最近，教育部基础教育部的负责人访问了南京人工智能教育研究中心，以详细了解南京的创新实践和多维应用程序，以培训人工智能中的中等教育和教育。南京教育团队中心的陶宋首席部分庆祝了全国主要的开源控制委员会，并引入了“核”，以支持对AI课程的定期教育以研究领导者。这些主要的光控制板及其支撑模块组成了教育团队的身体，在南京完全进入了600多个中学和初级二级信息班，成为学习AI和学生跨学科探索原则的“加速器”。还分享了许多学校的“尖叫Abiduría”。例如，我更新了一个小组练习平台，我可以提起并提出大胆的想法生物学老师，将AI硬件与Soilless生物学种植相结合。可以将学生从对积极审讯者的技术增强能力下的充满好奇和创造力的知识的回收知识转变。该项目将“开放的IA Source Suite”与耕种设备相结合，没有优势，可以通过飞机创建一个完全聪明的实用系统。这个过程要求学生完成从建筑设备，数据收集到建模培训的整个过程。首先连接传感器，创建Python程序以实现真实的 - 时间数据收集，并使用收集的环境数据，例如照明，电导率，植物图像数据，以建立增长基本模型和异常识别模型。最后，我们将模型的知识整合到大型语言模型中，以建立智能种植机构。作为该项目的中心运营商，Xingkong董事会负责监视和实时监控以及对传感器数据的初步分析，支持AI培训和跨学科数据的处理。在数据处理阶段，Mind +平台继续努力工作。提供许多数据显示工具。学生可以在直观，曲线和更多图形上呈现平面板收集的植物增长数据。这有助于快速分析数据变化。根据这些视觉数据，学生将使用Xingkong董事会的培训能力来构建植物和生长状态的增长环境的数据库模型，并根据图像识别技术建立植物生长异常的模型。完成模型的构建后，学生使用大型语言模型输入数据库模型的知识和数据Orbteidos，并输入异常识别模型来构建便携式智能机构。通过拖动和释放模块的实践功能，Mind +平台可帮助学生组织C以有序的方式，ode，数据和模型文件，以保证播种剂的无问题实现。 “工厂工厂”工厂增长项目是Xingkong董事会和教育领域的Mind +平台的创新应用模型。两者的结合被整合到先进的技术中，建立跨学科实践的场景，为学生提供充满挑战和机遇的学习平台，并为发展未来创新的教育项目提供新的想法。南京教育团队中心主任Cui Qi告知，AI改善了生物学的肠道学科效率，AI改善了劳动审美教育，而Runxin的增长房屋和其他应用程序场景显然是AI Empowermment教育领域创新实践的微小实践。这些场景的设计是“无规则”，而不是“盆景”。建造高质量教育的南京小学和中学的基本研究机构是一项技术准备，人工智能是5 fortalse，两种教育的融合，在“城市协调和普遍福利的第一个利益”下加强了科学的实验教育，并将帮助学校建立新的生态系统，以使技术和教育深化并发展并发展。教育部基础教育部主任天田赞扬了LTO研究期间Nanjing团队中的一系列探索。他指出，Nanjing的探索不仅展示了普及AI的教育团队的决定和勇气，而且还通过现有信息技术办公室的变化来反映“实践行动和创新的能力”的教育智慧。董事表示着专注于Nanjing的实践，以使用AI技术来帮助心理健康，增强劳动力和A美学教育，“促进道德和鼓励人们”，并解决教育的“真正问题”。他认为，这些探索是无价的，并希望南京可以继续在全国范围内通过更多解决方案来总结，学习和普及体验。请求企业家报告并分享企业家精神的好主意。单击此处一起讨论创业的新机会！