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步骤5：辣椒直播培訓中，張靜副校長首先深入解讀了有品質的校本教研應具備的三個主要特征：學生立場、過程紮實、成效顯著，鼓勵大家在新的學期裏基於“學生立場”做讓師生長本事的校本研究，通過研究成果轉化讓學生擁有來自課堂的真本事。接下來，從縱向學科主題大教研和橫向年級集備教研兩個層麵提出了學校的主張、基本實踐模型與具體操作要求，引領各學科、各年級不斷提高教研品質。案例引領思策略接著，王金好主任從“製度保障 問題導向——精細準備 優化過程——勤於反思 持續跟進”三個維度，以數學學科一次主題教研“學課標用課標之幾何直觀教學研討”為例，詳細解讀了教研工作的具體做法。生動的案例讓領航團隊成員在今後引領教研教學中有了範本，學科分管領導、年級教研組長紛紛表示會將案例中分享的路徑與方法用於學科實踐，不斷改進學科教研工作，努力讓教研成為學校質量提升的引擎。今後學校將采用“專題培訓、設崗曆練、任務驅動、評價激勵”四種主要策略持續提升學校領導幹部和教研組長兩支領航隊伍的引領力、組織力和服務力，夯實學校管理基石，為海韻教育高質量發展提供動力支撐。。
步骤6：《千金直播》全麵的操控打擊模式為適應複雜多變的戰場情勢，“馬克”戰鬥機器人設定有人機配合及自主運行兩種不同的操控方式。人機配合可將機器人地麵偵察能力與後方空中火力打擊有機結合，據俄有關部門表示，“馬克”戰鬥機器人能夠“與戰鬥機配對，從它的武器視線中接收目標定位”，在必要情況下亦可遠程操控。為防止識別錯誤，或在執行特定的戰術任務時，“馬克”戰鬥機器人隻有在隨行步兵驗證確認目標後才會射擊。除此之外，亦可開放“馬克”戰鬥機器人操控權限，使其能夠自主識別毀傷目標。兩種操控模式相互配合，可對烏軍主戰坦克造成有效威脅。作為俄軍製約美德主戰坦克的殺手鐧，“馬克”戰鬥機器人的智能化優勢遠不僅於此。據悉，“馬克”戰鬥機器人具有一定的人工智能和自主學習能力，據負責機器人研發項目的俄羅斯高級研究基金會成員奧列格·馬爾蒂亞諾夫透露，相關人員已用“教學”的方式，令“馬克”戰鬥機器人習得如何機槍使用射擊，甚至還能自主區分平民和軍事人員，並對需要打擊的多個目標進行價值評估以區分優先級，在提高完成軍事任務成功率和效率的同時，減少對非戰爭人員及設施造成的損失。新興的無人作戰概念隨著軍工科技的發展，戰場上出現以多功能步兵戰車代替坦克的趨勢，與此同時，無人戰鬥機器人概念逐漸興起。而“馬克”戰鬥機器人便是在這樣的時代背景下應運而生，其主要由輪式底盤與炮塔組成，可視為一輛小型步戰車。得益於不需要乘員空間，“馬克”戰鬥機器人車體相較於傳統步戰車更為緊湊，再提高自身隱蔽性的同時，增強了機動能力。相較於空中無人作戰係統已日漸成熟，地麵無人作戰尚處於起步階段，“馬克”戰鬥機器人作為新興裝備投入戰場，或可進一步減少俄軍人員傷亡，緩解其可能麵臨的作戰人員不足困境。戰爭的膠著使得俄軍熱衷於使用性價比高的無人飛行器輔助戰鬥，俄政府亦出台無人機發展戰略。作為同屬無人作戰係統中的重要一環，“馬克”戰鬥機器人能否與無人機一樣在戰場上屢立戰功？或許在不久的將來便可一探究竟。。
步骤7：九秀直播人工智能或使科研發生重大變化人工智能（AI）技術正在飛速進步。能畫出內行級別的插圖，能撰寫大學的課題報告。甚至科研人員已經開始挑戰製造可用於研發活動的AI。就像由蘋果掉落發現萬有引力的牛頓，通過在加拉帕戈斯群島等地的旅行提出進化論學說的達爾文一樣，AI的目標是成為劃時代的科學巨人。目前的主流AI能夠進行以腦神經回路為模型的“深層學習”。按照日本理化學研究所創新智能綜合研究中心主任杉山將對現狀的解讀：“以往的AI如果學習到的數據較少或是質量不高，就不會具備良好的性能。不過近來已經來到能夠突破這一壁壘的階段了。”英國深層思維公司曾因推出戰勝過頂尖圍棋選手的“阿爾法圍棋”一戰成名，在科研用AI的研究領域該公司也走在了前麵。比如瞄準數學應用推出的“Alpha Tensor”將一直以來需要相乘80次的矩陣計算降至76次，找到了更優的相乘次數，相關成果也已經發表在2022年出版的英國《自然》周刊上。2021年，深層思維公司在“結繩理論”領域取得的研究成果也刊載在了《自然》周刊上。與大學中的數學家合作，該公司使用AI成功找到了被人類遺漏的關係式。中部大學教授荒井迅表示：“以與計算機的適配度作為對象，巧妙地利用了AI，這種研究今後可能會越來越多。”如果想要進一步加快科研速度，僅靠深層學習是不夠的。日本科學技術振興機構負責調研AI發展動向的福島俊一研究員指出：“能夠自主推理的功能將成為下一步AI研發的關鍵。”巧克力消費量越多的國家，每1000萬人口獲得諾貝爾獎的人數就越多。”2012年某醫學期刊刊登的一篇文章曾經引發熱議。把數據製成圖表後就會發現二者之間存在相關性。但是為什麼會形成這種相關性，道理還不甚明了。由AI找到隱藏的因果關係，也就是“因果推理”是目前最熱門的研究課題。杉山主任說：“目前正處在熱烈討論哪種方法更好的階段，我想總有一天會想出好辦法的。”。

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