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比如，在课程教学中，人工智能可以协助教师生成课程大纲、习题作业等教学材料，还可以答疑解惑；在人才培养过程中，人工智能可以帮助学生训练辩证、批判、创新等思维，形成独立思考和解决问题的能力。在学科建设中，人工智能还能促进新的研究方法和思路的产生，不仅有助于一些新兴学科和交叉学科的孵化，还有助于基础学科、重点学科、冷门学科找到新的生长点。
强化预期管理的重要性。预期反映了市场主体对未来经济发展的信心。预期管理正是通过政策的可被预见性，有效引导、稳定市场主体的预期，它是宏观调控的重要内容。2023年中央经济工作会议提出“多出有利于稳预期、稳增长、稳就业的政策”，表明强化预期管理的重要性。强化预期管理，首先是完善预期调查统计制度，扩大预期调查统计范围，运用新型调查统计工具、实行差别化调查统计方法，充分了解、深入分析、准确把握市场预期，不断加强政策制定对政策期待的回应，找准政策调整对接市场预期的节奏，提高政策制定与市场期待的契合度。其次是注重政策发布的及时性、政策宣传的精准度、信息公开的透明度，落实好政策宣传和解读工作，提高市场主体对政策意图的认知度。最后是保持宏观政策的连续性、稳定性，增强宏观政策的前瞻性、针对性，及时有效引导和改善市场预期，提高市场主体对政策效果的满意度，增强市场主体对我国经济高质量发展的信心，使市场预期与经济发展在相互促进中形成良性循环。
数据资产“入表”和数据资产评估则是推进数据资产化的两项重要前置性工作。目前，企业数据资源相关会计处理规定已明确，这有利于准确反映出企业数据资源价值。企业应当严格按照有关要求，结合企业数据资源的实际情况，进行相应的会计处理。数据资产评估对激活数据资产价值有着重要作用，但与传统资产评估相比具有特殊性和复杂性。中国资产评估协会已发布了数据资产评估指导意见，确定数据资产价值的评估方法包括收益法、成本法和市场法3种基本方法及其衍生方法。无论是数据资产“入表”还是数据资产评估，都有待持续完善和提升，以更好适应数据要素合规高效、安全有序流通和交易需要。
从选育主体看，企业自主选育或合作选育品种占比大幅增加，企业已成为育种创新的主体。如今，我国农作物种业企业的优势群体已经形成，种业企业多、小、散的状况已有改善，初步构建了由69家农作物、86家畜禽、121家水产等龙头企业组成的国家种业企业阵型。进一步培育种业振兴企业骨干力量，不妨推动阵型企业与科研单位、金融机构、种业基地对接，支持开展关键核心技术攻关和育种联合攻关，着力打造航母型领军企业、隐形冠军企业和专业化平台企业。