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对《行动计划》提到的“加速科学研究范式变革”，中国科学院院士、复旦大学校长金力表示，传统的科研范式经历了4个阶段演化：从通过实验描述自然现象的“实验范式”，到通过模型或归纳进行研究的“理论范式”，再到应用计算机仿真模拟解决学科问题的“计算范式”，再到通过大数据分析研究事物内在关系的“数据范式”。今天，随着数据资源不断增长和需要求解的科学问题日益复杂，科学研究的第五范式应运而生，就是在“数据范式”基础上，引入了智能技术，强调人的决策机制与数据分析的融合，将数据科学和计算智能有效地结合起来，利用AI技术学习、模拟、预测和优化自然界和人类社会的各种现象和规律，以解决各种科研问题，从而推动科学发现和创新，这就是科学研究“人工智能驱动范式”(AI For Science)。
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。
面对学习者的个性化需求，高职学校要坚持“需求牵引、应用为王”的原则，对学习者进行分层、分群、分类，为不同的学习者、在不同时间，提供全过程、智能化、个性化服务。这对于高职学校来说至关重要，虽无法为每一个学习者提供一对一的服务，但通过数据分析为学习者画像，可以精准了解学习者的需求，快速为学习者提供相匹配的服务。这便是高职学校以学习者为中心提供教育教学服务的必要性，也是驱动职业教育数字化转型的关键。
他采访的外卖员中，有的先前在流水线上，有的干体力活，在码头做挑夫或翻砂工。有的是全职妈妈，趁孩子睡着的时候，出来送外卖补贴家用。他还遇到过一个年轻人，自称是研究生，只送几天，“找不到工作，过渡一下。”他遇到的最强外卖员，一天能跑120单以上。但一次雨天送外卖，摔断了8根肋骨。恢复过来了，继续送外卖。