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高校食堂阿姨跳街舞走红:和同学们当“舞蹈搭子”很开心,还被邀请参加舞蹈社团活动

上班时,42岁的张小庆身穿工服、戴口罩和帽子,在华中师范大学食堂面食档口热情出餐。下班后,换上鸭舌帽、休闲短袖和宽松牛仔裤的她,便走进舞蹈教室,随着音乐干净利落地跳起街舞。 近日,这位“反差感”十足的食堂阿姨受到众多网友关注。早在两年前,她就因分享跳舞视频在网络上收获了不少点赞。

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AI时代国际新闻与传播专业人才如何培养?学界业界精英齐聚共探

11月28日下午,由山东大学新闻传播学院和齐鲁理工学院联合举办的“AI时代国际新闻与传播专业人才培养研讨会”在齐鲁理工学院举行。学界业界精英共聚一堂,共同探讨AI时代国际新闻与传播人才培养的新路径。全国新文科教育研究中心办公室主任、山东大学本科生院副院长申树欣,山东大学新闻传播学院副院长、教授、博士生导师邱凌,中国新闻社山东分社总编辑李欣等出席论坛,活动由山东大学新闻传播学院院长助理、副教授、博士生导师于智源主持;国内部分高校的师生和山东大学国际新闻与传播专业的全体本科生参加了该论坛。 申树欣在开场致辞中强调在新时代背景下对国际新闻传播人才培养探讨的重要性,指出这不仅能帮助学生了解专业定位和未来发展方向,也能为他们的职业生涯指明方向。山东大学秉承百年文脉,将新文科建设作为推动文科教育高质量发展的战略抓手,融合化、时代化、中国化、国际化是新文科建设的核心要义;增设国际新闻与传播本科专业实施课程质量提升工程,开展课堂革命建设,以此构建“五位一体”的文科实践育人体系。

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多所高校教授入选2026 IEEE Fellow!

11月27日,国际电气和电子工程师协会(IEEE)公布2026年度新晋Fellow名单。   日前,北京航空航天大学、北京大学、南京大学、华中科技大学、同济大学、华南理工大学、浙江大学、重庆大学、杭州电子科技大学、郑州大学、宁波工程学院等高校陆续公布当选情况,多位大学教授入选。

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论文前调研实操指南

一、先明确调研核心目标:避免 “无的放矢”​ 论文前调研不是 “随便看文献”,而是要解决 3 个关键问题,尤其需衔接后续投稿的会议主题(如 AIPCVT 2025、BTFM 2026 等):​ 找 “热点赛道”:确认你关注的领域(如 AI 图像分割、区块链隐私保护)当前的研究重点,是否有政策 / 产业推动(如 “双碳” 对智能电网的需求,适配 PSGAI 2025);

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从选题到投稿:贴合国际会议的科研论文

选题是论文的核心,需兼顾学术价值与后续投稿方向(可结合你关注的 IEEE 会议征稿主题):​ 抓前沿:紧扣领域热点​ 参考此前六大会议的征稿方向(如 AI 图像处理、区块链 + 基础模型、电力 AI),通过 IEEE Xplore、Scopus、CNKI 等数据库,检索近 1-2 年高被引论文、顶会(如 NeurIPS、ICML)摘要,锁定未解决的 “研究缺口”(例如:AI 图像分割在医疗场景的精度不足、区块链隐私保护与效率的平衡问题)。

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“为论文赋能,为未来导航”|交大管院陕MBA中心举办毕业论文指导专题讲座

为助力陕西MBA同学顺利完成毕业论文这一学业关键环节,11月28日下午,“陕研精进,知行合一”系列专题讲座——《如何更好地完成一篇陕西MBA毕业论文》在管理学院南一楼306室举行。本次活动吸引了51位同学积极参与,现场座无虚席,气氛热烈。

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上海人工智能实验室发布 新版中文医疗大模型权威评测平台

近日,上海市人工智能实验室发布中文医疗大模型权威评测平台MedBench 4.0,这是国内首个面向垂直大模型、专用大模型、应用场景的医疗大模型评测与验证体系。业内人士介绍,MedBench 4.0为衡量医学AI产品性能与可靠性提供了科学标尺,保障了医疗人工智能产品质量的提升与行业良性竞争。

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做传统高校想做又做不了的事?一批新型研究型大学掌门人聚首,畅谈突围之路

新型研究型大学究竟新在哪里?在中国已有3000多所高校的情况下,为何还要建设一批新型研究型大学?如果需要扩大优质高等教育资源供给,为何不是增加对原有传统高校的资源投入? 在过去一年中,新型研究型大学成为高等教育领域备受关注现象。11月29日,包括南方科技大学、上海科技大学、西湖大学、福耀科技大学、深圳理工大学、深圳技术大学、大湾区大学、康复大学等在内的多所新型研究型大学的掌门人和知名的教育界专家在刚刚揭牌正式成立的宁波东方理工大学聚首,探讨新型研究型大学的使命、挑战和未来。

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涉上海多所高校!灰色交易充斥平台:20元代上课,50元代跑800米……用暗语绕过审核,校方出手了

“求代体测800米”“蹲水课代课,带价来”“讲座代敲章”……在大学生聚集的网络社交平台“狐友”上,这些灰色交易是“公开的秘密”。 今年9月至11月,东方网·纵相新闻记者前往沪上西南地区两所高校,跟随参加交易的代课者与代考者,试图理解其存在的土壤与逻辑。

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Arxiv论文降重实操指南:适配AI工具

Arxiv 虽无强制查重要求,但后续投稿顶会(如 NeurIPS、ICML)需通过 iThenticate、CrossCheck 等工具检测,其查重逻辑与普通论文一致,但需重点关注两大风险点:​ AI 生成内容的模板化重复:GPT-4、Claude 等模型生成的学术表述(如 “实验设置”“结果分析” 的句式)易出现跨文献雷同,尤其同一领域的 AI 生成论文可能共享相似框架;​ 公开资源的引用重复:Arxiv 论文常引用公开数据集(如 GLUE、COCO)、开源代码(如 PyTorch 框架)的描述,若直接照搬官方文档或他人论文的表述,易被判定为重复。

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