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孙玉石1964年留校担任助教，1969年任学校宣传组宣传干事，编辑《北大通讯》以及《新北大》校刊。1976年调回北京大学中文系现代文学教研室，参加1981年版《鲁迅全集》的注释工作。1983年、1994年分赴日本东京大学、神户大学任教，开拓并深化了中国现代文学研究的国际学术交流。1985年晋升教授，1989年评为博士生导师。
值得注意的是，《行动计划》把培育和发展新质生产力作为实施“数据要素×”行动的重要目标之一。对此，南开大学经济与社会发展研究院教授杜传忠指出，新质生产力的培育有多种推动力量，其中数据要素作为国家基础性战略资源和关键性生产要素，与算力相结合，将衍生形成强劲的数据生产力，成为新质生产力的重要组成部分。杜传忠特别提到类似ChatGPT这样的生成式人工智能大模型，他认为，AI大模型以智能算力作为底座支撑，通过深度学习算法和万亿级别数据的训练，不断迭代，从而形成新质生产力。此外，数据要素在人工智能技术加持下，推出大量具有深度学习、自主学习能力的机器人，可以进一步深化劳动分工、优化劳动力供给结构，从而形成新质生产力。
“近些年，新疆加快推动具备高产潜力的小麦、玉米等重大新品种应用，也是推动粮食增产的重要因素。”耿洪伟说。2023年，新疆一批优选粮食作物品种创出多项全国大面积高产纪录，冬小麦千亩连片实收单产782.9公斤，刷新全国大面积单产最高纪录；百亩实收单产880.3公斤，创新疆单产最高纪录；玉米百亩方、千亩方、万亩方、十万亩方单产分别创出1545.94公斤、1427.66公斤、1300.67公斤、1117.4公斤全国大面积高产纪录。
设置什么专业、每个专业招收多少学生、专业人才培养方案制订、课程设置和教学内容设定、实习实训条件建设和实施等，是高职院校人才培养的基础性问题。面对人工智能技术发展，高职院校首先要考虑的是根据产业、职业、岗位变化调整专业设置，停办面向的岗位群需求人员减少的专业。同时，对经过论证保留设置的专业人才培养目标进行重新审视，根据未来产业需要进行调整。