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登录welcome炎炎日正午,灼灼火俱燃。正值夏日,荷花、向日葵、紫薇花、牵牛花……各种时令花朵不惧酷热,竞相绽放。“生如夏花之绚烂”,夏天生长的花朵常被视作旺盛生命力的代表,不同于春花的温婉,夏花向阳而生,开得热烈夺目,肆意张扬,成为了夏日里一道绚丽的风景线。一组图展示夏日繁花,感受属于这个季节的热情与美好。图为盛开的向日葵。

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知识付费作为一门新兴商业模式,其以知识为主要内容,价值评判往往见仁见智,难以制定具象化的评价标准。但这并不意味着网红们就能随心所欲,任性而为地卖课。不管是从规范知识付费行业发展层面,还是从保护消费者权益角度,都需要对其加强管理和规范,以遏制种种乱象。一方面,有关平台要依照相关规定,切实履行主体责任,既要对知识付费产品提供者的相关专业背景、资质条件进行严格审核,建立起相应的从业门槛;也要对产品本身进行严格把关,确保内容真实、价值导向正确、版权合法,还要畅通用户举报投诉通道,发现问题及时跟进。另一方面,监管部门要创新监管方式,做实日常监督,及时清扫市场上乱的、差的产品,不断完善行业标准和规范,引导相关从业者依法规范经营。

登录welcome随着信息技术快速发展、人们学习需求日益增长,知识付费越来越受到关注和追捧。一些网红也从中看到了商机,纷纷加入到卖课的队伍中。据媒体报道,近年来,网红卖课市场风生水起,但也呈现出野蛮生长的态势,从业者资质良莠不齐、课程同质化等问题屡见不鲜。

从媒体的报道看,当前网红卖课市场存在着不少乱象:有的网红披着情商、财商、成功学、精英教育等外衣,用夸张话术“现身说法”、制造焦虑,忽悠粉丝购买课程;有的根据自身“咖位”对课程随意定价;有的课程大量“注水”,缺少实质性内容,甚至存在不良价值导向;有的没有任何相关资质却开设心理课程或教人如何“年入百万”……

如一些平台为获取利益,对“问题网红”和“问题课程”睁一只眼闭一只眼。此外,由于缺乏相关标准和规范,加之监管和处罚力度不够,无形中给了某些网红可乘之机。

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在他看来,王桂荣团队揭示了昆虫气味受体OR-Orco复合物的三维结构,深入剖析了气味受体与配体互作机制,是昆虫嗅觉编码机制研究领域的重大突破,有望催生一批绿色、高效的昆虫行为调控新产品。

报警信息素受体就是其中一种。研究发现,大多数蚜虫在遇天敌攻击或者其他危险时,会从腹管中释放出含有报警信息素的小液滴,“警告”邻近的蚜虫快速逃离。

深吸一口气,涌入鼻腔的,也许是雨后清晨花草的芬芳,抑或垃圾堆飘来的阵阵恶臭,前者令人神清气爽,后者令人捂鼻作呕……气味,成为人们选择亲近或逃离的重要判断标准,对于昆虫来说,则是它们赖以延续的生存法则。

与脊椎动物单个受体发挥独立功能不同,绝大多数昆虫通过特异性受体和共受体(Orco)结合形成OR-Orco复合物,共同影响昆虫取食、交配等重要行为反应。尽管昆虫气味受体被发现已有20多年,但OR-Orco复合物的三维结构一直是个待解之谜。此项研究在国际上首次解析了昆虫OR-Orco复合体的精细结构特性。

王桂荣团队在前期工作中,成功揭示了蚜虫识别报警信息素的新机制,并进一步阐明了报警信息素如何巧妙地调控天敌昆虫精准定位蚜虫的内在机制,为理解昆虫间的相互作用提供了新的视角。这些研究成果展示了报警信息素及其类似物作为昆虫行为调控剂的巨大潜力。

“创制靶向小分子绿色农药是国际前沿研究课题,也是国家重大战略需求。基于灵敏的嗅觉研发的害虫引诱剂和驱避剂,是全球公认的绿色防控技术,嗅觉受体结构未知是研发高效引诱剂和驱避剂的卡点。”中国工程院院士、贵州大学校长宋宝安说。

如今,这一突破性的发现,为基于靶标结构的先导化合物筛选提供了分子基础,为高效、特异性绿色昆虫行为调控剂的创制开辟了新的道路。

昆虫嗅觉行为调控剂的应用是全球公认的绿色防控技术,具有生物灵敏度高、选择性强、环境友好等优点,能实现害虫的长期控制。以嗅觉靶标为出发点,开发行为调控剂已成为当前研究的重要方向。

“这一里程碑式的突破,为基于结构生物学高通量筛选杀虫剂和驱避剂奠定了理论基础,将有力推动害虫绿色防控新产品研发进程,为实现安全、绿色、可持续的农业生产模式提供强有力的支撑。”中国科学院院士康乐给出这一评价。

欧洲科学院院士、中国科学院外籍院士比尔·汉森回忆,2004年,两位科学家因发现哺乳动物嗅觉受体而获诺贝尔奖。国际科研团队进一步揭示了昆虫气味受体的存在。后来,科学家认识到这些昆虫的气味受体需要和共受体结合,才能高效地发挥其功能。

如何掌控昆虫的嗅觉“密码”?近日,国际学术期刊《科学》(Science)在线发表了王桂荣团队与华中农业大学教授殷平团队、中国农业科学院植物保护研究所等单位合作完成的最新研究成果。团队成功解析了害虫豌豆蚜的气味受体精细结构,揭示了气味受体在嗅觉调控过程中的分子机制,为新型昆虫绿色农药的研发奠定了基础。

登录welcome为了解决这些问题,王桂荣及其团队决定从昆虫的嗅觉入手,研究有关昆虫行为的调控技术。“嗅觉在昆虫的取食、产卵等过程中起着非常重要的作用。”王桂荣认为,可以通过微量的化学气味将昆虫引诱到特定地点集中杀灭。

他认为,如今王桂荣团队研究成果具有深远意义,因为人类对嗅觉受体如何识别生物体内分子的机制,仍不完全了解。此外,研究聚焦于蚜虫这一重要的农业害虫,这些发现对农业害虫防控具有潜在的应用价值。

王桂荣介绍,昆虫依赖嗅觉感知环境中的化学信息。在昆虫嗅觉识别的过程中,气味受体(OR)扮演着核心角色,它们被激活后能够将外界的化学信号转化为生物电信号,从而影响昆虫相应的行为反应。

FAQ

同时我们也要清醒地意识到,AI赋能体育教育,不是简单地引进一些高科技,更不能“一引了之”,让先进设备束之高阁,落满灰尘。一定要做好用户与设备之间的长期磨合,围绕学校最紧迫的教学需求,持续钻研产品功能的深度开发与升级改造,才能让AI科技变得更加智慧,释放出持久的改革动能。

尽管,拥有智能穿戴技术、大数据分析的人工智能设备可以改善学校体育教学的现状,它们成为师资力量的重要补充、体育课堂的得力助手、学生成长的“亲密玩伴”。但这并不意味着AI科技可以取代体育教师。

为此,建议教育主管部门定期举办示范会、研讨交流、公开课等活动,推广智慧体育优质应用范例,加大教师信息技术素养培训力度,增进体育教师和家长、学生对人工智能技术的认知,在各方观点交流中完善技术功能,让学生在学与练中拓宽视野、提升体质健康水平,最终为体育教育减负增效。诚如一位小学校长在采访中所言,置身数字时代,所有人都要提升自己的“信息能力”。

显然,面对AI的技术赋能,如何发挥体育人的主观能动性,最终实现对教学的赋能,让受教育者受益,这是更值得深思的一道命题。

在实践中,教育部门、学校教研团队都应积极介入,和技术提供厂家联合研发课题,用技术手段提升学生运动技巧、体能、体质、运动品格等体育教学的核心素养。还要根据各校特色课程开发“专精特”的技术模块,避免智慧体育应用的泛化和同质化。不断完善后台数据分析模型,将学生体质、体能报告等数据分析结果吃透、落实,由此动态调整教学计划,有效提升体育教学效果。

登录welcomeAI魔镜、智慧操场、运动手环……过不了多久,这些充满科技元素的人工智能设备将可能广泛应用于中小学体育教学中。它们不再冠以高冷的“黑科技”之名,而是作为日常教具,“飞入寻常百姓家”。

体育教学具有相当高的专业性,教学现场离不开体育教师这个“组织者”。此外,优秀的专业教师能潜移默化培养学生的运动专业能力、运动习惯以及团结协作、坚韧意志等体育品德,实现育人功能。体育教师的主观能动性,不仅不能削弱,更应当得到强化。在AI赋能体育教育以及体育教育改革过程中,他们将起到不可替代的重要作用。

一方面,传统体育课堂上,教师往往根据现场观察和既往经验来判断学生表现情况,无法系统、量化、动态地分析记录运动数据,这难免影响到教学质量。此外,由于学生性别、年龄、体质等个体因素差异,体育教师往往无暇顾及每名学生情况,很难充分挖掘学生的兴趣和特长,就会影响因材施教的落实。

更重要的是,要及时将教学一线的使用情况反馈给技术提供方,不断完善人工智能系统与场景开发,让高大上的AI科技真正接上学校体育的“地气”。

教育技术的应用与变革,最先带来的冲击是教育理念的转变。在采访和调研中,不少体育教师都反映,传统体育教育模式已经到了非改不可的地步了。因此,不少一线的教育工作者都意识到,首先要从“舒适区”走出来,接纳新观点、拥抱新技术,同时要反思传统体育教学的不足。

技术的推广,总是由点到面。AI科技的引进、智慧体育的建设是一个全员参与、循序渐进的过程,它既不是单一部门的分内事,也不是个别骨干教师的任务,需要所有教育工作者协同并进,更离不开所有人的集思广益。

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      天宇酱吖:

      盼来了货币宽松,投资人爱拼才会赢?

      天霜洋泽:

      中国股市创下2008年以来最佳单周表现

      削月梦山:

      央行的权威从何而来

      伏艳蕊:

      关于货币政策的思考

      载涵:

      中国造车新势力出海欧洲,有多辛苦?

      残月凝雪:

      FT社评:中国刺激政策力度仍然不足

      是峻豪吖:

      中国将加大财政政策对经济的支持

      风陵贞韵:

      欧洲钢企请求政策制定者解决中国出口泛滥问题

      摩柯凯定:

      一个人的羌塘

      芒鞵道人:

      喀喇昆仑深处的壮美

      断刀伊芃:

      西藏为什么如此迷人?

      蓬莱山嘉禾:

      贡嘎的辉煌

      天霜访松:

      只为与你相遇

      설소민:

      致古诗词作者

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