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文具行业进入门槛低，生产企业多是中小微企业，销售渠道也多为互联网平台，为市场监管带来不少新挑战。日前，国家市场监督管理总局通报2023年学生文具等产品质量监督抽查情况，结果显示，在12家平台129家销售单位抽查的144批次学生文具中，有10批次产品不合格。其中，7批次产品可触及的塑料件中邻苯二甲酸酯增塑剂的限量不合格，3批次产品边缘、尖端不合格。
应该注意的是，数据资产有别于数据本身，是专指能够为企业带来经济利益的数据资源。作为经济社会数字化转型进程中的新兴资产类型，数据资产被认为是数字时代最重要的资产形式之一。有序推进数据资产化，加强数据资产全过程管理，有利于更好释放数据资产价值。尽管对数据资产的重要性已形成共识，但在现实运用中还存在不少难点堵点，特别是法律权属模糊、供给质量不高、流通机制不畅等问题亟需解决。
虽然大模型发展如火如荼，但大模型高质量语料短缺已成为全球共性问题。公开资料显示，大模型对数据供给要求极高。比如，训练GPT-4和Gemini Ultra大概需要4万亿至8万亿个单词。麻省理工学院等高校研究人员预测，到2026年之前，机器学习数据集可能会耗尽所有可用的高质量语料数据。研究机构EpochAI亦公开表示，最早在2024年，人类就可能会陷入训练数据荒，届时全世界的高质量训练数据都将面临枯竭。OpenAI也公开表达过对数据告急的担忧。
“该桥跨度大、桥位邻近既有营业线且上跨航道，线形控制难度极大、安全风险极高，其造型有大量异形大体积结构，给工程的施工组织和质量控制带来极大挑战。”据施工方宁马城际铁路(马鞍山段)土建三分部现场技术负责人阴杰介绍，施工过程中，项目部针对大跨度连续刚构悬浇施工工艺特点，在超大体积0号块水化热控制、大体积0号块支撑体系结构预压方式、悬浇阶段线型控制、合龙段成桥线型控制等关键工序点充分研讨，并针对性制定相关技术措施，严格按照施工方案组织施工，确保机械、材料的供应，确保大桥按工期计划有序推进。