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行程推荐、路线规划、实时翻译、景区讲解……人工智能等新技术蓬勃发展，给旅途带来新体验。“我在网上看到一张漂亮的中国风景图片，但不知道具体是哪个地方，使用APP的拍照识别功能，很快就精准定位到了成都黄龙溪古镇。”美国游客肯琪说，AI还提供了个性化旅游信息与规划建议，遇到看不懂的中文菜单，用手机一拍就能翻译，游览景点时可以通过拍照识别，更好感受中国传统文化。
眺望群山环绕的新疆克孜勒苏柯尔克孜自治州，1085名西部计划志愿者在61所学校建立了支教点，他们用青春和热血践行着“到西部去、到基层去、到祖国最需要的地方去”的誓言。
一百多年前，心怀家国的五四青年如新竹破土，在民族危亡之际挺身而出，“点燃”了一个时代的觉醒。站在2025年的历史坐标上回望，那份爱国热情和先锋意识依旧振奋人心，澎湃着生生不息的青春力量。
“五一”假期前，杜立特行动纪念馆丰富展陈后恢复对外开放，通过“我们在衢州见”“衢州营救”“血色曙光”“友谊桥梁”等板块，全方位展现“杜立特救援行动”的过程。
“听到这种规律性杂音没？这是早期轴承磨损的信号。”徐东正在6千伏磨煤机电机旁弯着身子示范“听诊”技巧，只见他一边侧耳听，一边跟现场的青年员工解释。
核心技术层面，算力基础尚未完全自主可控成为掣肘。与美国相比，我国在芯片架构、核心算法及软件工具链领域仍存在代际差距，技术成熟度不足导致大模型训练效率与实时应用场景拓展受限。算法领域取得了重大进展，但底层框架高度依赖开源体系，类脑智能、多模态融合等前沿领域缺乏原创性突破。同时，技术适配性不足成为人工智能与行业结合、推动场景落地的主要瓶颈之一。单一模型难以应对复杂场景，多模型协同与集成学习亟待突破。以制造业为例，产线设备参数与工艺流程的异构性要求AI系统既具备跨场景知识迁移能力，又能精准嵌入行业特有经验，但现有模型对隐性工艺知识的抽象建模能力还较为薄弱。破解这一难题，需突破多模态感知融合、边缘计算实时决策、行业知识图谱与模型泛化协同等技术壁垒。
近年来，史东岳先后参与制定了装卸、计量、配煤作业质量，煤炭盈亏、除杂、商务货运质量管理，煤炭质量检验、洒落煤炭归垛管理以及服务质量管理等制度办法，保障京唐港配煤精度与客户要求的热值偏差率长期稳定在2‰以内，他所在的部门被誉为“煤炭裁缝”。
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