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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)。

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怎样解决执行工作受到各种因素制约影响的问题?做实交叉执行。通过指定、提级执行,将难以执行的案件交由其他法院执行,发挥“鲶鱼效应”作用,减少权力、关系、人情干扰,促进执行监督制度落到实处。要以双赢多赢共赢的理念,积极争取党委政府理解支持,形成协同联动的攻坚合力。对一般“执行难”案件,可建立法院之间指定交叉执行;对较难“执行难”积案,可以采取跨域异地执行,确保严格依法有力推进执行工作。要建立配套激励机制和责任追究机制,充分释放交叉执行效能。

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    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。

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