【引言：5G、物联网时代下，教育信息化一再被提上重大战略层面，尤其是进入教育信息化2.0时代后，智慧教育越来越成为各学校教育现代化推行实践的重点。然而，在互联网的下半场和物联网的上半场，智慧教育要真正实现落地，关乎的不仅仅是技术的迭代和摆脱传统教学方式的束缚，更强调
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教育部明确明年将出台人工智能赋能教育政策，推动AI与教育深度融合。华为团队近日走访世纪天鸿，探讨AI技术与教育内容融合创新。世纪天鸿旗下AI教育产品“小鸿助教”已在全国多所学校规模化落地，成为政策红利下AI教育场景化应用的标杆案例。政策锚定方向，AI教育迎来系统性机遇。华为与世纪天鸿的交流被视为“技术底座+内容生态”模式的重要探索，双方合作有望推动“小鸿助教”在更多区域落地。行业展望：AI教育正从概念炒作进入价值交付的深水区，未来竞争将聚焦场景颗粒度与内容适配性。
九号电动车联合常州交警在春运期间举办“小小交警公益体验日”活动，通过沉浸式互动向近30组家庭普及交通安全知识。活动涵盖安全课堂、手势操、铁骑体验等环节，深化了九号“安全、科技、陪伴”的品牌理念。这是九号“安全出行守护行动”在社区场景的又一创新实践，旨在联动多方力量构建更安全的城市出行生态。2025年，该行动已在全国举办293场安全科普活动，覆盖社区、校园等多场景。未来，九号将继续探索多元公益形式，携手社会各界守护用户出行安全。
人工智能技术日益成熟，已延伸至中小学课堂。在政策与校园实践共同推动下，商汤科技旗下家用机器人品牌“元萝卜”持续推进“AI进校园”项目，通过智能机器人及相关教学支持，为学校素质教育增添趣味化实践路径。文章指出，当前中小学素质教育面临跨学科课程资源短缺、AI教学理论抽象难落地、教师专业能力与需求适配不足、学生参与热情难以持续等痛点。元萝卜立足素质教育核心需求，以技术创新为突破口，构建起适配校园场景的全链条解决方案，通过打造“手眼脑”三位一体的互动学习体验，有效降低AI教学门槛。其方案以“可看、可互动、可实操”的方式，将抽象理论转化为沉浸式体验，激发学生主动探究兴趣。目前，全国已有数十所学校引入元萝卜AI机器人，合作领域从单一课程支持拓展至特色课程建设、智能教室搭建、科普活动开展等多个维度，形成了稳定成熟的校园赋能模式。
小米澎湃OS 3已开启新一轮正式版推送，覆盖大量老机型，包括小米12S系列、Redmi K50至尊版、Redmi Note 12 Turbo、Redmi Pad Pro等经典手机与平板，以及小米电视S Mini LED系列、Redmi电视MAX 2025系列等多款智能电视。该系统采用自研底层内核技术，通过一体化调频技术提升效率，整体任务执行效率提升19%。
近日，一段记录高铁车厢内独特场景的视频在社交平台上迅速传播，引发广泛关注。视频中，一名男子手持手机，悠然自得地坐在自带的折叠椅上，位置恰好在高铁两节车厢的连接处。 视频一经发布，便在网络上激起千层浪，网友们纷纷留言表达看法。部分网友流露出羡慕之情，认为这种方式“空间大、安静、还靠窗”，甚至有买到无座票的网友急切询问折叠椅的购买链接，
有网友发帖称在12306 APP购票时，同一个人竟能买到同车次、同时间、不同座位的两张车票。 根据网友晒出的订单，其购买的车次是D1046次列车，发车时间是14:38，从太原南站到大同南站，两张车票的座位号有所不同。 对此，12306客服表示，因旅客两笔订单间隔时间太短所导致，当一个订单处于付款状态时，另一
近日，一段高铁车厢内的视频在社交平台上引起关注。 视频中，一名男子坐在自带的折叠椅上，悠闲地在高铁两节车厢连接处玩手机。 网友配文称：高人呀，这才是坐高铁的正确方式”。 视频发布后迅速引发热议。评论区呈现出不同观点：有人表示羡慕，认为这样空间大、安静、还靠窗”，甚至有买到无座票的网友询问折叠椅链接，打算效仿。 也有不少网友指出，春运期
2026年春运开启，全社会跨区域人员流动量预计将达95亿人次。 想顺顺利利回家成了每个旅客的心愿，而12306的购票规则再次成为公众焦点。 许多旅客因行程临时调整，在取消几次订单后，发现账户被限制购票，严重影响出行安排。 今日，取消订单3次当日无法购票”的话题在微博引发热议。
近日有网友分享称，自己在上海虹桥火车站的人工售票窗口，竟比通过手机App更快买到了除夕当天前往昆明的车票。 此事引发不少旅客疑惑：难道线下窗口抢票比线上更容易？ 12306客服对此回应表示，线上与线下所有售票渠道均为同步发售车票，并无先后快慢之分。 春运期间车票紧俏，常于开售时刻即迅速售罄，这主要源于票源供需紧张。若线上显示无票，线下窗口同样无
随着AI大模型进入万亿参数时代，传统存储性能测试已难以真实反映存储系统在实际训练场景中对成本与效率的核心影响。为此，全球权威AI基准测评组织MLCommons正式推出MLPerf Storage基准测试套件，为行业建立起一套贴合实际、具有指导意义的权威评估框架。区别于传统存储性能测试，MLPerf Storage基准的核心价值在于直接评估存储系统能否支撑GPU集群达到并维持高利用率——这直
