六届机械制造与智能控制国际学术会议（ICMMIC 2026）将于2026年6月12-14日在中国浙江湖州隆重举行。本次会议旨在汇聚全球“机械制造、智能控制”领域的学者、专家、研发者和技术人员，共同探讨学术前沿，分享科研成果，促进学术与产业的深度融合。ICMMIC 2026不仅是一个学术交流的平台，更是一个推动科研创新、提升学术水平、拓宽研究视野的重要场合。我们诚邀国内外高校、科研机构的专家学者，以及企业界人士和其他相关人员参与此次盛会，通过大会报告、特邀报告、口头报告和海报展示等多种交流形式，共同分享最前沿的科技进展与研究成果。 本次会议的核心目标是加强国内外学者间的学术合作与交流，激发创新思维，加速机械制造与智能控制领域的科技创新与文化交融。 IEEE官方认证！快速EI检索，非常稳定！高录用率 | ICMMIC 2026已上线IEEE官网！ 第六届机械制造与智能控制国际学术会议(ICMMIC 2026) 2026 6th International Conference on Machine Manufacturing and Intelligent Control 时间地点：2026年6月12-14日，湖州 大会官网：www.icmmic.com【参会投稿】 截稿时间：见官网 接受/拒稿通知：投稿后3-8天，先投稿先审核先发录用机制！ 提交检索：IEEE Xplore、EI, Scopus检索 主办单位：湖州师范学院 协办单位：AEIC学术交流中心 【会议回顾】第五届机械制造与智能控制国际学术会议(ICMMIC 2025)已于2025年9月5-7日在甘肃天水圆满召开。会议由天水师范大学、太原工业学院主办，召集了国内外200余名专家学者进行学术交流。ICMMIC 2025会议论文集已在IEEE(ISBN: 979-8-3315-9820-4)见刊出版。 【大会组委】 【主讲嘉宾】 【征稿主题】 一、机械制造 智能制造系统、数字化制造技术、先进制造工艺与装备、工业机器人与自动化、增材制造与3D打印、精密制造与超精密加工、智能工厂与工业物联网（IIoT）、柔性制造系统、机电一体化与自动控制、制造过程监测与诊断、计算机辅助设计与制造（CAD/CAM/CAE）、高性能材料加工、制造过程智能优化 二、智能控制 智能控制方法与理论、自适应控制与学习控制、模糊控制与模糊系统、神经网络控制、深度学习与智能控制、人工智能在控制系统中的应用、多智能体系统控制、无人系统与自动控制、智能传感器与信号处理、复杂系统建模与控制、智能机器人控制、非线性系统智能控制、预测控制与优化控制、智能过程控制、智能交通系统控制、智能能源系统控制、智能自主系统 三、其他相关主题均可投稿 【论文出版】 本会议所有的投稿都必须经过2-3位组委会专家审稿，经过严格的审稿之后，最终所录用且汇报的论文将以会议论文集形式递交IEEE(ISBN: 979-8-3195-4303-5)出版。见刊后由出版社提交至EI Compendex、Scopus、IEEE Xplore收录检索。本出版社目前见刊检索稳定！ >>> 投稿须知 <<< ◆本次征收的论文为IEEE双栏排版，必须大于等于4页，不建议超过10页。【模板下载】 ◆作者请通过【iThenticate 系统】查重，否则由文章重复率引起的被拒稿将由作者自行承担责任； ◆论文录用前可免费修改稿件内容，已录用稿件不建议再做大篇幅修改，且若需修改作者信息需提交申请文件； ◆投稿前请查看会议资料处的《学术投稿须知》； 【参会方式】 所有参会人员均可申请现场口头报告或海报展示，可开具证明，名额有限，先报先得！ 1. 口头报告：针对研究工作的数据、结论、展望等简述10分钟 2. 海报展示：根据研究工作设计并一份主题鲜明、内容简洁、符合视觉效果的海报 3. 听众参会：会议上可提问交流，与同行探讨学习 作者参会：一篇录用文章允许一名作者免费参会； 【艾思编译】汇集全球数万名真实学术专家与英语母语编辑，提供专业的翻译、润色、发表支持服务！

2026年航空航天与智能制造国际学术会议（ICoAIM 2026）将于2026年6月12-14日在中国北京盛大召开。此次会议由西北工业大学民航学院、江苏省科技镇长团联合主办，汇聚全球航空航天与智能制造领域的科研人员、学者、工程师及行业精英，旨在搭建一个深度交流与合作的国际平台。会议期间，参会者将围绕航空航天技术创新、智能制造前沿趋势等核心议题展开探讨，分享最新研究成果与实践经验，促进跨学科、跨领域的思想碰撞与合作，为推动航空航天与智能制造行业的进步贡献智慧与力量。 西北工业大学民航学院主办 | 稳定EI检索，检索靠谱！易中稿，对学生友好！ 2026年航空航天与智能制造国际学术会议（ICoAIM 2026） 2026 International Conference on Aerospace and Intelligent Manufacturing (ICoAIM 2026) 时间：2026年6月12日-14日 地点：中国·北京 大会官网：www.icoaim.org【参会投稿】 截稿日期：见官网 见刊出版：会议签约JPCS出版，该出版社目前稳定提交EI检索！ 参会形式：报告 | 海报 | 听众 主办单位：会议由航空航天方向王牌院校——西北工业大学民航学院与江苏省科技镇长团联合主办！ 大会组委 征稿主题： 航空航天 材料与智能制造 航天推进技术 导航与定位 航空航天设计、制造和维护 航空航天系统测试和测量技术 自主系统和航空电子设备 飞行器设计 飞行物理学 结构动力学与控制 UAV和MAV 振动与噪声控制 空气动力学 流体动力学 空气声学 制导、导航和控制 内燃机 航空航天材料 特殊高性能材料 航空先进材料 飞机复合材料结构设计和试验验证 航空航天中的智能材料和结构 机电一体化 机电一体化系统故障检测与诊断 航空航天领域的增材制造 航空发动机叶轮机械 先进航空发动机设计方法研究 先进制造 绿色制造 航空航天结构优化 ... ... 其他相关主题均可投稿 论文出版 所有的投稿都必须经过2-3位组委会专家审稿，经过严格的审稿之后，最终所录用的论文将递交Journal of Physics: Conference Series（ISSN: 1742-6596）出版社发表。见刊后由出版社提交至EI Compendex和Scopus 收录检索。 投稿参会说明 1.论文需按照模板排版，不得少于5页； 2.论文必须是英文稿件，且未在国内外学术期刊或会议发表过，如需中→英翻译：【艾思编译】 3.投稿论文全文重复率不超过30%，推荐作者使用【iThenticate查重】 或【Morressier AI检测】全文查重，以出版社标准执行。 4.论文投稿作者可免费报名参会。 全领域学术会议资源+多元化学术期刊内容——免费匹配

当前全球正进入数字经济、空天信息时代，以人工智能、大数据、空天地一体化网络为代表的新技术，正在重构全球产业与国家 安全格局。近年来，国家大力推进数字中国、新基建、商业航天、低空经济等战略，作为支撑这些战略的核心基础，通信遥感信息技术发挥出色，但在技术升级、产业创新、基础设施完善等过程中也面临诸多问题。 在此背景下，由南京信息工程大学主办的第二届通信、遥感与信息技术国际学术会议（CRSIT 2026）将于2026年6月5-7日在中国·南京召开，旨在汇聚来自全球的领先研究人员、行业专家和学术界学者，共同探讨通信、遥感技术及其在信息技术中的最新进展和应用。大会将邀请到行业内专家、学者分享前沿研究成果，与会者有机会建立彼此联系，分享对新兴技术的见解，讨论在这些快速发展的学科中面临的挑战及未来发展方向。 无论您是资深专家、新兴研究员还是青年学者，CRSIT 2026都将是一个激发灵感、推动研究和交流思想的理想平台。期待您的参与，共同推动相关工程领域的科学研究和实际应用到更高层次！ 【会议亮点】 ① IEEE官方认证，出版发表有保障（IEEE 官方认证：本会议公开征稿，所录文章将由IEEE出版发表） ② Elsevier官方认证，EI检索有保障（Elsevier官方认证：IEEE出版社是EI 收录检索的主要来源之一） ③ 往届检索只需2.5个月，领先发表，快人一步 ④ 国家级学术期刊《遥感学报》收录推荐（《遥感学报》是中国遥感领域唯一 一本国家级综合性学术期刊 ） ⑤ 行业内国家杰青、优青、会士等大咖支持，高质量交流 第二届通信、遥感与信息技术国际学术会议（CRSIT 2026） 2026 2nd International Conference on Communication, Remote Sensing and Information Technology 时间地点：2026年6月5-7日，中国-南京&（韩国分会场） 大会官网：www.crsit.net【投稿参会】 截稿时间：见官网 提交检索：IEEE Xplore、EI, Scopus检索 【组织单位】 主办单位：南京信息工程大学 承办单位：南京信息工程大学电子与信息工程学院 协办单位：AEIC学术交流中心 【报告嘉宾】 宋清洋 教授，东北大学（IEEE高级会员，教育部新世纪优秀人才） 博士生导师，悉尼大学通信工程专业博士学位，师从Abbas Jamalipour教授（IEEE Fellow ），现任IEEE车载技术协会Fellowship and Scholarship Committee主席，担任IEEE Transactions on Vehicular Technology编委、Digital Communications and Networks学术编辑，澳大利亚研究协会基金（ARC）国际评委，IEEE高级会员。在IEEE Wireless Communications等期刊发表论文50余篇（SCI收录20余篇），单篇最高影响因子6.524。获软件著作权2项，研究成果应用于采矿业、制造业等领域。获辽宁省自然科学学术成果一等奖2项，出版专业书籍2本。 主要研究方向：移动通信网络、聚焦异构边缘智慧 网络、协作通信及无线资源管理领域 杨照辉 教授，浙江大学（国家优青） 百人 计划研究员，博士生导师，国家级青年人才，中国科协青年托举人才。主持科技部重点研发项目课题、浙江省“尖兵”项目课题以及国自然重大项目子课题。ESI热点论文4篇、高被引论文10余篇，谷歌学术引用1万余次。荣获Engineering第四届高影响力论文奖、IEEE伦纳德·亚伯拉罕奖、IEEE马可尼论文奖、IEEE通信学会青年学者最佳论文奖、华为技术合作成果转化二等奖、爱思唯尔高被引学者、全球前2%顶尖科学家、AI2000人工智能全球最具影响力学者、ICC/WCNC等国际会议最佳论文奖9次。担任中国科学信息科学、信息与智能学报、计算机科学、IEEE IoTJ、IEEE JSAC (IF 13.081)、 WC (IF 11.979)、CM (IF 9.03)、TMLCN、CL、IET COM, and EURASIP JWCN等国际期刊编辑/客座编辑。国际上较早开展智能通信计算融合系统研究的学者之一。 主要研究方向：智能通信计算融合系统（无线大模型、边缘学习、全息通信） 李兴旺 副教授，河南理工大学（IEEE高级会员） 硕士生导师，河南理工大学杰出青年，IEEE高级会员，国家第五代移动通信标准化推进组织IMT-2020 (5G)大规模天线专题组成员，中国通信学会会员，中国人工智能学会会员，RISTA智能超表面技术联盟单位联络人，中国移动无源物联网技术联合创新中心单位联络人，全球前2%顶尖科学家榜单（2021-2022），英国贝尔法斯特女王大学访问学者（2017-2018），主持和参与国家级项目4项，省部级课题3项，国家重点实验室开放基金2项，厅级课题1项，获得省部级二等奖3项，厅级一等奖3项。近几年公开发表各类学术论文100多篇（SCI收录58篇）；授权国家发明专利25项，出版专著5部；提交国内IMT-2020专题提案2篇。研究领域主要是面向新一代（5G及Beyond）宽带移动通信系统的新理论及技术。 主要研究方向：无线通信、智能交通系统、人工智能 【大会组委】 大会主席 张治中 教授，南京信息工程大学（IEEE高级会员） 技术程序委员会主席 宁兆龙 教授，重庆邮电大学（国家青拔、IET会士、IEEE高级会员） 张海君 教授，北京科技大学（国家杰青、IEEE会士、CIC会士） 出版主席 李斌 教授，南京信息工程大学（CIC高级会员、CCF会员、IEEE会员） 黄崇文 教授，浙江大学（国家优青、CIC高级会员） 组织主席 何强 教授，东北大学（CCF高级会员、IEEE会员） 林鹏 副教授，南京信息工程大学（IEEE会员） 更多嘉宾持续邀请中... 【征稿主题】 一、通信技术 信息编码与调制、通感一体化、卫星定位、光电信息、集成电路、电子与通信技术、信息处理、接收和交换、图像信号的识别与处理、雷达信号、通讯网络、模式识别与智能系统、电子线路、数字逻辑电路、电磁场与微波技术、无线传感器网络、有线电、无线通信、传感器与信息技术、光纤光波、微波天线、太赫兹技术、数字调制解调、编码解码、多址接入、网络协议 二、遥感技术 地表特征提取与分类、光学纹理分析、高分辨率图像处理、航空影像识别与分类算法、三维地图与建筑测量、激光扫描与遥感数据、深度学习在遥感影像分类与目标检测中的应用、基于AI的遥感数据挖掘与决策、智能遥感系统与数据处理、航空及无人机遥感与智能感知、遥感数据处理与分析（含预处理与校正、三维重建/3D Reconstruction）、先进遥感载荷与平台、光学雷达（SAR）成像、激光雷达（LiDAR）点云、精准农业与传感器、遥感与物联网、智慧城市与交通、国土资源管理，以及面向气候变化、生态环境、农业气象等领域的遥感监测 三、信息技术 信号处理与分析、信息的获取、交换与处理、图像识别、处理、增强与修复、信息安全与隐私、5G与通信工程、物联网（IoT）、雷达与通信工程、智能计算与模式识别、智能通信开发与软件开发、语音、指纹、人脸等分析与识别、VR/AR、GPS导航与GIS系统、通讯安全和隐私管理、天线与微波技术、大数据、数据挖掘处理与算法、卫星导航、密码学、编码与信息学、虚拟现实、人工智能和机器学习、云计算、数据信息在区块链中的应用、数据信息在无人机、路径规划、避障中的应用 四、其他相关主题均可 【论文出版】 文章经过2-3位专家几轮审核，录用通过的文章将由 IEEE 出版（ISBN号: 979-8-3195-3017-2），最终交由 IEEE Xplore、EI、Scopus 检索。 投稿须知： 1. 论文须全英文，4页或以上（大部分作者写5-12页），格式符合 <论文模板>； ◆论文不得少于4页。会议仅接受全英稿件，如需中→英翻译：【艾思编译】 ◆作者参会：一篇录用文章允许一名作者免费参会 ◆原创未正式发表过，重复率40%内。推荐作者使用【iThenticate查重】 或【Morressier AI检测】全文查重，以出版社标准执行。 【期刊推荐】 涵盖不同类型多学科期刊资源，为您精准匹配期刊并提供文章初步评估结果和期刊契合度参考

2026年第十二届机械工程、材料和自动化技术国际会议（MMEAT 2026）将于2026年6月5-7日在中国北京隆重举行。本次大会旨在汇聚全球机械工程、材料科学及自动化技术的创新学者和行业专家，为他们提供一个卓越的交流与合作平台。随着全球对可持续技术和智能制造需求的不断增加，MMEAT 2025将重点关注这些领域的最新发展趋势和未来前景。此次大会的主要目标是推动机械工程、材料和自动化技术的前沿研究和创新应用，并促进国内外专家学者们的科学信息交流。我们期待汇集来自各地的研究人员、开发者、工程师、学生和行业从业者，共同分享和探讨最新的研究成果及实践经验，推动技术进步与产业升级。会议将每年举行，使其成为人们在材料、机械工程和自动化技术及相关领域交流观点和经验的理想平台。 北航主办！年度重磅会议稳定EI检索，检索靠谱！易中稿，对学生友好！ 第十二届机械工程、材料和自动化技术国际学术会议（MMEAT 2026） 2026 12th International Conference on Mechanical Engineering, Materials and Automation Technology 大会时间：2026年6月5-7日 大会地点：中国-北京 大会官网：www.mmeat.net【参会投稿】 提交检索：IEEE Xplore &EI Compendex & Scopus 组织单位 主办单位：北京航空航天大学 组委成员 征稿主题 智能制造和工业自动化 复合材料与高性能材料 先进制造技术 自动化机器人系统 云制造与物联网集成 精密制造技术 智能生产线优化 实时数据分析与过程控制 纳米复合材料的开发与应用 高温超导材料 生物基和可降解复合材料 自我修复材料技术 功能梯度材料（FGM）的设计与应用 高速加工技术 激光加工与3D打印技术 微加工与纳米制造 智能监控与设备预测性维护 数字孪生技术在制造业中的应用 高级控制理论和应用 机器人系统与技术 其他相关主题均可投稿 非线性控制和优化 预测控制（MPC） 鲁棒控制以增强系统的抗扰性 自适应控制系统 网络控制系统（NCS）与控制器设计 移动机器人的路径规划与导航 人工智能集成在自主机器人 机器人感知与多传感器融合 人机交互（HMI）及协作机器人（Cobots） 群体机器人系统（Swarms） 其他相关主题均可投稿 论文出版 文章先经2-3位专家盲审，最终所录用的论文将被Conference Proceeding出版，并提交至EI Compendex、Scopus检索。 ◆论文不得少于4页；会议论文模板→ 下载 ◆会议仅接受全英稿件。如需中→英翻译：【艾思编译】 ◆期刊推荐：部分优秀论文可推荐至以下期刊： 期刊名称：Strojniški vestnik – Journal of Mechanical Engineering 期刊主页：https://www.sv-jme.eu/ 检索类型：SCIE&EI&Scopus 期刊介绍：《Strojniski Vestnik-journal Of Mechanical Engineering》是一本专注于ENGINEERING, MECHANICAL领域的Multi-Language学术期刊，创刊于1955年，由Assoc. of Mechanical Eng. and Technicians of Slovenia出版商出版，出版周期Monthly。该刊发文范围涵盖ENGINEERING, MECHANICAL等领域，旨在及时、准确、全面地报道国内外ENGINEERING, MECHANICAL工作者在该领域的科学研究等工作中取得的经验、科研成果、技术革新、学术动态等。在中科院最新升级版分区表中，该刊分区信息为大类学科工程技术4区，2023年影响因子为1.2。 期刊发表关于材料科学、力学、运动学、热力学、能源与环境、机电一体化与机器人学、流体力学、摩擦学、控制论、工业工程和结构分析等领域的原创和综述文章。期刊追踪机械工程及相关科学领域（如电气、土木和工艺工程、医学、微生物学、生态学、农业、交通系统、航空等）的新趋势和成熟实践，打造了一个独特的跨学科和多学科对话平台。 会议遴选的优秀论文/对于期刊发表感兴趣的文章，可投至会议内经大会组委会审核后，推荐至Strojniški vestnik – Journal of Mechanical Engineering投稿，所有稿件均需通过期刊独立的同行评审流程。 【论文发表无忧】涵盖3000+期刊资源，为您精准匹配并提供文章初步评估结果和期刊契合度参考 参会方式 1、作者参会：一篇录用文章允许一名作者免费参会； 2、主讲嘉宾：申请主题演讲，由组委会审核； 3、口头演讲：申请口头报告，时间为15分钟； 4、海报展示：申请海报展示，A1尺寸； 5、听众参会：不投稿仅参会，也可申请演讲及展示。

论文名: Improving Low-Resource Short Answer Scoring through Large Language Model-Based Data Augmentation 作者：Peichao Lai, Kexuan Zhang, Yilei Wang, Bin Cui IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 是数据工程与人工智能领域的顶级国际期刊（CCF-A类），长期关注数据管理、机器学习与智能系统等方向的前沿研究成果。其在自动化教育评估、数据挖掘与智能学习系统领域具有重要影响力。PKU-DAIR实验室论文《Improving Low-Resource Short Answer Scoring through Large Language Model-Based Data Augmentation》被TKDE 2026接收。 问题背景与动机 随着在线教育规模的迅速增长，如何高效、准确地对学生主观题进行自动评分，成为教育智能化中的关键问题。其中，短答案评分（Short Answer Scoring, SAS）由于具有明确参考答案和更强约束性，比长文本作文评分更具实际落地价值。 然而，在真实低资源场景（Low-resource）应用中，SAS 面临三个核心难题： 1. 新题目不断出现，标注数据难以获取 2. 学生答案表达多样，语义空间极其复杂 3. 不同分数区间样本稀疏，模型难以学习细粒度评分边界 这些问题使得当前方法在实际部署中效果不稳定，严重制约了自动评分系统的发展。 核心挑战：数据多样性 vs 评分一致性 现有方法主要面临两大瓶颈： 1. 数据稀缺与分布失衡：真实学生答题数据存在评分分布不均问题，低资源场景下标注样本稀少，模型易过拟合，泛化能力受限。 2. 合成数据质量不足：传统数据增强方法易引入噪声，且LLM生成的合成样本与真实学生答题风格差异较大，导致评分模型出现偏差；同时，评分模型难以有效捕捉文本中的关键实体，影响评分准确性。 图1：与现有基于数据增强和迁移学习的SAS方法的对比 为解决上述挑战，本研究提出SCALE框架，通过知识图谱驱动的数据生成、双阶段过滤标注与实体感知建模，实现低资源场景下SAS性能的显著提升，核心思路具体如下： 1. 知识图谱（KG）驱动数据合成：构建包含硬边、软边等多类型边的知识图谱，结合风格重写提示词，生成语义一致、风格多样的合成样本，缓解数据稀缺问题。 2. 双阶段过滤与标注对齐：通过语义距离优化的初始过滤，保留多样且上下文相关的样本；再通过代理数据训练标注器，缓解合成样本与真实样本的风格偏差，确保评分准确性。 3. 实体感知注意力模型：引入实体提取与实体级注意力机制，融合文本语义与关键实体信息，提升模型对技术类文本（如公式、代码）的评分能力。 主要贡献概括为： 1. 提出SCALE框架，通过KG驱动的数据合成与双阶段过滤，平衡数据多样性与语义一致性，有效缓解低资源场景的数据稀疏问题。 2. 设计实体感知注意力机制，增强模型对关键实体的捕捉能力，提升技术类短答案的评分准确性。 3. 在多语言、多领域数据集上验证了方法的有效性，尤其在少样本场景下表现突出，同时具备良好的跨领域迁移能力。 方法介绍 图2：SCALE框架的整体工作流 数据生成阶段 数据生成阶段核心是基于知识图谱实现可控的数据增强，打破传统随机生成模式的局限，构建语义一致且多样的合成样本。首先，研究通过大语言模型从参考答案和真实学生答案中，精准抽取关键语义单元，涵盖关键短语（如专业术语、公式、代码片段等）、实体类型（包括条件、操作、数值等不同类别）以及语义摘要，这些抽取的信息为后续知识图谱构建提供了核心支撑。基于这些语义单元，研究构建了一个任务特定的知识图谱，该图谱包含三种关键关系： 类型关系（硬边），用于明确实体间的固定关联的； 语义共现关系（软边），用于表征实体间的潜在关联； 表达与语义映射关系，用于关联不同表述形式与同一核心语义。 该知识图谱为后续数据生成提供了严格的结构化约束，确保生成过程不偏离目标领域语义。在生成过程中，模型并非直接对原始文本进行改写，而是在知识图谱中查找与原始关键短语语义相似的候选节点，对关键短语进行精准替换，同时严格保持文本整体语义的一致性，这种方式相比传统随机替换，大幅提高了合成数据的质量，有效减少了语义偏移问题，增强了数据生成的可控性。此外，为进一步扩展数据多样性，SCALE引入了风格规则库，包含详细解释风格、简洁回答风格、数学专家风格、分点结构风格等多种真实学生答题中常见的风格，通过随机采样规则库中的风格，对同一答案进行多风格重写，显著扩展了训练数据空间，为后续模型训练提供了丰富的样本支撑。 数据过滤与对齐 该阶段主要用于提升合成数据质量，解决合成样本与真实样本的语义偏差和标注偏差问题，分为语义过滤、对齐标注和细粒度过滤三个步骤。首先是语义过滤阶段，核心目标是筛选出高质量的合成数据，筛选标准兼顾多样性与一致性：既要与原始样本差异较大，以保证数据的多样性，避免样本冗余；又要与原始样本的语义邻域接近，以确保合成数据与目标领域语义的一致性。为实现这一目标，研究设计了一个多目标优化函数，通过最大化合成样本与原始样本的语义距离来保证多样性，同时最小化合成样本与原始样本邻域样本的语义距离来保证一致性，有效平衡了两者之间的矛盾。其次是对齐标注阶段，针对直接使用原始模型标注合成数据会产生标注偏差的问题，SCALE提出了Proxy Data（代理数据）机制，具体做法是利用LLM对真实学生答案进行“润色”处理，在保持答案核心语义不变的前提下，使润色后的答案表达风格接近生成的合成数据，再使用这些经过润色的真实答案作为代理数据，训练专属的标注模型（Annotator），最后由该训练好的标注模型对筛选后的合成数据进行打分，从而有效缓解合成样本与真实样本的标注偏差。最后是细粒度过滤阶段，通过比较合成样本的原始标签与标注模型预测的标签，若两者差异超过预设阈值，则将该合成样本剔除，最终得到高质量、高一致性、高多样性的训练数据，为模型训练提供可靠支撑。 模型训练阶段 在训练阶段，SCALE将引入实体级建模，增强模型对关键信息的捕捉能力，尤其适配含数学题、代码题、技术问答等场景的短答案评分需求。在该阶段，首先进行实体信息注入，将从短答案文本中抽取的关键短语转化为结构化输入，与原始文本并行输入模型，使模型能够清晰识别文本中的关键实体及其属性，打破传统模型仅关注文本表面语义的局限。随后，模型引入实体注意力机制，通过多头注意力机制实现文本语义表示（句子级）与实体语义表示（实体级）的深度融合，让模型在训练过程中能够自动关注影响答题准确性的关键实体，强化关键实体特征的权重，弱化无关信息的干扰。这种实体感知增强设计的优势十分显著，对于数学题、代码题、技术问答等关键实体（如公式、代码片段、专业术语）决定答题准确性的场景，能够大幅提升模型对关键信息的捕捉能力，减少因忽略关键实体导致的评分偏差。同时，模型基于预训练语言模型（如BERT、ERNIE 3.0）进行微调，结合经过过滤对齐的合成数据与原始标注数据进行融合训练，进一步提升模型的泛化能力和评分准确性，确保在低资源、跨领域场景下仍能保持稳定的性能表现，最终实现短答案自动评分的精准化。 实验结果 实验数据与场景配置 数据集：涵盖多语言、多领域，包括新构建的中文ADS数据集（含代码、公式，适配技术类答题场景），以及LE、ASAG、SR等公开数据集。 实验场景：分为全量数据与少样本（N-way K-shot）场景，模拟低资源环境，对比多种强基线模型（BERT、ERNIE 3.0、SPRAG等）。 评价指标：采用Pearson相关系数（R）、二次加权Kappa（QWK）、均方根误差（RMSE），全面衡量评分准确性。 核心实验结果 表1: 全量数据集实验结果 表2: 少样本数据集实验结果 1. 全量数据场景：SCALE在所有数据集上均优于基线模型，其中SCALE（ERNIE 3.0）在ADS数据集上QWK达到83.85%，较原生ERNIE 3.0提升1.90%，且RMSE最低，评分误差最小。 2. 少样本场景：优势更显著，SCALE（BERT）较SPRAG平均提升6.45%的R值，在SR数据集k=5的极端低资源场景下，R值较 vanilla BERT提升15.67%，有效缓解数据稀疏导致的性能下降。 图3: 原始训练样本、合成样本和测试集样本t-SNE可视化 3. 可视化与消融分析：t-SNE可视化显示，过滤后的合成样本能精准填补原始数据的语义空白；消融实验证明，数据增强、实体注意力、细粒度过滤是SCALE性能提升的关键，其中细粒度过滤模块可使QWK平均提升3%以上。 表3: 跨领域少样本数据集实验结果 4. 跨领域迁移：在医疗、金融等领域的文本匹配任务上，SCALE仍能保持优势，证明其良好的鲁棒性与迁移能力。 总 结 本研究针对低资源场景下短答案自动评分的核心痛点，提出SCALE框架，通过知识图谱驱动的数据合成、双阶段过滤标注与实体感知建模，有效平衡了数据多样性与语义一致性，显著提升了评分准确性与模型泛化能力。实验表明，SCALE在多语言、多领域及少样本场景下均达到当前最佳性能，尤其适用于含代码、公式的技术类答题评分场景，为低资源环境下的主观题自动评分提供了新范式，具有重要的实际应用价值。 实验室简介 北京大学数据与智能实验室（Data And Intelligence Research Lab at Peking Univeristy，PKU-DAIR实验室）由北京大学计算机学院崔斌教授领导，长期从事数据库系统、大数据管理与分析、人工智能等领域的前沿研究，在理论和技术创新以及系统研发上取得多项成果，已在国际顶级学术会议和期刊发表学术论文200余篇，发布多个开源项目。课题组同学曾数十次获得包括CCF优博、ACM中国优博、北大优博、微软学者、苹果奖学金、谷歌奖学金等荣誉。PKU-DAIR实验室持续与工业界展开卓有成效的合作，与腾讯、阿里巴巴、苹果、微软、百度、快手、中兴通讯等多家知名企业开展项目合作和前沿探索，解决实际问题，进行科研成果的转化落地。

广东省计算机学会副理事长兼秘书长黄轩、副秘书长杨惜爱结束了在浙江横店举办的第五届高校大学生竞赛与创新人才培养研讨会行程后，于2026年3月25日上午与宁波市计算机学会开展交流活动，受到宁波市计算机学会理事长徐建昌、学会常务理事金丛武、秘书长林洁及秘书处工作人员的热情接待。 秘书处一行在对方的带领下参观了办公区域及社会组织阵地建设展示区。林洁结合阵地建设展板，系统介绍了宁波市计算机学会在阵地功能布局、服务场景打造、文化氛围营造等方面的规划与实践，展示了学会服务会员成长、助力行业发展的交流平台与务实举措。 随后，双方在学会会议室举行座谈会。黄轩秘书长简要介绍了海峡两岸暨港澳地区大学生计算机创新作品赛的相关情况，包括参赛人员构成、赛事覆盖范围及赛道设置，并欢迎浙江高校参赛。他指出，该项赛事对教师职称评定与学生就业均具有积极意义。 徐建昌代表宁波市计算机学会对黄轩秘书长一行的到访表示热烈欢迎，重点分享了学会的发展历程与核心竞争力。他深入阐述了“会员为主体、服务于社会、企业化运营”的经营理念，详细说明了学会第九届理事会制定的“3213”计划，同时指出学会运营需不断创新，分享了有益的社会组织运营经验。 林洁以PPT形式全面介绍了学会发展历程、会员结构、活动开展及服务政府等方面的工作成效，展示了学会始终坚持社会效益与经济效益相平衡。她表示，将借鉴先进经验，进一步推动学会高质量发展。 金丛武表示，学会应坚持民主、开放、共享，倡导成员间充分交流研讨、整合多方资源、破除封闭发展，搭建企业交流互动平台，激发各方参与活力。企业应主动践行社会责任，秉持长期主义参与学会建设，在市场、技术、人才等方面实现长效赋能与共同发展。 随后，杨惜爱副秘书长简要介绍了广东省计算机学会的组织架构与业务范围，并重点围绕海峡赛，从赛事历史、比赛赛制、评委组成及影响力进行分享。她表示，海峡赛历经多年积淀，已成为具有区域影响力的品牌赛事，期待两地学会在研学、培训等领域加强互动合作，共同探索资源共享、优势互补的新路径。 双方一致表示，希望以此次交流为契机，深化两地学会的交流合作，携手共促发展。

【 录用率高丨EI稳定检索 | 往届会后4个月EI检索 】 第三届数字化社会与人工智能国际学术会议（DSAI 2026） 第三届数字化社会与人工智能国际学术会议（DSAI 2026） 2026 3rd International Conference on Digital Society and Artificial Intelligence 大会官网：www.icdsai.org 时间地点：2026年4月24-26日 | 中国-武汉 主办单位：武汉理工大学 论文出版： 所有的投稿都必须经过2-3位组委会专家审稿，经过严格的审稿之后，最终所有录用的论文将以会议论文集的形式提交ACM出版社（ISBN：979-8-4007-2264-6）出版，并提交EI Compendex, Scopus检索。 征稿主题： 数字技术与创新 数字社会治理 数字安全与隐私 物联网城市计算协同计算数字孪生计算智能集体智能烟花算法神经网络ChatGPT信息系统 社交网络 社会计算数据挖掘知识发现移动商务智能交通电子政务人机交互智慧管理媒体大数据分析信息化教育智慧医疗服务平台数据科学 Web 3.0智能合约网络安全协议密码学数据库系统安全复杂网络移动计算云计算联邦学习数据安全可信计算恶意软件检测 其他相关主题均可投稿 最后截稿时间：多轮截稿，详见官网 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 【ACM出版，郑州大学主办 | 往届EI 已检索 | 征稿范围广 】 第四届语言与文化传播国际学术会议（ICLCC 2026） 第四届语言与文化传播国际学术会议（ICLCC 2026） The 4th International Conference on Language and Cultural Communication 大会官网：http://www.icccl.net 时间地点：2026年4月24-26日 | 中国-北京 主办单位：北京外国语大学 论文出版： 1. 所有稿件将经过2-3位组委会专家严格审核之后，最终所录用的论文将由Advances in Social Science, Education and Humanities Research正式出版，见刊后提交至CPCI、CNKI，谷歌学术进行检索 征稿主题： Track 1：语言 Track 2：文化传播 语言教育 语言学 中外语言文学 语言应用 语言演变 外语教学 语言习得 课堂教学法研究 语言与文化 比较语言 翻译&写作 心理语言 计算语言 代数语言 伴随语言 商务英语 社会语言学 传播学 新闻与传播 历史传承 公共关系学 数字传播技术与应用 品牌营销 网络与新媒体 媒介经营与管理 跨文化交际 跨文化产品和服务设计 文化传承、创新与变迁 汉语言文学 艺术学 戏剧影视学 人类学 地域文化与文化差异文化产业 其他相关主题均可投稿 最后截稿时间：多轮截稿，详见官网 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 学术会议征稿 | 主题领域广泛，涵盖了人工智能、自然科学、社会科学、工程技术、医学健康、人文艺术、跨学科领域等等

各省、市赛区高校（含高职高专）： 海峡两岸暨港澳地区大学生计算机创新作品赛(原“泛珠三角大学生计算机作品赛”)由全国高等学校计算机教育研究会主办，是一项发展成熟的大学生科技作品比赛。自2006年举办至今从未间断，连续多年成功入选“全国计算机类竞赛指数榜单”(教育部白名单),2026年即将迎来第21届。赛事秉承通过作品赛的活动达到“展示交流，增进友谊，互相切磋，共同提高”的宗旨在20余年的光阴岁月里薪火相传。 值此第二十一届赛事举办之际，由全国高等学校计算机教育研究会、赛事组委会、乐山职业技术学院联合举办的“智汇乐山·数智兴产”——海峡两岸学术交流暨智改数转推进会也将同期在乐山举行。本次交流会旨在搭建高水平的学术对话平台，深入探讨人工智能在智慧教育、科学计算、工业智造等领域的落地路径与未来趋势，拟设包括具身智能与机器人、科学智能、人工智能安全治理与可信AI技术探索等前沿议题。我们诚挚邀请全国各省市计算机领域的专家、教授及参赛领队教师、企业来川参会和参展，共同分享前沿成果，促进产学研用协同创新。 2025年澳门、香港、台湾、广东、广西、海南、黑龙江、湖南、湖北、江西、天津、新疆、云南、山西、宁夏、陕西、青海、福建、贵州、江苏、四川、重庆、辽宁、吉林、内蒙古、安徽、山东共28个地区的高校学生参赛。基于去年的良好态势，2026年在原有传统综合赛道的基础上，增设分赛道“半导体工业智能装备赛（另行通知）”。组委会期望全国各省市都能积极动员学生参赛，鼓励有条件地区举办省、市级选拔赛，进一步扩大赛事影响力。 2026年各省市赛区从即日起启动报名，并请于6月15日前完成选拔赛、6月18日前完成全国赛推选名单的上报。各省市参赛学生务必在“海峡两岸暨港澳地区大学生计算机创新作品赛”官网（https://fzs.newoe.cn/）报名参赛。大赛将严格按照《海峡两岸暨港澳地区大学生计算机创新作品赛比赛规程》遴选出入围全国赛的参赛选手，参加对应组别的总决赛。 总决赛举办时间及安排 1、本科组、高职高专组参赛时间 2026年7月19日-22日。 2、本科组、高职高专组赛程安排 7月19日：乐山职业技术学院报到并布置参展作品； 7月20日：上午开幕式，及作品交流展示并进行初评；下午答辩终评； 7月21日：上午、下午继续答辩终评，颁奖典礼； 7月22日：参观学校及乐山市科技教育交流，离川返程。 参赛作品的获奖比例 1、获奖比例 一等奖的获奖数量不能多于报名总数量的10%； 二等奖的获奖数量不能多于报名总数量的20%； 三等奖的获奖数量不能多于报名总数量的30% 2、总决赛入围评选及参赛通知 由大赛各赛区评选出候选作品参加总决赛答辩，并由组委会及时通知到各报名队伍做好参加总决赛的准备。 关于费用 比赛不收任何费用。 参赛者的交通、食宿费自理（乐山职业技术学院正联系周边相关酒店，提供优惠价位，具体细节另行通知）。 联系人 广东省计算机学会林曦： 13580483930 375274974@qq.com 乐山职业技术学院杨莉频： 18784578936 378052680@qq.com

据网易新闻3月27日报道，“天璇大数据智能布控模型，1.5秒级精准排查报关单”“打造RPA+AI机器人，数字员工辅助智能审核”“一网统飞织就智慧感知天网，为基层治理大幅降本增效”……在3月27日第四届“粤有数”数字化治理学术交流会上，15个广东数字化治理优秀案例公布，并同步揭晓10个入围案例，集中展示以人工智能驱动公共治理、促进产业转型升级的实践创新。 3月27日，第四届“粤有数”数字化治理学术交流会在华南农业大学举行。 将AI势能转化为治理效能 本届“粤有数”数字化治理学术交流会以“AI赋能产业变革、治理创新”为主题，汇聚真正解决痛点、惠及民生、引领变革的数字化治理实践。之前，专家组实地调研发现百余项兼具创新性、实用性的案例，通过多维度评价，最终评出15个数字化治理优秀案例、10个入围案例。例如黄埔海关主创的海关“天璇”大数据智能布控模型将人工智能深度融入海关监管，1.5秒级精准排查报关单，以精准监管大幅提升通关效率；广州市白云区智慧城市运行中心创新引入RPA与人工智能技术，打造出不知疲倦、全天候在岗的政务超级助手，等等。 在致辞中，中国科学院院士、广州南方学院校长汤涛表示，广东紧扣“人工智能+”发展战略，在政务服务、基层治理、低空经济、现代农业等领域深耕实践，涌现出一批数字化治理的创新案例，“人工智能的核心价值，不在于技术本身有多‘炫’，而在于它能否真正赋能千行百业、服务国计民生。” 华南农业大学副校长温小波提到，学校高度重视人工智能领域的教学改革与应用研究，公共管理学院则长期关注数字赋能社会治理。本届交流会围绕AI赋能产业发展、低空治理、社区治理等议题展开深入研讨，期待与各位专家共同推进数字化治理的理论创新与实践突破。 第四届粤有数数字化治理优秀案例主创单位代表现场领取荣誉证书。 广东社会调查基地正式揭牌 当天活动上，不仅揭牌“广东社会调查基地”，还举行“粤有数AI赋能产业发展专业委员会”成立仪式，为高校数据要素大赛召集人、优秀专家、志愿者及“粤有数”长期奉献者颁发证书。华南农业大学公共管理学院蔡茂华书记、唐斌院长为华南农业大学公共管理硕士研究生第二指导教师颁发聘书，工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林、数字广东建设专家委员会委员蓝云当选“广东AI金牌讲师”。 广州南方学院公共管理学院院长、中山大学政务学院教授、广东省粤有数数字化治理专委会联席主席、广东社会调查基地首席专家陈天祥坦言，“粤有数”深耕六载、躬身实践，形成数字化治理“八个一”的核心成果，涵盖专家团队、优秀案例、数字模型、传播矩阵、理论文章、科普培训、数据要素大赛、调研报告。 此次交流会由广东省粤有数数字化治理专家委员会、广州南方学院主办，广州南方学院公共管理学院、华南农业大学公共管理学院、广东社区学院、城乡公共安全与数智治理重点实验室承办。 第四届“粤有数”数字化治理优秀案例名单 1.海关“天璇”大数据智能布控模型 主创单位：黄埔海关 2.南方电网运营监控平台赋能能源行业治理现代化 主创单位：南网数字运营软件科技（广东）有限公司 3.党建引擎领航，“惠云眼”开辟低空治理新路径 主创单位：惠州市政务服务和数据管理局 4.“广州科技GI”夯实科技企业成长确定性根基 主创单位：广州市科学技术局 5.数智监管平台赋能审计智能化穿透式监管 主创单位：南航数智科技（广东）有限公司 6.打造RPA+AI机器人，数字员工辅助智能审核 主创单位：广州市白云区智慧城市运行中心 7.佛山分布式城市网络安全防护体系 主创单位：中共佛山市委网络安全和信息化委员会办公室 8.旧南海县“多元赋能”引领老旧小区治理模式创新 主创单位：广州市越秀区政务服务和数据管理局、广州市越秀区人民政府六榕街道办事处、中国联合网络通信有限公司广州市分公司 9.小包公法律大模型 主创单位：广东省人工智能法律应用重点实验室、广东博维创远科技有限公司 10.盐田区民生诉求一体化平台筑起 “连心桥” 主创单位：深圳市盐田区政务服务中心 11.广州市海珠区教育大数据应用中心 主创单位：广州云蝶科技有限公司 12.FPF未来猪场“数据养猪” 主创单位：广州影子科技有限公司 13.基于AI视觉分析技术的燃气管线智能识别预警系统 主创单位：广州华工信元通信技术有限公司 14.智慧大鹏“一网统管”模式 主创单位：深圳市大鹏新区政务服务和信息中心 15.CIM+AI助力城市会商智慧决策 主创单位：深圳市宝安区信息中心

据搜狐网3月27日报道，第四届“粤有数”数字化治理交流会在华南农业大学举行，活动以“AI赋能产业变革、治理创新”为主题，15个案例获评优秀案例。中国科学院院士、广州南方学院校长汤涛和省有关部门负责人为“广东社会调查基地”揭牌。 原国家信息化专家咨询委员会常务副主任周宏仁在书面寄语中表示，广东是我国最早开展政府信息化前沿探索的省份。多年来，广东为促进我国信息化区域发展作出了诸多示范性贡献，积累了宝贵经验。周宏仁认为，“粤有数”将成为促进广东实现新时代智能化的推动力量。 中国科学院院士、广州南方学院校长汤涛在致辞中指出，近年来，广东紧扣“人工智能+”发展战略，在政务服务、基层治理、低空经济、现代农业等领域深耕实践，涌现出一批数字化治理的创新案例。他强调，数学不仅是人工智能突破算力瓶颈、优化算法模型的底层框架，更是数字化时代实现精准决策与高效协同的度量衡。“人工智能的核心价值，不在于技术本身有多‘炫’，而在于它能否真正赋能千行百业、服务国计民生。” 华南农业大学副校长温小波表示，学校高度重视人工智能领域的教学改革与应用研究，公共管理学院则长期关注数字赋能社会治理。他强调，本届交流会围绕AI赋能产业发展、低空治理、社区治理等议题展开深入研讨，期待与各位专家共同推进数字化治理的理论创新与实践突破。 教育部长江学者特聘教授、中山大学社会科学学部主任肖滨指出，前三届“粤有数”被外界认为是广东数字化治理的“口碑榜”，从第四届开始，“粤有数”正在争创AI赋能治理创新的“风向标”。当智能革命的浪潮席卷全球，人工智能正深刻影响国家治理与社会生活的底层逻辑。他强调，“AI不再是游离于治理体系之外的‘技术外挂’，而是深度嵌入治理全流程的‘核心引擎’。AI赋能治理的本质，是让治理更精准、服务更温暖、群众更有感。” 广州南方学院公共管理学院院长、中山大学政务学院教授、广东省粤有数数字化治理专委会联席主席、广东社会调查基地首席专家陈天祥介绍道，“粤有数”深耕六载、躬身实践，形成数字化治理“八个一”的核心成果，涵盖专家团队、优秀案例、数字模型、传播矩阵、理论文章、科普培训、数据要素大赛、调研报告。他强调，“粤有数”是扎根广东、聚焦数字政府与数字社会、数字经济研究的专业平台，自创立起便坚守公益性、学术性、实践性的核心定位，以服务广东数字化治理为根本目标。 工信部信息通信经济专家委员会委员、广东省通管局前局长古伟中用四个“好”概括本次活动。一是主题好，紧扣“发展智能经济新形态”的时代脉搏；二是内容好，专家们的务实立论与实例论证体现了高水平；三是案例好，案例横跨政务服务、基层治理、低空经济等关键领域，生动勾勒出广东“善治”的全景图谱；四是形式好，“粤有数”由新型智库牵头，联合高校、政府、企业、媒体多方力量，打破了传统界限，是公益性智库服务治理现代化的精彩实践。 活动现场还举行了“粤有数AI赋能产业发展专业委员会”成立仪式，并为高校数据要素大赛召集人、优秀专家、志愿者及“粤有数”长期奉献者颁发证书。 华南农业大学公共管理学院书记蔡茂华和院长唐斌为华南农业大学公共管理硕士研究生第二指导教师颁发聘书，工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林、数字广东建设专家委员会委员蓝云当选“广东AI金牌讲师”。 第四届“粤有数”数字化治理优秀案例 1. 海关“天璇”大数据智能布控模型 主创单位：黄埔海关 案例点评： 以数据为驱动，他们锻造出国门防线上的“火眼金睛”。将人工智能深度融入海关监管，1.5秒级精准排查报关单，在打击走私、捍卫国家安全上屡建奇功，以精准监管大幅提升通关效率。从自主创新到引领国际标准，成功向世界输出海关智能化治理的“中国方案”。 2. 南方电网运营监控平台赋能能源行业治理现代化 主创单位：南网数字运营软件科技（广东）有限公司 案例点评： 在能源保供与央企治理“最后一公里”，他们以数字技术打通基层管理堵点。首创“1-3-5-7”指标体系，使风险响应提速60%以上，节约管理成本超亿元，实现从“被动救火”到“主动防控”的转变，树立能源行业治理现代化新标杆。 3. 党建引擎领航，“惠云眼”开辟低空治理新路径 主创单位：惠州市政务服务和数据管理局 案例点评： 在低空技术与城市治理的交汇处，他们以“一网统飞”织就了智慧感知的新天网。首创“一次采集、多方复用”的集约化模式。这双“空中慧眼”为基层治理大幅降本增效，成功催生全国首个低空行业数据空间，让低空数据在交易市场释放出上亿元的经济潜能。 4. “广州科技GI”夯实科技企业成长确定性根基 主创单位：广州市科学技术局 案例点评： 在充满变数的市场环境中，他们用数字中枢为科技企业的成长筑牢“确定性”的根基。该系统以精细化的企业画像为基础，率先将“免申即享”从试点做成标配，真正实现了从“人找政策”到“政策找人”的智慧跨越，直接惠及超1.18万家企业，让政策红利化作企业创新发展的“及时雨”。 5. 数智监管平台赋能审计智能化穿透式监管 主创单位：南航数智科技（广东）有限公司 案例点评： 在浩如烟海的企业运营数据中，他们以数智之光精准揭示了隐匿的业务风险。通过融合混合风险建模等前沿技术，实现了多业务域的全覆盖穿透式监管。从“人工驱动”向“智能协同”跨越，为大型国企的数字化转型树立了“AI+审计”标杆范式。 6. 打造RPA+AI机器人，数字员工辅助智能审核 主创单位：广州市白云区智慧城市运行中心 案例点评： 以“数字员工”重塑了高效便民的全新体验，创新引入RPA与人工智能技术，打造出不知疲倦、全天候在岗的政务“超级助手”。不仅大幅提升了政务处理的精准度，更跑出了利企便民的“白云速度”，为优化营商环境注入了强劲的数字动力。 7. 佛山分布式城市网络安全防护体系 主创单位：中共佛山市委网络安全和信息化委员会办公室 案例点评： 全国首创“1+N+X”分布式城市网络安全防护体系，彻底打破网络安全“各自为战”的传统困境，实现从“单打独斗”向“全域协同防御”的根本性跨越。以普惠的安全资源赋能企业发展，不仅大幅降低了社会防护成本，更为护航制造业数字化转型、打造一流营商环境筑牢了数字底座。 8. 旧南海县“多元赋能”引领老旧小区治理模式创新 主创单位：广州市越秀区政务服务和数据管理局、广州市越秀区人民政府六榕街道办事处、中国联合网络通信有限公司广州市分公司 案例点评： 在充满烟火气的老旧街巷中，他们用5G新技术为基层治理插上了智慧的翅膀。创新探索“政企协同”运营模式，将5G、物联网与AI算法深度融合，构建起“数据一点集中、事件一屏指挥”的社区治理中枢。让治理有精度、服务有温度，树立广东老旧小区现代化治理的鲜活样板。 9. 小包公法律大模型 主创单位：广东省人工智能法律应用重点实验室、广东博维创远科技有限公司 案例点评： 团队深耕司法大数据九年，在基层矛盾纠纷化解的最前线，他们以大模型技术打造出智慧解纷的新引擎。它不仅让群众的法律诉求在“秒级”得到权威解答，更依托“法治地图”让区域风险研判直观可见。他们以技术赋能，助力打造新时代的“数智枫桥经验”。 10. 盐田区民生诉求一体化平台筑起 “连心桥” 主创单位：深圳市盐田区政务服务中心 案例点评： 在听民意、解民忧的最前线，他们以党建为引领，用数字技术为群众筑起了一座高效的“连心桥”。通过智能分拨、情感分析与风险预警，系统让海量民生诉求实现了精准流转与高效处置，做到了“民有所呼、我有所应”，擦亮了数字化时代的民生幸福底色。 11. 广州市海珠区教育大数据应用中心 主创单位：广州云蝶科技有限公司 案例点评： 将人工智能深度融入教学一线。他们巧用智能设备实现“无感知伴随式数据采集”，精准记录下每一位学生的“数字足迹”。创新的“1+N”联动模式，让海量数据化作优质资源精准输送至薄弱学校。在教育数字化转型的浪潮中，他们以数据为桥梁，点亮了教育均衡发展的未来。 12. FPF未来猪场“数据养猪” 主创单位：广州影子科技有限公司 案例点评： 在传统农业向现代化跨越的进程中，他们用数字科技为生猪养殖插上了智慧的翅膀，全面开创了养殖新范式。从“经验养猪”到“数据养猪”，大幅提升生产效率与经济效益，为保障国家食品安全、推动传统农牧业高质量发展提供了极具示范意义的“智慧样板”。 13. 基于AI视觉分析技术的燃气管线智能识别预警系统 主创单位：广州华工信元通信技术有限公司 案例点评： 针对燃气管网极易遭受第三方施工破坏的治理痛点，他们前沿地将AI视觉分析技术深度融入城市公共安全监管。实现了对违规施工场景的智能识别与秒级预警，用数字技术精准排除了城市燃气隐患，防患于未然，为千家万户的生命财产安全保驾护航。 14. 智慧大鹏“一网统管”模式 主创单位：深圳市大鹏新区政务服务和信息中心 案例点评： 在城市精细化治理的探索中，他们以数据为针线，织就了智慧大鹏的新蓝图。汇聚百亿级海量数据，以AI“微改革、微创新”为切入点，将智慧应用深度融入沙滩管理、交通监测等基层实战场景，构建起“一图全面感知、一键可知全局、一体运行联动”的城市枢纽。 15. CIM+AI助力城市会商智慧决策 主创单位：深圳市宝安区信息中心 案例点评： 以多维数据融合搭建零代码三维实景，实现城市历史回溯、现状感知与未来推演。颠覆传统汇报模式，赋能百个重大项目高效评审，推动城市治理由“经验驱动”转向“数据说话”，形成空间高质量配置的全国领先“宝安经验”。

据腾讯网3月27日报道，第四届“粤有数”数字化治理交流会在华南农业大学举行，活动以“AI赋能产业变革、治理创新”为主题。各界专家齐聚一堂，聚焦AI治理深入交流，凝聚共识，携手汇聚广东数字化治理的合力。活动上，15个案例获评优秀案例。中国科学院院士、广州南方学院校长汤涛和省有关部门领导为“广东社会调查基地”揭牌。 中国科学院院士、广州南方学院校长汤涛在致辞时指出，广东紧扣“人工智能+”发展战略，在政务服务、基层治理、低空经济、现代农业等领域深耕实践，涌现出一批数字化治理的创新案例。“数学不仅是人工智能突破算力瓶颈、优化算法模型的底层框架，更是数字化时代实现精准决策与高效协同的度量衡。”汤涛强调，“人工智能的核心价值，不在于技术本身有多 ‘炫’，而在于它能否真正赋能千行百业、服务国计民生。” 华南农业大学副校长温小波表示，学校高度重视人工智能领域的教学改革与应用研究，公共管理学院则长期关注数字赋能社会治理。他强调，本届交流会围绕AI赋能产业发展、低空治理、社区治理等议题展开深入研讨，期待与各位专家共同推进数字化治理的理论创新与实践突破。 中山大学社会科学学部主任肖滨指出，前三届“粤有数”被外界公认为是广东数字化治理的“口碑榜”，从第四届开始，“粤有数”正在争创AI赋能治理创新的“风向标”。当智能革命的浪潮席卷全球，人工智能正深刻影响国家治理与社会生活的底层逻辑。他强调，“AI不再是游离于治理体系之外的‘技术外挂’，而是深度嵌入治理全流程的‘核心引擎’。AI赋能治理的本质，是让治理更精准、服务更温暖、群众更有感。” 广州南方学院公共管理学院院长、中山大学政务学院教授、广东省粤有数数字化治理专委会联席主席、广东社会调查基地首席专家陈天祥在主题介绍时表示，“粤有数”深耕六载、躬身实践，形成数字化治理“八个一”的核心成果，涵盖专家团队、优秀案例、数字模型、传播矩阵、理论文章、科普培训、数据要素大赛、调研报告。他强调，“粤有数”是扎根广东、聚焦数字政府与数字社会、数字经济研究的专业平台，自创立起便坚守公益性、学术性、实践性的核心定位，以服务广东数字化治理为根本目标。 活动现场，“粤有数AI赋能产业发展专业委员会”正式成立，并为高校数据要素大赛召集人、优秀专家、志愿者及“粤有数”长期奉献者颁发证书。 华南农业大学公共管理学院党委书记蔡茂华、院长唐斌为华南农业大学公共管理硕士研究生第二指导教师颁发聘书。工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林、数字广东建设专家委员会委员蓝云当选“广东AI金牌讲师”。 据悉，未来，“粤有数”数字化治理将深入践行智慧民生理念，推动AI数字化治理全面融入广东各领域，为全国乃至全球治理创新提供可复制、可推广的“广东样本”。 第四届“粤有数”数字化治理优秀案例 1.海关“天璇”大数据智能布控模型 主创单位：黄埔海关 2. 南方电网运营监控平台赋能能源行业治理现代化 主创单位：南网数字运营软件科技（广东）有限公司 3. 党建引擎领航，“惠云眼”开辟低空治理新路径 主创单位：惠州市政务服务和数据管理局 4. “广州科技GI”夯实科技企业成长确定性根基 主创单位：广州市科学技术局 5. 数智监管平台赋能审计智能化穿透式监管 主创单位：南航数智科技（广东）有限公司 6. 打造RPA+AI机器人，数字员工辅助智能审核 主创单位：广州市白云区智慧城市运行中心 7.佛山分布式城市网络安全防护体系 主创单位：中共佛山市委网络安全和信息化委员会办公室 8. 旧南海县“多元赋能”引领老旧小区治理模式创新 主创单位：广州市越秀区政务服务和数据管理局、广州市越秀区人民政府六榕街道办事处、中国联合网络通信有限公司广州市分公司 9. 小包公法律大模型 主创单位：广东省人工智能法律应用重点实验室、广东博维创远科技有限公司 10.盐田区民生诉求一体化平台筑起 “连心桥” 主创单位：深圳市盐田区政务服务中心 11.广州市海珠区教育大数据应用中心 主创单位：广州云蝶科技有限公司 12. FPF未来猪场“数据养猪” 主创单位：广州影子科技有限公司 13. 基于AI视觉分析技术的燃气管线智能识别预警系统 主创单位：广州华工信元通信技术有限公司 14.智慧大鹏“一网统管”模式 主创单位：深圳市大鹏新区政务服务和信息中心 15.CIM+AI助力城市会商智慧决策 主创单位：深圳市宝安区信息中心

据金羊网3月27日报道，以“AI赋能产业变革、治理创新”为主题的第四届“粤有数”数字化治理交流会在华南农业大学举行。交流会现场，中国科学院院士、广州南方学院校长汤涛向与会嘉宾、师生分享他对人工智能的看法。 汤涛表示，作为一位数学研究工作者，他本人也始终关注着人工智能的发展。“从1950年图灵提出关于机器智能的经典命题开始，数学就为人工智能埋下了思想的种子。无论是近期火爆的Seedance2.0多模态生成技术突破，还是AI龙虾智能体的自主执行能力，底层都离不开数学逻辑与算法优化的核心支撑。”汤涛说，今天，当我们谈论AI赋能治理创新时，本质上是在谈论如何用数学的语言、算法的逻辑，去解决真实世界中的复杂问题。 汤涛认为，“粤有数”活动的魅力，在于它让底层的技术逻辑与一线的治理实践在这里相遇、碰撞、融合。“我始终坚信，人工智能的核心价值，不在于技术本身有多‘炫’，而在于它能否真正赋能千行百业、服务国计民生。这既是我们深耕学科建设的核心方向，也是我们推动产学研融合的根本遵循。”

据大洋网3月27日报道，AI时代，什么样的人才会具有真正的竞争力？面对AI带来的机遇和挑战，大学教育模式，又该如何顺势而为进行调整？基础教育阶段最重要的是教会孩子什么？ 3月27日，以“AI赋能产业变革、治理创新”为主题的第四届“粤有数”数字化治理交流会在华南农业大学举行。活动期间，中国科学院院士、广州南方学院校长汤涛接受记者采访。作为一位数学家和教育家，他围绕众多热点话题发表了自己独到的观点。 中国科学院院士、广州南方学院校长汤涛 谈人才竞争力： AI时代这两类人具备真正的竞争力 记者：汤院士，人工智能的发展对各行业产生了深远影响，您觉得哪些行业会受到较大冲击，又有哪类人才在AI时代更具核心竞争力？ 汤涛：以前传统的、需要大量记忆的，或者重复性工作的行业，人工智能必然会起到很大的作用，比如写软件的、报税的、搞法律的，共性都是需要大量记忆，做大量重复性的工作，原理性都相对比较简单。这些劳动密集型的行业很多工作量将会被人工智能取代。 记者：在这样的趋势中，哪种人才才会具备真正的竞争力？ 汤涛：我觉得有几类： 第一类，搞基础性工作的，比如数学。数学是底层逻辑，AI有很多是数学原理驱动的。AI虽然会思维，但是它很多是重复性的、记忆性的。AI时代，像底层的比如统计学、数学、理论物理等，这类原理性的东西非常重要。 第二类，就是跨界的人才。AI时代，对文科也是很重要的时代。AI时代，理工科中，除了底层那一部分，很多方面都会慢慢受到很大冲击，但是文科，包括艺术、传媒等很多领域，如果和理工科交叉起来，会产生巨大价值。比如，乔布斯是学文科的，他有艺术的鉴赏力，可以改变科技。很多大的技术公司的CEO，有许多是学心理学、学历史的。学文科的人，懂一些科技，就可以让机器去帮你实现想法。机器可以做很单一的事情，但是要把这些“串”起来就很难。所以，以后人们学习，不要学单一的东西。即使学商科，也可以学点传媒，学点人工智能。这些能力整合起来以后，就能战胜机器。 谈AI时代创业： AI可以解放生产力，但创业最重要的是想法 记者：AI可以取代人类很大部分的工作。最近也涌现了“一人公司”，依靠智能体完成商业闭环，您怎么看待这种形式？ 汤涛：这种形式，在某种意义上，不会大规模地形成气候。每个人都开这样的公司，最后这个世界的企业谁也做不大的。但是，人工智能确实会给个人提供很多机会。 比如学艺术的人，以前想进交响乐团、歌剧院很难。随着现在进入老龄社会后，很多人退休后想追求艺术。学艺术的人就可以教他们学画画、合唱、乐器。借助AI，一个人就可以教很多人，这在以前是不可能的。 记者：AI浪潮下，您觉得技术的普惠是否降低了创业的门槛？ 汤涛：我觉得，要看是什么样的创业。AI时代可以帮助人创业，可以借助AI把规模做大一点。比如艺术行业以前一个人教三五个人，以后规模可能就会更大一些。同时，AI可以解放很多生产力，5个人也能做成以前50个人才能做到的事情。 但是，创业最重要的还是要有想法。比如在艺术领域创业，既涉及艺术本身，也要懂艺术管理，还要懂市场，甚至还要会做宣传。所以，上大学的时候，知识太单一不行。如果能够跨界多学点知识，工作后就可以真正做事情。 中国科学院院士、广州南方学院校长汤涛接受记者采访 谈高校教育： 高校的教材、培养方案全都要改变 记者：作为高校，该如何培养学生的跨界能力？ 汤涛：高校以后面临的重大挑战，就是要改变教学模式。传统的教材以后都可能有问题。传统教材教的那些应付考试的内容，可能一问机器就都知道了。20年前、30年前，甚至更早的时候，可以这么做，但现在很难。 以后教材、培养方案以及讲课风格都一定要进行很大改变。如果不这样，我们的教学就会很失败。机器对这种传统的、重复的东西很熟，它读书的能力比人强多了！人费半天劲可能只能学到教材中的三章，但同样时间机器可以把三本书全消化了。所以，教课的时候，很重要的一点，就是要通过很多实际的例子，教学生如何解决实际的困难。 不同的时代要做不同的事情，不同的实践会遇到不同的挑战，但挑战跟机遇是并存的。互联网对大学教育的影响还是有限的，但是AI对大学教育的影响将会很大。大学教育要顺应AI时代的机遇，把教学方式、教材、培养方案做好，这是未来一个重要的挑战。 谈基础教育： 反对孩子“读闲书”，是很糟糕的 记者：很多人也关注基础教育。以前基础教育侧重学习知识，但在人工智能时代，基础教育的培养模式应该发生怎样的改变？ 汤涛：基础教育，尤其是小孩子，可能慢慢地要回归到更“原汁原味”的时代。中国人以前讲“六艺”，要有对艺术的理解，比如画画、唱歌、简单的乐器，还要有一定的数字能力。小时候，要培养小孩对体育、艺术、数字等的爱好。这些爱好的培养，在小学阶段很重要。 初中、高中阶段，则要培养他们对文学、历史及理工科的一些爱好。不要让他们觉得“我天生就不是搞数学的料子”，“我天生就对历史很抵触”。要把知识面打开，最好能够培养一些人，文理兼备。 我们以前传统的分科是很有问题的。一个人懂历史，可以借鉴人类发展的规律；喜欢文学能养成读书的习惯——现在很多学生不读书，只有碎片化的东西，就是因为没养成读书的习惯。 中学生其实相对比较单纯，他对很多知识都有精力、兴趣、心情。但现在很多学生处于“刷题考试”的状态，把培养爱好的时间都占用了。有的家长也反对孩子“读闲书”，这是很糟糕的。以后，大家会慢慢发现，我们背的一些东西实际上是没用的，包括数学题、写程序，机器都可以做。 所以我认为，小学教育应该回归自然，培养对体育、艺术、数学的基本感觉，中学的时候要真正拓宽知识面，语文、历史是人类知识的重要财富，不能觉得学这些课是浪费时间。 记者：您是数学家，您有什么别的爱好吗？ 汤涛：我对写作很感兴趣，对历史也感兴趣。现在我也写书。我们那时候读书时，培养方式是对的。我们那时候的升学压力没有那么大。现在想这么做，家长可能不同意，老师也不同意。大家都恨不得学生赶快集中精力把几门课学好，把分数提高，出两个清华北大的学生就有面子了。如果我们的中学不把升学作为最大目标，就回归教育的本质了。 谈“文科无用论”： 人文不光是社会文明的象征，也可以创造巨大的经济价值 记者：社会上现在有个流行的观点，认为人工智能时代要大力发展理工科，“文科无用论”又冒了出来，您怎么看待这个观点？ 汤涛：这是非常功利主义的看法。实际上，很多技术发明，都是文理科都很厉害的人做出来的，特别是文科有欣赏力的人做出来的。比如乔布斯，他并不是学理工科的，但他有艺术欣赏能力，把手机变成一种艺术产品。而以前有一些专门搞技术的公司，只想着把手机的通话功能做好，最后还没落了。 记者：看得出，您很重视人文艺术。 汤涛：因为我觉得很重要。一个社会如果只做科技是走不远的。像法国，很重视人文思想，浪漫又有艺术氛围，诞生了很多时尚品牌，时装、奢侈品、红酒产业也赚了很多钱。人文不光是社会文明的象征，也可以创造巨大的经济价值。这些我觉得都是靠人文和艺术支撑的。 我觉得一个社会要真正把文理并重起来。我们古代几千年重文轻理搞应试教育，后来还考“八股文”。古代当官的都是搞文科的，认为搞科技的都是“雕虫小技”上不了台面，最后导致科技落后一塌糊涂。反过来，如果只注重科技，认为人文不重要，这也是有问题的。这就像一个人吃饭，不能只吃肉不吃菜。 我认为，AI时代一定要文理并重，要把几个学科连在一起，不能只做单一学科，单一学科很可能就被AI取代了。 谈数学启蒙： 一定要给小孩子足够的想象空间 记者：您是数学家，能不能给中小学生推荐一些数学游戏或者科普方式？ 汤涛：我和大湾区大学校长田刚院士在东莞松山湖做了一个数学探索馆，里面摆满了可触摸、可操作、可探索的体验装置，就是想让学生周末可以去动手体验数学。我觉得这是很好的理念，大家不要完全觉得数学就是背公式、背那些条条框框。因为这些公式和条条框框，往往是机器可以代替的。 还有一种叫zometool的工具，像搭积木似的，用小球、小棍可以创造出很多有创意的东西出来，能开拓小孩的思维。小孩的想象力是最重要的，只用最简单的元素，就能搭建出各种立体图形。其实中国古代也有很多益智的玩具，像鲁班锁、七巧板、九连环，这些都能让孩子们边玩边琢磨。 现在最失败的就是给一沓题目，让学生学会解题的秘诀，让学生做得快得满分。总是干这个是没有意思的。搞智力竞赛、解数学题，答案是有的，谁也比不过机器。小孩小时候一定要给他足够的想象空间，培养他们的动手能力。

据羊城晚报3月27日报道，以“AI赋能产业变革、治理创新”为主题的第四届“粤有数”数字化治理交流会在华南农业大学举行。交流会现场，中国科学院院士、广州南方学院校长汤涛向与会嘉宾、师生分享他对人工智能的看法。 汤涛表示，作为一位数学研究工作者，他本人也始终关注着人工智能的发展。“从1950年图灵提出关于机器智能的经典命题开始，数学就为人工智能埋下了思想的种子。无论是近期火爆的Seedance2.0多模态生成技术突破，还是AI龙虾智能体的自主执行能力，底层都离不开数学逻辑与算法优化的核心支撑。”汤涛说，今天，当我们谈论AI赋能治理创新时，本质上是在谈论如何用数学的语言、算法的逻辑，去解决真实世界中的复杂问题。 汤涛认为，“粤有数”活动的魅力，在于它让底层的技术逻辑与一线的治理实践在这里相遇、碰撞、融合。“我始终坚信，人工智能的核心价值，不在于技术本身有多‘炫’，而在于它能否真正赋能千行百业、服务国计民生。这既是我们深耕学科建设的核心方向，也是我们推动产学研融合的根本遵循。”

据南方+客户端3月27日报道，第四届“粤有数”数字化治理学术交流会在华南农业大学举行。会议由广东省粤有数数字化治理专家委员会、广州南方学院主办，以“AI赋能产业变革、治理创新”为主题。来自黄埔海关、南方电网等单位的15项实践获评本届数字化治理优秀案例。 “人工智能的核心价值，不在于技术本身有多‘炫’，而在于它能否真正赋能千行百业、服务国计民生。”中国科学院院士、广州南方学院校长汤涛表示，广东深入实施“人工智能+”行动，在政务服务、基层治理、低空经济、现代农业等领域深耕实践，涌现出一批数字化治理的创新案例。 对此，中山大学社会科学学部主任肖滨表示认同：“人工智能正深刻影响国家治理与社会生活的底层逻辑。AI不再是游离于治理体系之外的‘技术外挂’，而是深度嵌入治理全流程。AI赋能治理的本质，是让治理更精准、服务更温暖、群众更有感。” 工信部信息通信经济专家委员会委员、广东省通信管理局前局长古伟中表示，今年政府工作报告提出“打造智能经济新形态”，本届优秀案例横跨多个重要领域，生动勾勒出广东“善治”的全景图谱。同时，由新型智库牵头的“粤有数”联合政府、高校、企业、媒体等多方力量，也是公益性智库服务治理现代化的有益实践。 “人工智能有力赋能教学改革与应用研究，学校乐见与各界专家共同推进数字化治理的理论创新与实践突破。”华南农业大学副校长温小波说。 广州南方学院公共管理学院院长、广东省粤有数数字化治理专委会联席主席陈天祥表示，多年来“粤有数”扎根广东，聚焦数字政府与数字社会、数字经济研究，将继续坚守公益性、学术性、实践性的核心定位，以服务广东数字化治理为根本目标。 会议同期举办了“广东社会调查基地”揭牌仪式和“粤有数AI赋能产业发展专业委员会”成立仪式。 附：第四届“粤有数”数字化治理优秀案例 1.海关“天璇”大数据智能布控模型 主创单位：黄埔海关 2. 南方电网运营监控平台赋能能源行业治理现代化 主创单位：南网数字运营软件科技（广东）有限公司 3. 党建引擎领航，“惠云眼”开辟低空治理新路径 主创单位：惠州市政务服务和数据管理局 4. “广州科技GI”夯实科技企业成长确定性根基 主创单位：广州市科学技术局 5. 数智监管平台赋能审计智能化穿透式监管 主创单位：南航数智科技（广东）有限公司 6. 打造RPA+AI机器人，数字员工辅助智能审核 主创单位：广州市白云区智慧城市运行中心 7.佛山分布式城市网络安全防护体系 主创单位：中共佛山市委网络安全和信息化委员会办公室 8. 旧南海县“多元赋能”引领老旧小区治理模式创新 主创单位：广州市越秀区政务服务和数据管理局、广州市越秀区人民政府六榕街道办事处、中国联合网络通信有限公司广州市分公司 9. 小包公法律大模型 主创单位：广东省人工智能法律应用重点实验室、广东博维创远科技有限公司 10.盐田区民生诉求一体化平台筑起“连心桥” 主创单位：深圳市盐田区政务服务中心 11.广州市海珠区教育大数据应用中心 主创单位：广州云蝶科技有限公司 12. FPF未来猪场“数据养猪” 主创单位：广州影子科技有限公司 13. 基于AI视觉分析技术的燃气管线智能识别预警系统 主创单位：广州华工信元通信技术有限公司 14.智慧大鹏“一网统管”模式 主创单位：深圳市大鹏新区政务服务和信息中心 15.CIM+AI助力城市会商智慧决策 主创单位：深圳市宝安区信息中心

据21世纪经济3月27日报道 “人工智能的核心价值，不在于技术本身有多‘炫’，而在于它能否真正赋能千行百业、服务国计民生。”作为一位数学研究工作者，中国科学院院士、广州南方学院校长汤涛始终关注着人工智能的发展。 3月27日，汤涛在第四届“粤有数”数字化治理交流会致辞表示，“今天，当我们谈论AI赋能治理创新时，本质上是在谈论如何用数学的语言、算法的逻辑，去解决真实世界中的复杂问题。” 广东在政府信息化方面的探索由来已久，信息化发展水平一直排在全国前列，为区域经济社会发展提供了有力支撑。在本次交流会上，15个案例获评优秀案例，包含智慧口岸、能源治理、低空经济等多个领域。 随着广东在数字化治理领域的探索不断深入，技术应用与制度创新正在形成更为紧密的互动。面向未来，技术如何真正服务于人，如何在效率与温度之间找到平衡，将是数字化治理走向成熟的关键所在。 “AI不再是游离于治理体系之外的‘技术外挂’，而是深度嵌入治理全流程的‘核心引擎’。AI赋能治理的本质，是让治理更精准、服务更温暖、群众更有感。”教育部长江学者特聘教授、中山大学社会科学学部主任肖滨表示，当智能革命的浪潮席卷全球，人工智能正深刻影响国家治理与社会生活的底层逻辑。 在海珠区教育大数据应用中心，有一间智慧教室作为“样板间”。在这里，软硬件一体化加数据服务的模式，为“AI+教育”打开了具体的想象空间——学生用智慧纸笔做笔记、答题，书写内容能被完整采集，实时生成数据统计，课堂效果也得以直观呈现。 智慧黑板、智慧录播等设备则负责记录完整的教学过程。后台的“行知大模型”AI教研辅助服务会自动分析课堂上的师生对话，形成可视化数据，并提出课堂改进建议，帮助老师及时掌握全班学情。 这些技术来自于琶洲企业云蝶科技，相关负责人告诉南方财经记者，该技术通过精准教学与个性化辅导，显著提升了教育教学质量，同时带动了教师能力与教学方法的持续优化；依托区域优质资源共建共享，有效推进了教育公平，并借助大数据平台提高了教育治理的效率和决策科学化水平。 海珠区教育大数据应用中心实景。图源受访者。 在第四届“粤有数”数字化治理学术交流会上，包括广州市海珠区教育大数据应用中心在内的15个案例获评优秀案例，集中展现了广东以数字技术赋能治理现代化的创新成果。在智慧口岸领域，黄埔海关“天璇”大数据智能布控模型以1.5秒级精准排查能力，在打击走私、提升通关效率的同时，向世界输出海关智能化治理的“中国方案”；在能源治理领域，南方电网运营监控平台首创“1-3-5-7”指标体系，使风险响应提速60%以上，实现从“被动救火”到“主动防控”的转变，树立能源行业治理现代化新标杆。 在低空经济领域，惠州市“惠云眼”以“一网统飞”模式，首创“一次采集、多方复用”集约化路径，催生全国首个低空行业数据空间，释放上亿元经济潜能；在惠企服务领域，广州市“科技GI”系统以精细化企业画像为基础，率先将“免申即享”从试点做成标配，惠及超1.18万家企业，实现了从“人找政策”到“政策找人”的智慧跨越。 这些案例充分彰显了广东在数字政府、基层治理、产业赋能等方面的先行探索与扎实成效。从这些实践来看，技术正在逐步融入日常治理的各个环节，形成可复制、可推广的经验。 今年以来，AI智能体迎来爆发式增长，从自动处理文档到跨系统调用数据，它们开始像“数字员工”一样介入具体业务，AI从“技术热”走向实际应用的过程愈发清晰可感。 作为中国改革开放的试点先行地区，广东是我国最早进行政府信息化前沿探索的省份。原国家信息化专家咨询委员会常务副主任周宏仁在寄语中表示，多年来，在全国信息化发展水平的区域比较中，广东省一直位于第一梯队（前5～6位），为区域经济社会发展贡献巨大，对于促进我国信息化的区域发展，也做出了许多示范性贡献，并积累了宝贵经验。 沿着这一发展脉络，广东在发展AI治理方面有着独特的优势。工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林向南方财经记者表示：“广东汇集了大量AI企业，也聚集了大量AI人才，这使其在AI治理上具备明显优势。有了人才，就能真正理解AI的逻辑，也能让治理策略更加贴近实际。” 如果说人才是广东发展数字产业的软实力，那么产业基础和市场空间则是其不可忽视的硬支撑。 “任何产业只有通过市场实现收益，才能持续推动技术进步与产业升级，这是不可忽视的基础条件。”广州南方学院公共管理学院院长、中山大学政务学院教授、广东省“粤有数”数字化治理专委会联席主席、广东社会调查基地首席专家陈天祥向南方财经记者表示，广东拥有庞大的市场空间，受众广泛、数据资源丰富，为产业发展提供了内在动力。 然而，技术热背后，仍需保持一份冷静。整体而言，人工智能产业尚处于发展初期，技术成熟度、商业模式、应用落地都还在探索阶段，距离真正大规模赋能千行百业仍有路要走。 在陈天祥看来，面对新技术的发展，不宜过早、过度干预，而应给予充分的探索空间。对此，他建议坚持市场主导，进一步释放制度空间，充分发挥市场在资源配置中的决定性作用，为数字产业发展和企业创新提供更加宽松的政策环境。 其次，应加快人才培养机制改革。在他看来，当前高校培养模式难以适应人工智能时代对创新型人才的需求，应赋予人才更多自主空间，激发创新活力。 此外，还需高度重视隐私保护。随着数字化治理深入推进，公众对个人信息安全的关注度日益提升，亟需在法律与制度层面建立健全隐私保护机制，回应社会关切。

据深圳新闻网3月27日报道，由广州市健坤网络科技发展有限公司牵头，联合华南农业大学、广东省农科院果树研究所、广东省农科院设施研究所、深圳市现代农业装备研究院、从化荔博园六家单位共同研发的「“AI+荔枝”全生长周期智慧管控技术」，成功入围第四届“粤有数”数字化治理优秀案例！ ▲第四届“粤有数”数字化治理学术交流会 ▲入围第四届“粤有数”数字化治理优秀案例（右二） 这一荣誉，既是对我司在数字三农领域持续深耕的权威认可，更是对“AI+农业”赋能乡村振兴实践成效的高度肯定。 01 小年困境 全省荔枝减产承压 “荔枝自由”告急 2026年，荔枝小年再临。 受荔枝“大小年”周期、暖冬干旱等多重因素影响，业内普遍反映花期推迟、成花率偏低，多地果园面临减产压力。 全省桂味、糯米糍等优质中晚熟品种成花率不足20%，部分果园仅10%，几近绝收；深圳、东莞、河源等主产区产量仅为去年1-4成，“荔枝自由”再度告急。 ▲多地果园减产 据深圳光明区一线果园管理人员反馈，虽然果园内的荔枝品种繁多，但今年减产几乎已成定局，“我们果园占地约200亩，栽种妃子笑、糯米糍、桂味、黑叶等多个品种，今年同样面临结花稀少的问题，整体产量预计不及往年十分之一。“ 传统果园普遍“只长梢、不开花”，大小年顽疾彻底爆发。“一果难求”局面恐难避免，价格应声看涨。据果农预计，今年桂味、糯米糍的零售价可能突破50元/斤，甚至更高。 02 小年破局 智慧果园花海盛放 AI稳产成“定心丸” 就在全行业陷入减产焦虑时，在广州从化、茂名智慧果园等地，一片片荔枝林却花开满枝、挂果可期，与“小年”形成鲜明对比。 妃子笑、白糖罂等品种成花率高达80%以上；花穗粗壮、长势旺盛，坐果预期远超普通果园；早熟品种已顺利挂果，中晚熟品种花期接力，稳产底气拉满！ ▲茂名五化果园成花情况喜人 同样的气候、同样的品种，为何智慧果园能“逆小年而盛”？ 答案藏在「“AI+荔枝”全生长周期智慧管控技术」的每一个精密环节中。 作为该技术落地核心示范基地，从化荔博园今年长势喜人，园区技术负责人也在朋友圈欣喜地晒出“荔枝花开满树”的盛景。 ▲广州从化荔博园 ▲广州从化荔博园技术负责人朋友圈报喜 在花期来临前，AI大模型早已根据历史气象数据、树体营养状况及品种特性，精准推算出最佳水肥调控窗口。系统自动下发指令，水肥智能灌溉系统及时足量补充液融钾肥及硼、锌、镁等中微量元素养分，精准调控树体营养生长与生殖生长的平衡，从而显著提高荔枝树抵抗不良气候的能力，从根源上促进花芽分化、壮花保花。 与此同时，针对暖冬导致需冷量不足的问题，AI大脑及时建议在休眠期提前采取辅助措施：一是通过控梢控旺，采取人工抹梢、化学控梢及环割环剥等手段，抑制营养生长，逼树体停长并积累养分；二是通过控水控氮，严格控水并增施磷钾肥及中微量元素，避免因暖冬引发旺长，提高碳氮比，促进花芽分化。 ▲水肥智能灌溉系统 ▲无人机、无人车等协同作业 智慧果园“大脑”——智慧果园精准管控平台，针对不同品种实施“一树一策”。无论是桂味、糯米糍的精细促花，还是仙进奉、井岗红糯的精准保果，系统都能依据每棵果树的实时状态，推送个性化农事方案，并调度无人机、无人车等农机高效协同作业。 ▲智慧果园精准管控平台 ▲不同物候期精准农事建议 ▲一树一档案 在从化荔博园、茂名智慧果园的连片荔林里，新农人以先进科技为抓手、以专业农艺为支撑，用数字智慧与匠心耕耘呵护每一株荔枝树。 从2024年的低温阴雨，到2026年的暖冬干旱，一次次“小年”考验面前，智慧果园用实实在在的成花率与稳产数据证明：科技，正在让“荔枝自由”从看天吃饭，走向知天而作。 03 载誉前行 让“数字荔枝”香飘更远 此次入选“粤有数”优秀案例，不仅是对健坤公司过往成果的肯定，更是对未来探索的激励。 2026年，我们将继续深化与科研院所、产业基地的协同，将这套“AI+荔枝”智慧管控技术向广东、广西等主产区复制推广，让更多荔农共享数字化红利，让“小年少减产、大年更高产”成为可复制的现实。 来源：广州市健坤网络科技发展有限公司、深圳新闻网 技术咨询：180 2861 2231 1、 2、 3、 4、 5、 6、 7、 8、 9、 10、 关于我们 About us 广州市健坤网络科技发展有限公司，创立于2000年，广东省重点农业龙头企业，也是省农装院的农业信息与智能装备技术研究开发中心。作为数字农业领先的AIOT服务商，健坤公司深耕农业25年，在农业信息化方面有着深厚的经验积累和技术沉淀，提供面向农业场景的数字化转型解决方案。 公司引领数智农业技术发展，研发农语云AIoT平台、灵耕大模型，以“数云端”协同技术架构支撑农业多种场景数据价值的分析和交互。依托强大的“软件+硬件+服务”融合能力，旨在用AI唤醒并赋能传统农业，连接终端、唤醒数据、智慧云耕，推动AIoT技术落地智慧农业场景。 在业务板块上，健坤AIoT应用覆盖农业农村大数据平台搭建和运营、农业智能技术研究和应用、农业软件及APP开发、植物工厂建设及软硬件集成服务、采供销数字化等板块，面向水稻、果蔬茶、生猪、家禽、渔业、农机等行业提供数字化整体解决方案、数智化创新研究等服务，并为农业产业园、政府农业部门提供数字化管理及综合服务平台建设、数字农业咨询规划等服务。 在技术优势上，健坤公司拥有200多项软件产品、智能硬件产品30多种，“5G智慧水产”、“农业大数据解决方案”、“农机作业智能监测终端”、“农作物环境精准感知与节水灌溉技术”上榜农业农村部优秀新技术和省级主推技术名录。公司相继获得“全国农业农村信息化示范基地”、“中国农业信息化最具影响力企业”、“农业人工智能企业”、“数字农业先锋企业”、“专精特新”企业、“广东省农业大数据应用示范单位”等荣誉称号。 未来，面向数字经济赋能新农业、AIOT智联网赋能乡村振兴新风向，健坤公司将把握数智化转型机遇，携手生态合作伙伴，共同开启数字农业发展新篇章！

据广州日报3月27日报道，AI时代，什么样的人才会具有真正的竞争力？面对AI带来的机遇和挑战，大学教育模式，又该如何顺势而为进行调整？基础教育阶段最重要的是教会孩子什么？ 3月27日，以“AI赋能产业变革、治理创新”为主题的第四届“粤有数”数字化治理交流会在华南农业大学举行。活动期间，中国科学院院士、广州南方学院校长汤涛接受记者采访。作为一位数学家和教育家，他围绕众多热点话题发表了自己独到的观点。 中国科学院院士、广州南方学院校长汤涛 谈人才竞争力： AI时代这两类人具备真正的竞争力 记者：汤院士，人工智能的发展对各行业产生了深远影响，您觉得哪些行业会受到较大冲击，又有哪类人才在AI时代更具核心竞争力？ 汤涛：以前传统的、需要大量记忆的，或者重复性工作的行业，人工智能必然会起到很大的作用，比如写软件的、报税的、搞法律的，共性都是需要大量记忆，做大量重复性的工作，原理性都相对比较简单。这些劳动密集型的行业很多工作量将会被人工智能取代。 记者：在这样的趋势中，哪种人才才会具备真正的竞争力？ 汤涛：我觉得有几类： 第一类，搞基础性工作的，比如数学。数学是底层逻辑，AI有很多是数学原理驱动的。AI虽然会思维，但是它很多是重复性的、记忆性的。AI时代，像底层的比如统计学、数学、理论物理等，这类原理性的东西非常重要。 第二类，就是跨界的人才。AI时代，对文科也是很重要的时代。AI时代，理工科中，除了底层那一部分，很多方面都会慢慢受到很大冲击，但是文科，包括艺术、传媒等很多领域，如果和理工科交叉起来，会产生巨大价值。比如，乔布斯是学文科的，他有艺术的鉴赏力，可以改变科技。很多大的技术公司的CEO，有许多是学心理学、学历史的。学文科的人，懂一些科技，就可以让机器去帮你实现想法。机器可以做很单一的事情，但是要把这些“串”起来就很难。所以，以后人们学习，不要学单一的东西。即使学商科，也可以学点传媒，学点人工智能。这些能力整合起来以后，就能战胜机器。 谈AI时代创业： AI可以解放生产力，但创业最重要的是想法 记者：AI可以取代人类很大部分的工作。最近也涌现了“一人公司”，依靠智能体完成商业闭环，您怎么看待这种形式？ 汤涛：这种形式，在某种意义上，不会大规模地形成气候。每个人都开这样的公司，最后这个世界的企业谁也做不大的。但是，人工智能确实会给个人提供很多机会。 比如学艺术的人，以前想进交响乐团、歌剧院很难。随着现在进入老龄社会后，很多人退休后想追求艺术。学艺术的人就可以教他们学画画、合唱、乐器。借助AI，一个人就可以教很多人，这在以前是不可能的。 记者：AI浪潮下，您觉得技术的普惠是否降低了创业的门槛？ 汤涛：我觉得，要看是什么样的创业。AI时代可以帮助人创业，可以借助AI把规模做大一点。比如艺术行业以前一个人教三五个人，以后规模可能就会更大一些。同时，AI可以解放很多生产力，5个人也能做成以前50个人才能做到的事情。 但是，创业最重要的还是要有想法。比如在艺术领域创业，既涉及艺术本身，也要懂艺术管理，还要懂市场，甚至还要会做宣传。所以，上大学的时候，知识太单一不行。如果能够跨界多学点知识，工作后就可以真正做事情。 中国科学院院士、广州南方学院校长汤涛接受记者采访 谈高校教育： 高校的教材、培养方案全都要改变 记者：作为高校，该如何培养学生的跨界能力？ 汤涛：高校以后面临的重大挑战，就是要改变教学模式。传统的教材以后都可能有问题。传统教材教的那些应付考试的内容，可能一问机器就都知道了。20年前、30年前，甚至更早的时候，可以这么做，但现在很难。 以后教材、培养方案以及讲课风格都一定要进行很大改变。如果不这样，我们的教学就会很失败。机器对这种传统的、重复的东西很熟，它读书的能力比人强多了！人费半天劲可能只能学到教材中的三章，但同样时间机器可以把三本书全消化了。所以，教课的时候，很重要的一点，就是要通过很多实际的例子，教学生如何解决实际的困难。 不同的时代要做不同的事情，不同的实践会遇到不同的挑战，但挑战跟机遇是并存的。互联网对大学教育的影响还是有限的，但是AI对大学教育的影响将会很大。大学教育要顺应AI时代的机遇，把教学方式、教材、培养方案做好，这是未来一个重要的挑战。 谈基础教育： 反对孩子“读闲书”，是很糟糕的 记者：很多人也关注基础教育。以前基础教育侧重学习知识，但在人工智能时代，基础教育的培养模式应该发生怎样的改变？ 汤涛：基础教育，尤其是小孩子，可能慢慢地要回归到更“原汁原味”的时代。中国人以前讲“六艺”，要有对艺术的理解，比如画画、唱歌、简单的乐器，还要有一定的数字能力。小时候，要培养小孩对体育、艺术、数字等的爱好。这些爱好的培养，在小学阶段很重要。 初中、高中阶段，则要培养他们对文学、历史及理工科的一些爱好。不要让他们觉得“我天生就不是搞数学的料子”，“我天生就对历史很抵触”。要把知识面打开，最好能够培养一些人，文理兼备。 我们以前传统的分科是很有问题的。一个人懂历史，可以借鉴人类发展的规律；喜欢文学能养成读书的习惯——现在很多学生不读书，只有碎片化的东西，就是因为没养成读书的习惯。 中学生其实相对比较单纯，他对很多知识都有精力、兴趣、心情。但现在很多学生处于“刷题考试”的状态，把培养爱好的时间都占用了。有的家长也反对孩子“读闲书”，这是很糟糕的。以后，大家会慢慢发现，我们背的一些东西实际上是没用的，包括数学题、写程序，机器都可以做。 所以我认为，小学教育应该回归自然，培养对体育、艺术、数学的基本感觉，中学的时候要真正拓宽知识面，语文、历史是人类知识的重要财富，不能觉得学这些课是浪费时间。 记者：您是数学家，您有什么别的爱好吗？ 汤涛：我对写作很感兴趣，对历史也感兴趣。现在我也写书。我们那时候读书时，培养方式是对的。我们那时候的升学压力没有那么大。现在想这么做，家长可能不同意，老师也不同意。大家都恨不得学生赶快集中精力把几门课学好，把分数提高，出两个清华北大的学生就有面子了。如果我们的中学不把升学作为最大目标，就回归教育的本质了。 谈“文科无用论”： 人文不光是社会文明的象征，也可以创造巨大的经济价值 记者：社会上现在有个流行的观点，认为人工智能时代要大力发展理工科，“文科无用论”又冒了出来，您怎么看待这个观点？ 汤涛：这是非常功利主义的看法。实际上，很多技术发明，都是文理科都很厉害的人做出来的，特别是文科有欣赏力的人做出来的。比如乔布斯，他并不是学理工科的，但他有艺术欣赏能力，把手机变成一种艺术产品。而以前有一些专门搞技术的公司，只想着把手机的通话功能做好，最后还没落了。 记者：看得出，您很重视人文艺术。 汤涛：因为我觉得很重要。一个社会如果只做科技是走不远的。像法国，很重视人文思想，浪漫又有艺术氛围，诞生了很多时尚品牌，时装、奢侈品、红酒产业也赚了很多钱。人文不光是社会文明的象征，也可以创造巨大的经济价值。这些我觉得都是靠人文和艺术支撑的。 我觉得一个社会要真正把文理并重起来。我们古代几千年重文轻理搞应试教育，后来还考“八股文”。古代当官的都是搞文科的，认为搞科技的都是“雕虫小技”上不了台面，最后导致科技落后一塌糊涂。反过来，如果只注重科技，认为人文不重要，这也是有问题的。这就像一个人吃饭，不能只吃肉不吃菜。 我认为，AI时代一定要文理并重，要把几个学科连在一起，不能只做单一学科，单一学科很可能就被AI取代了。 谈数学启蒙： 一定要给小孩子足够的想象空间 记者：您是数学家，能不能给中小学生推荐一些数学游戏或者科普方式？ 汤涛：我和大湾区大学校长田刚院士在东莞松山湖做了一个数学探索馆，里面摆满了可触摸、可操作、可探索的体验装置，就是想让学生周末可以去动手体验数学。我觉得这是很好的理念，大家不要完全觉得数学就是背公式、背那些条条框框。因为这些公式和条条框框，往往是机器可以代替的。 还有一种叫zometool的工具，像搭积木似的，用小球、小棍可以创造出很多有创意的东西出来，能开拓小孩的思维。小孩的想象力是最重要的，只用最简单的元素，就能搭建出各种立体图形。其实中国古代也有很多益智的玩具，像鲁班锁、七巧板、九连环，这些都能让孩子们边玩边琢磨。 现在最失败的就是给一沓题目，让学生学会解题的秘诀，让学生做得快得满分。总是干这个是没有意思的。搞智力竞赛、解数学题，答案是有的，谁也比不过机器。小孩小时候一定要给他足够的想象空间，培养他们的动手能力。

据广州日报3月27日报道，第四届“粤有数”数字化治理交流会在华南农业大学举行，活动以“AI赋能产业变革、治理创新”为主题。各界专家齐聚一堂，聚焦AI治理深入交流，凝聚共识，携手汇聚广东数字化治理的合力。活动上，15个案例获评优秀案例。中国科学院院士、广州南方学院校长汤涛和省有关部门领导为“广东社会调查基地”揭牌。 中国科学院院士、广州南方学院校长汤涛在致辞时指出，广东紧扣“人工智能+”发展战略，在政务服务、基层治理、低空经济、现代农业等领域深耕实践，涌现出一批数字化治理的创新案例。“数学不仅是人工智能突破算力瓶颈、优化算法模型的底层框架，更是数字化时代实现精准决策与高效协同的度量衡。”汤涛强调，“人工智能的核心价值，不在于技术本身有多 ‘炫’，而在于它能否真正赋能千行百业、服务国计民生。” 华南农业大学副校长温小波表示，学校高度重视人工智能领域的教学改革与应用研究，公共管理学院则长期关注数字赋能社会治理。他强调，本届交流会围绕AI赋能产业发展、低空治理、社区治理等议题展开深入研讨，期待与各位专家共同推进数字化治理的理论创新与实践突破。 中山大学社会科学学部主任肖滨指出，前三届“粤有数”被外界公认为是广东数字化治理的“口碑榜”，从第四届开始，“粤有数”正在争创AI赋能治理创新的“风向标”。当智能革命的浪潮席卷全球，人工智能正深刻影响国家治理与社会生活的底层逻辑。他强调，“AI不再是游离于治理体系之外的‘技术外挂’，而是深度嵌入治理全流程的‘核心引擎’。AI赋能治理的本质，是让治理更精准、服务更温暖、群众更有感。” 广州南方学院公共管理学院院长、中山大学政务学院教授、广东省粤有数数字化治理专委会联席主席、广东社会调查基地首席专家陈天祥在主题介绍时表示，“粤有数”深耕六载、躬身实践，形成数字化治理“八个一”的核心成果，涵盖专家团队、优秀案例、数字模型、传播矩阵、理论文章、科普培训、数据要素大赛、调研报告。他强调，“粤有数”是扎根广东、聚焦数字政府与数字社会、数字经济研究的专业平台，自创立起便坚守公益性、学术性、实践性的核心定位，以服务广东数字化治理为根本目标。 活动现场，“粤有数AI赋能产业发展专业委员会”正式成立，并为高校数据要素大赛召集人、优秀专家、志愿者及“粤有数”长期奉献者颁发证书。 华南农业大学公共管理学院党委书记蔡茂华、院长唐斌为华南农业大学公共管理硕士研究生第二指导教师颁发聘书。工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林、数字广东建设专家委员会委员蓝云当选“广东AI金牌讲师”。 据悉，未来，“粤有数”数字化治理将深入践行智慧民生理念，推动AI数字化治理全面融入广东各领域，为全国乃至全球治理创新提供可复制、可推广的“广东样本”。 第四届“粤有数”数字化治理优秀案例 1.海关“天璇”大数据智能布控模型 主创单位：黄埔海关 2. 南方电网运营监控平台赋能能源行业治理现代化 主创单位：南网数字运营软件科技（广东）有限公司 3. 党建引擎领航，“惠云眼”开辟低空治理新路径 主创单位：惠州市政务服务和数据管理局 4. “广州科技GI”夯实科技企业成长确定性根基 主创单位：广州市科学技术局 5. 数智监管平台赋能审计智能化穿透式监管 主创单位：南航数智科技（广东）有限公司 6. 打造RPA+AI机器人，数字员工辅助智能审核 主创单位：广州市白云区智慧城市运行中心 7.佛山分布式城市网络安全防护体系 主创单位：中共佛山市委网络安全和信息化委员会办公室 8. 旧南海县“多元赋能”引领老旧小区治理模式创新 主创单位：广州市越秀区政务服务和数据管理局、广州市越秀区人民政府六榕街道办事处、中国联合网络通信有限公司广州市分公司 9. 小包公法律大模型 主创单位：广东省人工智能法律应用重点实验室、广东博维创远科技有限公司 10.盐田区民生诉求一体化平台筑起 “连心桥” 主创单位：深圳市盐田区政务服务中心 11.广州市海珠区教育大数据应用中心 主创单位：广州云蝶科技有限公司 12. FPF未来猪场“数据养猪” 主创单位：广州影子科技有限公司 13. 基于AI视觉分析技术的燃气管线智能识别预警系统 主创单位：广州华工信元通信技术有限公司 14.智慧大鹏“一网统管”模式 主创单位：深圳市大鹏新区政务服务和信息中心 15.CIM+AI助力城市会商智慧决策 主创单位：深圳市宝安区信息中心

据南方日报讯 （记者/肖文舸）3月27日报道，第四届“粤有数”数字化治理学术交流会在华南农业大学举行。会议由广东省粤有数数字化治理专家委员会、广州南方学院主办，以“AI赋能产业变革、治理创新”为主题，来自黄埔海关、南方电网等单位的15项创新实践获评数字化治理优秀案例。“广东社会调查基地”揭牌仪式和“粤有数AI赋能产业发展专业委员会”成立仪式同时举行。 “人工智能的核心价值，不在于技术本身有多‘炫’，而在于它能否真正赋能千行百业、服务国计民生。”中国科学院院士、广州南方学院校长汤涛表示，广东深入实施“人工智能+”行动，在政务服务、基层治理、低空经济、现代农业等领域深耕实践，涌现出一批数字化治理的创新案例。 中山大学社会科学学部主任肖滨说：“人工智能正深刻影响国家治理与社会生活的底层逻辑。AI不再是游离于治理体系之外的‘技术外挂’，而是深度嵌入治理全流程。AI赋能治理的本质，是让治理更精准、服务更温暖、群众更有感。” 工信部信息通信经济专家委员会委员、广东省通信管理局原局长古伟中提到，今年政府工作报告明确“打造智能经济新形态”，本届优秀案例横跨多个重要领域，生动勾勒出广东“善治”的全景图谱。同时，由新型智库牵头的“粤有数”联合高校、政府、企业、媒体等多方力量，也是公益性智库服务治理现代化的有益实践。对此，华南农业大学副校长温小波说：“人工智能有力赋能教学改革与应用研究，学校乐于与各界专家共同推进数字化治理的理论创新与实践突破。”

【南都报道】第四届粤有数数字化治理学术交流会举行，发布15个优秀案例 据南方都市报3月27日消息 “天璇大数据智能布控模型，1.5秒级精准排查报关单”“打造RPA+AI机器人，数字员工辅助智能审核”“一网统飞织就智慧感知天网，为基层治理大幅降本增效”……在3月27日第四届“粤有数”数字化治理学术交流会上，15个广东数字化治理优秀案例公布，并同步揭晓10个入围案例，集中展示以人工智能驱动公共治理、促进产业转型升级的实践创新。 3月27日，第四届“粤有数”数字化治理学术交流会在华南农业大学举行。 将AI势能转化为治理效能 本届“粤有数”数字化治理学术交流会以“AI赋能产业变革、治理创新”为主题，汇聚真正解决痛点、惠及民生、引领变革的数字化治理实践。之前，专家组实地调研发现百余项兼具创新性、实用性的案例，通过多维度评价，最终评出15个数字化治理优秀案例、10个入围案例。例如黄埔海关主创的海关“天璇”大数据智能布控模型将人工智能深度融入海关监管，1.5秒级精准排查报关单，以精准监管大幅提升通关效率；广州市白云区智慧城市运行中心创新引入RPA与人工智能技术，打造出不知疲倦、全天候在岗的政务超级助手，等等。 在致辞中，中国科学院院士、广州南方学院校长汤涛表示，广东紧扣“人工智能+”发展战略，在政务服务、基层治理、低空经济、现代农业等领域深耕实践，涌现出一批数字化治理的创新案例，“人工智能的核心价值，不在于技术本身有多‘炫’，而在于它能否真正赋能千行百业、服务国计民生。” 华南农业大学副校长温小波提到，学校高度重视人工智能领域的教学改革与应用研究，公共管理学院则长期关注数字赋能社会治理。本届交流会围绕AI赋能产业发展、低空治理、社区治理等议题展开深入研讨，期待与各位专家共同推进数字化治理的理论创新与实践突破。 第四届粤有数数字化治理优秀案例主创单位代表现场领取荣誉证书。 广东社会调查基地正式揭牌 当天活动上，不仅揭牌“广东社会调查基地”，还举行“粤有数AI赋能产业发展专业委员会”成立仪式，为高校数据要素大赛召集人、优秀专家、志愿者及“粤有数”长期奉献者颁发证书。华南农业大学公共管理学院蔡茂华书记、唐斌院长为华南农业大学公共管理硕士研究生第二指导教师颁发聘书，工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林、数字广东建设专家委员会委员蓝云当选“广东AI金牌讲师”。 广州南方学院公共管理学院院长、中山大学政务学院教授、广东省粤有数数字化治理专委会联席主席、广东社会调查基地首席专家陈天祥坦言，“粤有数”深耕六载、躬身实践，形成数字化治理“八个一”的核心成果，涵盖专家团队、优秀案例、数字模型、传播矩阵、理论文章、科普培训、数据要素大赛、调研报告。 此次交流会由广东省粤有数数字化治理专家委员会、广州南方学院主办，广州南方学院公共管理学院、华南农业大学公共管理学院、广东社区学院、城乡公共安全与数智治理重点实验室承办。 第四届“粤有数”数字化治理优秀案例名单 1.海关“天璇”大数据智能布控模型 主创单位：黄埔海关 2.南方电网运营监控平台赋能能源行业治理现代化 主创单位：南网数字运营软件科技（广东）有限公司 3.党建引擎领航，“惠云眼”开辟低空治理新路径 主创单位：惠州市政务服务和数据管理局 4.“广州科技GI”夯实科技企业成长确定性根基 主创单位：广州市科学技术局 5.数智监管平台赋能审计智能化穿透式监管 主创单位：南航数智科技（广东）有限公司 6.打造RPA+AI机器人，数字员工辅助智能审核 主创单位：广州市白云区智慧城市运行中心 7.佛山分布式城市网络安全防护体系 主创单位：中共佛山市委网络安全和信息化委员会办公室 8.旧南海县“多元赋能”引领老旧小区治理模式创新 主创单位：广州市越秀区政务服务和数据管理局、广州市越秀区人民政府六榕街道办事处、中国联合网络通信有限公司广州市分公司 9.小包公法律大模型 主创单位：广东省人工智能法律应用重点实验室、广东博维创远科技有限公司 10.盐田区民生诉求一体化平台筑起 “连心桥” 主创单位：深圳市盐田区政务服务中心 11.广州市海珠区教育大数据应用中心 主创单位：广州云蝶科技有限公司 12.FPF未来猪场“数据养猪” 主创单位：广州影子科技有限公司 13.基于AI视觉分析技术的燃气管线智能识别预警系统 主创单位：广州华工信元通信技术有限公司 14.智慧大鹏“一网统管”模式 主创单位：深圳市大鹏新区政务服务和信息中心 15.CIM+AI助力城市会商智慧决策 主创单位：深圳市宝安区信息中心

[ACM]2026年人工智能计算机与智慧教育国际学术会议 (2026 International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIFE 2026)) 研究领域：教育、人工智能、计算机 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 会议基本信息 会议名称：[ACM]2026年人工智能计算机与智慧教育国际学术会议 (2026 International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIFE 2026)) 会议时间：2026年6月26-28日 会议地点：日本-大阪（可参会） 一轮截稿：2026年4月1日 最终截稿：2026年06月26日 00:00:00 审稿周期：投稿后5-10个工作日 检索类型：EI Compendex / SCOPUS 出版类型：ACM ICPS 会议论文集 主办单位：CPCIG CONFERENCE INTERNATIONAL PUBLISHING GROUP ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 会议介绍 [ACM]2026 年人工智能计算机与智慧教育国际学术会议（AIFE 2026）定于 2026 年 6 月 26 日至 28 日在日本大阪举办。本次会议旨在为全球学者、科研人员、行业专家及从业者搭建交流平台，深入探讨人工智能计算机技术在智慧教育领域的应用与发展。 随着教育数字化转型的持续推进，个性化学习与精准教学服务的需求日益增长，智慧教育理念应运而生。通过人工智能、大数据、云计算等计算机技术提升教育服务效率、教学精准度及教育体系的可持续性，已成为行业共识。 会议将围绕多个前沿议题展开研讨，包括基于人工智能的学习行为分析、智能辅助教学系统、智慧教育平台构建、教育数据安全与隐私保护、在线教育技术创新等。组委会已邀请众多国内外知名专家作主旨报告，分享各领域最新研究成果与实践经验，为广大学者提供展示研究成果、开展学术探索的契机，推动产学研的深度合作。 所有被录用并正式出版的会议论文，将被EI Compendex、谷歌学术等权威数据库收录，为科研工作者搭建优质的学术成果展示渠道。本次会议作为一场重要的学术盛会，不仅能助力参会者拓宽研究视野、发掘合作机遇，更将推动智慧教育领域的发展与创新。我们诚挚期待您的参与，与全球同仁共同探索如何借助人工智能计算机技术提升教育服务能力，实现全球教育事业的可持续发展。 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 会议行程 日期 时间 内容 2026年6月26日 13:00-17:00 签到注册 2026年6月27日 09:00-12:00 主旨演讲嘉宾致辞 2026年6月27日 12:00-14:00 午餐 2026年6月27日 14:00-17:30 口头报告 2026年6月27日 18:00-19:30 宴会 2026年6月28日 09:00-18:00 学术考察活动 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 征稿主题 智慧教育与教育技术 信息化教育 互联网+教育 计算机教育 远程教育 在线、虚拟实验室 教育技术 教育数据挖掘 教育数字化转型 教育机器人 计算机辅助教学 学习模式 移动学习 人工智能与开放式学习 ChaptGPT和AI增强学习 电子学习平台和工具 计算机科学与人工智能 计算机科学 网络安全 建模和识别 数据库技术 计算机体系结构 人工智能理论 认知科学 智能计算 认知信息学 模糊逻辑和软计算 人工智能技术与应用 机器感知和虚拟现实 智能规划与调度 网络智能应用与搜索 人机交互 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 稿件要求 • 稿件必须用英文书写 • 稿件应按照模板标准书写 • 论文页数不少于6页 • 稿件主题应与会议主题相关 • 禁止抄袭（查重20%内）、重复投稿 • 创新和科学价值是必须的 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 出版道德说明 本会议遵循出版道德的最高标准，并采取一切可能的程序来打击任何出版不当行为。本次会议致力于通过严格的同行评审和严格的道德政策来保持高标准。任何违反职业道德准则的行为，如剽窃、欺诈性使用数据、虚假的作者身份声明，编辑应以零容忍的态度严肃对待。提交的稿件以前不应以任何形式发表过，也不得正在考虑在其他地方发表。 审核流程 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 演示说明/口头陈述 • 每次口头陈述将持续15-20分钟（包括问答） • 英语是唯一的演示语言 • 组织者将提供设备，演讲者需提前5分钟准备PPT • 演示者必须严格管理时间 • 演讲从6个维度评估：适用性、原创性、重要性、视觉辅助、英语交付、及时性 • 请提前30分钟到达会议室，会议主席将颁发证书 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 会议咨询与投稿 一对一专属咨询微信：guojiqkw22推荐码：ZSS-10 会议链接：https://bswang.com.cn/index.php?m=home&c=View&a=index&aid=1424

WISE 2026（CCF-B类会议）将于 11 月 2 日-6 日在意大利威尼斯（Venice, Italy）召开。截稿日期为 6 月 17 日，被录用的优秀论文可被推荐到 WWWJ，DSE 等期刊。欢迎大家关注投稿！ Submission Website：https://cmt3.research.microsoft.com/WISE2026 Conference Website:https://conferences.sigappfr.org/wise2026/

2026年3月27日，中国科学院文献情报中心发布官方通告称“自2026年起，中国科学院文献情报中心（以下简称“文献中心”）将不再更新与发布期刊分区表”，该声明强调，“任何其他机构发布的期刊分区表均与文献中心无关。” 查看原文 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 关于学讯通学者网官方学术媒体，聚焦学术动态、政策解读与资源分享，支持关联学者主页，是科研信息高效获取与交流的平台。 关于机构号学者网为学术团队、实验室等机构提供的专属账号，可发布科研动态、会议/招聘等内容，支持多管理员协作，助力机构链接学界资源、扩大学术影响力。 点击前往入驻学者网机构号

2026年3月28日，华南师范大学官方公众号《晚安华师》以题为“华师×华为，夯爆了！”报道了汤庸团队及教育部-华为“智能基座”虚拟教研室建设和学者网应用成效。以下为相关内容节选（全文见：https://mp.weixin.qq.com/s/je7uekTs8Kup6f5GGeuF3g） 。 2020年，华师与华为签署战略合作协议，共建教育部—华为“智能基座”产教融合协同育人基地（以下简称“智能基座”）。学校出台专项工作方案，组建工作组，成立建设办公室，以顶层设计推动产教融合走深走实。 平台共享：打破校际壁垒，构建教研共同体 “智能基座”交流会暨“数据科学课程群虚拟教研室”揭牌仪式 2022年5月，华师计算机学院原院长汤庸教授牵头联合中山大学、华南理工大学、复旦大学、浙江师范大学、贵州师范大学、郑州轻工业大学等高校，申报“数据科学课程群虚拟教研室”项目，并成功入选教育部第二批虚拟教研室建设试点名单，成为广东唯一计算机类虚拟教研室以及华南地区唯一华为“智能基座”序列教育部虚拟教研室。 教研室积极探索跨校协同机制，联合国内多所高水平高校共同搭建开放共享资源平台，并向全国高校师生开放使用。实体层面，各高校教师围绕数据科学课程群开展常态化教研活动。虚拟层面，平台广泛汇聚合作院校优质教学案例、精品课件与实验实践项目，实现课程资源共建共享、教学经验互通互鉴。 专注学者社交平台，领衔教育部虚拟教研室 计算机学院原院长汤庸 国家级教学名师、享受国务院政府特殊津贴专家、2022年度教育部—华为“智能基座”优秀教师汤庸教授，致力于教育数字化转型探索，打造了科研反哺教学、校企协同育人的创新生态体系。 作为教育部“数据科学课程群虚拟教研室”的负责人，汤庸基于学者网（SCHOLAT）课程平台构建的虚拟教研协作环境，创造出线上线下融合的教研活动创新模式，目前已沉淀超过12000个班级课程，惠及全国高校超五十万师生，其中，华师课程占比约5%，其余均为全国其他高校使用，充分体现了平台的推广价值。此外，虚拟教研室还打造了智慧教育论坛及社交化教育论坛等品牌活动，累计覆盖上**次；连续举办六届中国计算机学会协同智能大数据竞赛，累计参赛学生超过2000人。基于平台沉淀的海量数据，汤庸带领团队构建知识图谱并应用于学者大模型，为数据科学教学提供了鲜活的实例背景，让人才培养落地，让科研成果反哺教学。 作为学者网创始人，汤庸“以学者为中心”，用社交化平台打破传统课程平台仅归属于单一学校的封闭属性，支持跨校、跨地区的师生交流，实现了教学资源的持久化。教学实例之外，平台数据还转化为教材内容和课件，实现了科研与教学的良性互动。他强调，在理工科人才培养中必须融入华为等头部企业的最新技术成果，通过这个平台，企业需求可作为教学素材引入课堂，同时研究生研究成果亦可反哺平台的技术迭代。 面向未来，汤庸提出了“从信息化向数智化转型”的战略思考。他建议继续深化与华为“智能基座”从2.0向3.0演进的合作，利用平台覆盖计算机类以外的更多学院，形成更广泛的协同育人生态体系。 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 关于学讯通学者网官方学术媒体，聚焦学术动态、政策解读与资源分享，支持关联学者主页，是科研信息高效获取与交流的平台。 关于机构号学者网为学术团队、实验室等机构提供的专属账号，可发布科研动态、会议/招聘等内容，支持多管理员协作，助力机构链接学界资源、扩大学术影响力。 点击前往入驻学者网机构号

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你是不是也正经历这些： 答辩倒计时开始了，小论文还差一篇。导师问进度时你只能说"在投了"，但心里清楚——连投哪本期刊都还没想好。 打开知网查了一圈期刊，影响因子、审稿周期、中科院分区……越看越乱。好不容易鼓起勇气投了一本，三个月后收到拒稿信，理由是"不在本刊收稿范围内"。 时间，就这样一个月一个月地溜走了。 选刊这件事，比你想的更关键！ 很多同学觉得论文写好了，投出去就行。但现实是：一篇好论文投错了期刊，等于白白浪费几个月。 选刊选不对，可能遇到的情况包括：稿件与期刊方向不匹配直接被desk reject；审稿周期过长拖到答辩前都出不了结果；分区和学校要求对不上，发了也不认。 而对于毕业在即的研究生来说，你最缺的就是试错的时间。 艾思科蓝论文发表无忧 从选刊到录用，一站式全程护航！ 艾思科蓝「论文发表无忧」服务，正是为了解决研究生发表路上 "不知道投哪里、不确定能不能中、没人带着走流程" 这三大痛点而生。 一位资深专家全程1对1陪跑，覆盖从评估到录用的每一步，直到论文被期刊正式接收。 下面重点说说最让同学们头疼的四个环节——选刊、查重、投稿信、返修，看看专业团队是怎么帮你拿捏的。 （1）精准期刊匹配 这是整个发表流程中最关键的起点，也是最容易踩坑的地方。 艾思科蓝拥有10000+学术期刊数据库，结合大数据与AI智能匹配系统，根据你的稿件内容、研究领域、期望分区、发表周期等需求，为你精准定位最合适的目标期刊，缩短发表周期，90%以上稿件均能快速进审！ 添加学术顾问咨询：选刊、期刊资讯、投稿获取专属优惠！ 省时间：3天内交付精准匹配结果 提命中率：全面评估匹配度，大幅提高接收几率 避踩坑：排除预警期刊，杜绝假刊，减少无效投稿 定制方案：1V1投稿支持，缩短处理周期 （2） 权威查重 很多同学投稿前最忐忑的就是重复率，自己用免费工具查了一遍觉得没问题，结果期刊编辑那边一查就超标，直接退稿。 艾思科蓝提供全球权威的论文原创性检测系统 iThenticate 端口，可实现24小时自助查重，无需担心论文与个人信息外泄，拿到的是国际期刊广泛认可的查重报告。 如果重复率偏高也不用慌，降重服务会为你匹配同领域专家，根据目标期刊的重复率要求，对论文进行语言改写，在保证可读性的前提下达到降重目标。 此外还提供了Morressier AI检测、FigCheck2.0 图片查重、万方数据等服务，可从方方面面避免因学术剽窃嫌疑造成拒稿。 （3）投稿信准备 论文写得好，投稿信却写得像模板复制粘贴？编辑每天收几十封稿件，一封没有亮点的Cover Letter很可能让你的论文连送审的机会都没有。 艾思科蓝的编辑团队会协助你检查、改进甚至重新准备投稿信，同时根据目标期刊的投稿指南完成格式排版，确保稿件从"第一眼"就给编辑留下专业印象。 （4）返修支持 收到"major revision"其实是好消息——说明编辑觉得你的论文有希望。但很多同学面对长达几页的审稿意见，不知道从哪改起，回复信写得抓不住重点，一来二去就错过了返修窗口期。 艾思科蓝的资深专家会帮你逐条解析同行评审意见，提供有针对性的返修方案，同时从专业视角检查你的回复函，提升回复函的水平和说服力。如果返修后仍需重投，编辑团队会继续提供1V1重投支持，协助你完成稿件的重新提交。 你负责做好研究、准备好论文，选刊及发表流程中需要期刊出版专业知识的事宜交给我们，从第一步评估到最后一步录用，全程护航。 添加学术顾问咨询：期刊匹配、专家预审、翻译润色、投稿协助

PROCESS v4.2‌ 是一款专用于 ‌SPSS‌ 的统计分析插件，主要用于 ‌中介效应（Mediation）‌ 和 ‌调节效应（Moderation）‌ 的建模与检验。它由 Andrew F. Hayes 开发，广泛应用于心理学、社会学、管理学等社会科学领域的实证研究。 主要用途 检验变量间的 ‌间接效应‌（如 X → M → Y） 分析 ‌调节作用‌（如 W 如何影响 X 与 Y 的关系） 构建 ‌有调节的中介模型‌ 或 ‌链式中介模型‌ 支持 ‌Bootstrap 法‌ 进行效应显著性检验（推荐方法） 无需转发，无套路，扫码即可领取 【插件 PROCESS】安装包 安装教程：（注意仅限学术用途，支持正版） 在PROCESS 4.2安装包内打开【PROCESS v4.2 for SPSS】文件夹。 打开【Custom dialog builder file】文件夹。 双击process.spd 文件开始安装插件。 如果这一步提示错误，就需要手动导入插件。不同版本的SPSS安装PROCESS插件的步骤有一点点不一样，大家注意看自己的SPSS是什么版本。（打开SPSS帮助—关于 ，查看 SPSS 版本） 当SPSS版本为 24~25最新的版本： 打开SPSS软件，菜单栏： 拓展(Extensions) - 实用程序(Utilities) - 安装定制对话框(Install Custom Dialog) 。 会自动找到插件。选中文件夹点击打开； 选中process.spd 文件，点击打开。 点击确定，插件就安装完成了。 之后在spss菜单栏点击：分析--回归里面就能找到PROCESS。 可以正常使用。 当 SPSS 版本为18~23的版本： 打开SPSS，菜单栏：实用程序(Utilities) - 定制对话框(Custom Dialogs) - 安装定制对话框(Install Custom Dialog) ，接下来就和上面的安装步骤一致。 会自动找到插件。选中文件夹点击打开；选中process.spd 文件，点击打开。 点击确定，插件就安装完成了。 免责声明：本文所涉及的软件资源仅供个人学习和技术交流，禁止商用和其他用途，请于安装24小时内删除。版权归原版权方所有，严禁将其用于商业或非法用途。若您认可并喜欢这款软件，建议前往官方渠道购买正版，以获取更优质的服务与支持 。因不当使用本号网络共享软件而导致的任何意外、疏忽、合约毁坏、诽谤、版权或其他知识产权侵犯及其所造成的任何损失，本号概不负责，亦不承担任何法律责任。 如需长久体验，还请支持各公司正版授权软件。如有侵权，请留言联系，我们及时更正或删除。 无需转发，无套路，扫码即可领取 【插件 PROCESS】安装包

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