在下一步工作安排中提出要探索开展数据资产管理，积极稳妥推动行政事业单位数据资产开发利用。强化对新类型新业态国有资产管理的研究论证，探索推动数据资产等纳入报告范围。
人工智能和大数据是当今科技发展的两大支柱，二者相互依存，共同推动了技术创新和社会进步。AI 依赖大数据进行训练和优化，而大数据需要 AI 进行高效处理和分析。所以，当我们谈论AI时代的大数据时，不妨换一个视角去看待它们之间的关系——不是竞争与替代，而是合作与共赢。
经过我国在废旧电池回收利用领域的长期研发投入和积累，国内产业技术目前已处于国际先进水平，废旧电池回收专利申请数量远超其他国家或地区，占全球约72.0%的技术输出。然而，随着行业新需求的不断变化和技术进步，废旧动力电池种类更迭加快，回收利用过程变得更为复杂，部分关键技术仍待突破。
通常，策略通过模仿学习进行训练，即由人类演示操作或远程控制机器人生成数据，再将这些数据输入 AI 模型中进行学习。然而，由于这种方法使用的任务数据量较少，机器人在环境或任务发生变化时往往表现不佳。为此，Wang 和他的团队借鉴了 GPT-4 等大型语言模型的理念。
可信数据空间是基于共识规则，联接多方主体，实现数据资源共享共用的数据流通利用基础设施，是数据要素价值共创的应用生态，是支撑构建全国一体化数据市场的重要载体。可信数据空间须具备数据可信管控、资源交互、价值创造三类核心能力。
AI招聘，简而言之，是利用人工智能技术优化和改进招聘流程的一系列方法和技术。这包括但不限于简历筛选、候选人匹配、面试安排、背景调查等环节。通过自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）和深度学习（DL）等技术，AI能够高效、准确地处理和分析大量候选人数据，为企业推荐最合适的候选人。
