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  那么,目前的竞赛、科创、先修或少年班等超前学习模式又是否足以定义“优秀”和“拔尖”呢?学生超出统考范围的优秀学术准备,如何被大学招生环节制度化地、公平公允地识别出来?这些都是制度设计者需要考虑的。更重要的是,如果我们轻易地把由资源堆积出来的才能表现误以为是稀缺的天赋,就会导致选拔不公和对真正人才的忽视。

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  张金瑞介绍,政府支持产业应用人工智能采用类似消费券的形式,“如果人工智能企业可以解决产业用户痛点,用户自然会买单,政府再给予补贴。应用应该选取小切口,比如医疗领域拥有众多领域,每个领域的数据不同,所需人工智能赋能的关键点也不同。对于人工智能企业来说,首先要拿到核心数据,其次就要看应用能否降低成本、提高效率”。

  尽管中国并未采取集中清缴清欠税收等行动,但随着税收大数据广泛应用,网状、系统性税收风险分析取代了此前个人经验点对点分析,税收征管力度事实上在不断强化,税收征收率在不断提高。以前企业偷漏税可能不容易被发现,但近些年通过税收大数据,税务部门会收到企业风险提示,并跟企业确认,不少企业需要依法补缴税款。

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