎng)。例如,大學(xué)生可以通過(guò)短視頻平臺(tái)輕松接觸到自動(dòng)駕駛技術(shù)、聊天機(jī)器人程序ChatGPT等前沿科技知識(shí)。但是,這種碎片化的學(xué)習(xí)方式很難使大學(xué)生系統(tǒng)、完整地掌握相關(guān)知識(shí)。同時(shí),學(xué)術(shù)相關(guān)題材的視頻對(duì)審核人員的專(zhuān)業(yè)知識(shí)要求較高,審核難度較大,部分自媒體發(fā)布的科技信息的準(zhǔn)確性、真實(shí)性和專(zhuān)業(yè)性有待考證,很容易對(duì)大學(xué)生造成誤導(dǎo)。

    二、基于人工智能的學(xué)術(shù)素養(yǎng)培養(yǎng)模式研究與探索

    在分析當(dāng)前大學(xué)生學(xué)術(shù)素養(yǎng)培養(yǎng)模型現(xiàn)狀及存在問(wèn)題的基礎(chǔ)上,以人工智能前沿領(lǐng)域相關(guān)算法為核心,提出基于人工智能的學(xué)術(shù)素養(yǎng)培養(yǎng)模式,主要包括大學(xué)生研究方向智能挖掘與分析、科研團(tuán)隊(duì)成員自適應(yīng)動(dòng)態(tài)遷移和學(xué)術(shù)素養(yǎng)人機(jī)混合推演與綜合評(píng)價(jià)三個(gè)方面。

    (一)大學(xué)生研究方向智能挖掘與分析

    科研興趣決定研究方向,合適的研究方向能夠縮短人才培養(yǎng)周期,降低人才培養(yǎng)成本。然而,對(duì)大學(xué)生而言,他們還處于學(xué)術(shù)素養(yǎng)和專(zhuān)業(yè)知識(shí)的積累階段,缺乏實(shí)際科研或工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),需要不斷嘗試,才能準(zhǔn)確地捕獲科研興趣和自身擅長(zhǎng)的研究方向。

    基于閉環(huán)大數(shù)據(jù)分析的研究方向智能挖掘與分析策略,對(duì)降低大學(xué)生科研興趣選擇和研究方向挖掘的難度、提高大學(xué)生與研究方向的適配度具有顯著作用。首先,以河南某本科高校作為試點(diǎn),遴選一批計(jì)劃攻讀碩士研究生、博士研究生的學(xué)生作為研究對(duì)象,完成原始數(shù)據(jù)收集。通過(guò)線(xiàn)上線(xiàn)下混合數(shù)據(jù)采集方式,準(zhǔn)確獲取這些學(xué)生的多模態(tài)學(xué)術(shù)生涯相關(guān)數(shù)據(jù)。包括學(xué)生個(gè)人基礎(chǔ)特征(性別、年齡、籍貫、居住地等)、學(xué)科偏好、學(xué)術(shù)論壇偏好、各科課程成績(jī)以及各種數(shù)據(jù)分析問(wèn)卷等內(nèi)容。其次,對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和規(guī)范化管理,建立原始數(shù)據(jù)集,為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和模型構(gòu)建提供數(shù)據(jù)支持。再次,以深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型或Transformer模型為基礎(chǔ)構(gòu)建人工智能模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)大學(xué)生科研興趣和適配研究方向的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。最后,基于該模型完成對(duì)這批大學(xué)生的數(shù)據(jù)分析,并根據(jù)研究方向組建多個(gè)學(xué)術(shù)素養(yǎng)培養(yǎng)團(tuán)隊(duì)。

    (二)科研團(tuán)隊(duì)成員自適應(yīng)動(dòng)態(tài)遷移

    考慮到原始數(shù)據(jù)量的有限性對(duì)人工智能模型初始精度的影響,以及在科研興趣和研究方向分析上可能造成的誤差,本研究提出科研團(tuán)隊(duì)成員自適應(yīng)動(dòng)態(tài)遷移機(jī)制,旨在通過(guò)優(yōu)化模型分類(lèi)結(jié)果,提高科研團(tuán)隊(duì)教學(xué)的持續(xù)性和有效性。首先,在科研團(tuán)隊(duì)組建后,定期對(duì)團(tuán)隊(duì)成員進(jìn)行科研興趣的二次測(cè)評(píng),收集團(tuán)隊(duì)成員的測(cè)試數(shù)據(jù),準(zhǔn)確了解團(tuán)隊(duì)成員當(dāng)前的科研興趣。其次,每個(gè)科研團(tuán)隊(duì)根據(jù)其研究方向構(gòu)建相應(yīng)的學(xué)術(shù)素養(yǎng)評(píng)價(jià)體系,評(píng)價(jià)方式要多元化,包括基礎(chǔ)筆試、編程測(cè)試、理論知識(shí)和表達(dá)能力等。再次,采用循環(huán)交叉測(cè)試的方式,收集團(tuán)隊(duì)成員的多元化考評(píng)數(shù)據(jù)。最后,將上述數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,重新調(diào)整人工智能模型,提高模型對(duì)科研興趣和研究方向分類(lèi)的準(zhǔn)確性,為團(tuán)隊(duì)的動(dòng)態(tài)調(diào)整提供科學(xué)依據(jù)。

    (三)學(xué)術(shù)素養(yǎng)人機(jī)混合推演與綜合評(píng)價(jià)

    學(xué)術(shù)素養(yǎng)是一種較為抽象的概念,難以直接定量表征和評(píng)價(jià)。為了合理評(píng)價(jià)大學(xué)生學(xué)術(shù)素養(yǎng)培養(yǎng)效果,避免人為主觀(guān)判斷的影響,提高評(píng)價(jià)的客觀(guān)性和準(zhǔn)確性,本研究基于多模態(tài)融合數(shù)據(jù)的學(xué)術(shù)素養(yǎng)人機(jī)混合推演與綜合評(píng)價(jià)方法,將評(píng)審人的主觀(guān)評(píng)價(jià)與人工智能模型的客觀(guān)推演相結(jié)合,充分發(fā)揮評(píng)價(jià)主體對(duì)抽象概念認(rèn)知的優(yōu)勢(shì),合理利用人工智能模型挖掘客觀(guān)真理。

    首先,制定合理的人工評(píng)分準(zhǔn)則,包括學(xué)生學(xué)習(xí)狀態(tài)、主觀(guān)積極性、知識(shí)理解能力、表達(dá)能力等。其次,各個(gè)科研團(tuán)隊(duì)的教師根據(jù)評(píng)分準(zhǔn)則進(jìn)行人工打分。再次,利用平時(shí)收集的多模態(tài)數(shù)據(jù),如比賽成績(jī)、獎(jiǎng)學(xué)金評(píng)選結(jié)果、科研成果等,構(gòu)建相應(yīng)的人工智能模型,對(duì)學(xué)生的學(xué)術(shù)素養(yǎng)進(jìn)行綜合分析,并給出相應(yīng)的評(píng)價(jià)。最后,構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化的評(píng)分融合公式,根據(jù)每位學(xué)生的學(xué)術(shù)素養(yǎng)培養(yǎng)結(jié)果,對(duì)各個(gè)模型及機(jī)制進(jìn)行優(yōu)化。

    三、結(jié)語(yǔ)

    針對(duì)新時(shí)代大學(xué)生學(xué)術(shù)素養(yǎng)培養(yǎng)過(guò)程中存在的諸多問(wèn)題,以前沿人工智能算法為核心,提出構(gòu)建基于人工智能的大學(xué)生學(xué)術(shù)素養(yǎng)培養(yǎng)模式,為解決大學(xué)生科研興趣難以捕獲、科研團(tuán)隊(duì)不適配、學(xué)術(shù)素養(yǎng)評(píng)價(jià)指標(biāo)不明確等一系列難題提供強(qiáng)有力的理論依據(jù),進(jìn)而使研究生明確自身科研興趣、了解自身擅長(zhǎng)的研究方向并具備扎實(shí)的學(xué)術(shù)素養(yǎng)基礎(chǔ),為高校研究生階段的人才培養(yǎng)提供強(qiáng)有力支撐,滿(mǎn)足各行各業(yè)對(duì)高層次創(chuàng)新人才的迫切需求。

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    責(zé)編:勉 耘

    基金項(xiàng)目:河南省高等教育教學(xué)改革研究與實(shí)踐項(xiàng)目“思政引領(lǐng)、科教融合,面向新工科學(xué)術(shù)型人才培養(yǎng)的研究性教學(xué)模式研究與實(shí)踐”(編號(hào):2024SJGLX0095);河南省教育科學(xué)規(guī)劃2024年度一般課題“基于人工智能的大學(xué)生學(xué)術(shù)素養(yǎng)自適應(yīng)評(píng)價(jià)方法研究”(編號(hào):2024YB0077);河南省高等教育教學(xué)改革研究與實(shí)踐項(xiàng)目“智慧教學(xué)視域下協(xié)同知識(shí)建構(gòu)教學(xué)模式研究與實(shí)踐”(編號(hào):2021SJGLX399);河南工業(yè)大學(xué)本科教育教學(xué)改革研究與實(shí)踐項(xiàng)目“面向工科學(xué)術(shù)型人才培養(yǎng)的研究性教學(xué)模式改革與實(shí)踐”(編號(hào):JXYJ2023010)

    作者簡(jiǎn)介:趙樂(lè)(1990— ),男,河南工業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院講師,研究方向?yàn)槿斯ぶ悄?、人才培養(yǎng)模式;馬海華(1979— ),女,河南工業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院副教授,研究方向?yàn)槲⒓{傳感器、教學(xué)模式;范亞君(1993— ),女,河南工業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院講師,研究方向?yàn)檐?chē)聯(lián)網(wǎng)通信感知一體化、課外育人模式。

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