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软件内容

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软件特色

【视频】

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前述负责人指出，一些地方县中还存在片面强化应试教育的倾向，长时间刷题、反复刷题的情况还比较普遍。针对目前问题，《行动计划》要求合理安排学生作息时间，以省为单位明确高中学生在校作息时间、寒暑假时间，保障学生课间休息、午休、晚间睡眠和自主学习活动时间，不得利用周末、寒暑假、法定节假日集中上课补课或组织测评。

【多元】

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围绕交通、环保等智慧城市建设核心领域，西安市发布《项目需求和场景机会清单》，2024年以来分批次发布了62个项目需求、城市治理大模型等8大领域场景需求，引导科研机构和企业联合攻关，形成“技术创新方案+产业落地能力”的解决方案。同时，畅通“场景需求—科技创新—产业应用”链路，实现科技创新与产业创新发展双向赋能。

同时，西安市围绕数据“供得出、流得动、用得好、保安全”四个环节，采取“标准引领、平台创新、政策配套、生态筑基、产业聚集”的“五位一体”模式，全力推进“丝路数港”建设。当前，已上架1364个数据资源和产品，入驻262家数据企业BG电竞，以数据要素流通激发科技创新与产业创新融合，初步构建数据产业发展新业态。

【互动】

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今年以来，全省监狱系统在省委、省政府的坚强领导下，攻坚克难、锐意进取，监管安全、规范化建设、队伍素质实现历史性突破，罪犯违纪率大幅下降，充分证明龙江监狱民警是一支党和人民完全信赖的忠诚之师、尖刀铁军。全体民警以此次比武为契机BG电竞，“以赛铸魂”永葆忠诚本色，“以赛提能”练就过硬本领，“以赛促干”勇扛使命担当，奋力推动新时代监狱工作现代化，为建设更高水平平安黑龙江、法治黑龙江贡献力量。

【极速】

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国务院日前印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出，加快农业数智化转型升级。加快人工智能驱动的育种体系创新，支持种植、养殖等农业领域智能应用。加强人工智能在农业生产管理、风险防范等领域应用，帮助农民提升生产经营能力和水平。人工智能在农业领域的应用进展如何？怎样推动农业数智化转型升级？记者采访了有关经营主体和专家。

在安徽农垦集团数字农业管理平台展示中心的大屏幕上，人们可以看到位于安徽怀远县龙亢农场万亩稻田里2架巡田无人机自主飞行作业的场景。通过低空多光谱无人机传回作物长势情况，结合地面AR鹰眼视频监控，AI可自动识别草情、病虫害。工作人员说，龙亢农场去年引进智慧糯稻产业集群项目，虫情测报站、孢子捕捉仪、杀虫灯等采集数据，平台进行AI分析、智能识别害虫后，将指令发布给无人机。农技人员经现场确认后，用无人机“精准点杀”，可节约农药成本10%至20%。

智慧农业正快速发展。目前，我国一般性环境类农业传感器已基本实现国产，北斗导航技术在耕种、管理、收获等环节应用，农业遥感技术广泛应用于农情监测、估产，农业无人机技术达到国际先进水平并应用于信息采集和病虫害防控，精准施肥、智能灌溉、精准施药等技术广泛应用于规模化生产。越来越多经营主体依托人工智能赋能农业，实现生产过程的智能感知、智能决策和智能控制。

农业农村部农村经济研究中心可持续发展研究室主任刘景景说，目前，人工智能技术在农业领域的应用成效主要体现在两方面：一是实现农业重复性工作的自动化。传统农药喷洒、收割、播种等依赖人力的任务，可通过AI、机器人或自动化技术完成。二是基于物联网数据实现降本增效。通过传感器采集气候、土壤、病虫害等数据，人工智能可辅助农民精准决策，优化施肥、灌溉和作物管理。

南京农业大学副校长朱艳表示，去年印发的《全国智慧农业行动计划(2024—2028年)》提出组织实施智慧农业三大行动、8项重点任务。这无疑为智慧农业的推广注入强大动力，以政策拉动、典型带动、技术驱动、服务推动，促进人工智能在农业领域的全面发展。通过“数据+模型+场景”的核心底座，未来农场将成为由传感器、物联网、大模型、机器人等元素组成的“全能智能体”，赋能农业智慧化、绿色化和规模化，支撑保障国家粮食安全和形成农业新质生产力。

《全国智慧农业行动计划(2024—2028年)》提出，在公共服务能力建设上，加快打造国家农业农村大数据平台、农业农村用地“一张图”和基础模型算法等公共服务产品；在产业布局上，着力推动主要作物大面积单产提升，培育一批智慧农场、智慧牧场、智慧渔场,推进全产业链数字化改造；在示范带动上，支持浙江先行先试，探索推广“伏羲农场”等未来应用场景。

尽管人工智能技术在农业领域潜力巨大，但仍面临一些现实挑战。刘景景认为，在数据获取与共享方面，存在农业数据分散、标准不一，数据获取和共享机制不完善的问题，制约了模型训练和应用；在成本与基础设施方面，技术应用成本仍然较高，农村地区网络和计算资源不足，限制了技术推广；在农民接受度方面，部分农民对人工智能技术缺乏了解，接受度较低，需要加强培训和推广；在伦理与隐私方面，人工智能技术应用涉及数据隐私和算法公平性等问题，需制定相关规范。

记者了解到，人工智能在农业领域的研发应用推广比工业领域更难。分析原因，一是农业是非标准化环境，对象是生命体，相关研发需要农学、光学、传感、机械、算法等领域专家协同。二是农业比较效益一般低于二三产业，农民和新型农业经营主体要计算投入产出账，他们的要求是“技术不一定要多高大上BG电竞，但成本要尽量低”。三是由于农业生产环境复杂多变，有的产品说起来丰满、用起来骨感，实际使用效果不尽如人意。这些因素制约了人工智能在农业领域的进一步发展。

农业农村部信息中心主任王小兵认为，重点要抓数据，解决好发展智慧农业最薄弱的环节。以应用场景为牵引，加快构建空天地一体化数据资源采集体系，为模型训练提供海量的“数据饲料”。把农业物联网作为数据采集最重要的渠道之一，建立健全农业全产业链数据资源体系，确保各个关键节点的智能决策都有数据支撑。推进公共数据资源的开放共享和开发利用，推动形成各类数据汇聚、共享、利用的机制，让农民成为数据采集的主体，让数据采集成为农民增收的新渠道。

朱艳认为，当前农民对AI技术的接纳程度较低，高素质农业AI人才短缺，成为制约智慧农业发展的一大瓶颈。要构建完善的人才培养体系，推动跨学科融合创新，建设校企共建的实习实践平台，鼓励高校开展产学研合作，持续激发AI+农业人才的积极性和创造力，确保我国智慧农业在全球竞争中占据领先地位，推动农业生产走向更智能、更高效的未来。

南京邮电大学数字经济研究所所长姚国章建议，促进技术转化与创新应用。一方面，鼓励定制化解决方案。鼓励科研机构与农业企业合作，共同开展技术研发和应用试点。设立技术转化基金，支持科研成果商业化，加速创新成果向生产力转化。另一方面，打通产学研用链条。针对小农户分散经营的特点，开发定制化、模块化、成本效益高的AI解决方案。通过“AI即服务”模式，降低小农户技术获取成本。

展望未来，业内认为，人工智能在农业领域的发展将呈现以下趋势：首先，人工智能技术将与物联网、大数据、区块链等前沿技术实现深度融合，构建起完整的农业智能化生态系统，显著提升农业生产效率。其次，更多低成本、易操作的解决方案将被开发出来，大幅降低技术应用门槛，使中小农户也能享受智能化带来的便利。再次，人工智能技术将向定制化方向发展，根据不同地区、不同作物、不同农户的个性化需求，提供精准化的智能服务。(经济日报 乔金亮)

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