上锦急诊科开展急救知识学习

这就说明一个问题，国外的一些国家对情况还不够重视。

我国有近3000所高等院校，对于高校防控工作，教育部近期对开学作出了一个原则性要求：一是疫情基本得到控制。三是开学以后必要的防控物资和条件都是到位的。

在德国，全国范围内的学校仍在继续上课。6700名住宿舍、吃食堂的本科生怎么进行自我隔离？我们到时怎么把他们送回家？他问道。截至10日晚，美国已确诊至少849例新冠肺炎病例，死亡病例29例。学校的期中考试将按计划进行，但会将学生分散在多个教室中，以便减少接触。在欧洲，意大利已全面停课。

据美国全国公共广播电台估计，超过60万名学生受到影响。斯坦福大学校长Marc Tessier-Lavigne在3月5日证实，该校医学院正在治疗几名冠状病毒患者。鼓励高校统筹财政投入、科研收入等各种资源，加大支持研究生培养、开展基础前沿研究和关键共性技术攻关的力度。

教育部 国家发展改革委 财政部 2020年1月21日 关于双一流建设高校促进学科融合 加快人工智能领域研究生培养的若干意见 人工智能是引领新一轮科技革命、产业变革、社会变革的战略性技术，正在对经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面产生重大深远的影响。教育部加强政策措施统筹协调，成立人工智能高层次人才培养专家委员会，指导高校实施人才培养专项计划，及时总结推广可复制的经验和做法。（十四）扩大研究生培养规模。以解决人工智能重大理论和实践应用问题为牵引，促进人工智能基础理论研究，加快人工智能领域科技成果在重点行业领域的转化应用。

完善以人才培养、知识创新、应用成效为核心的学科评价体系，探索有利于新兴交叉学科深度融合发展的评价办法，给予相对宽松的建设和评价周期。（十三）完善学科评价机制。

构建多类型、高质量、结构合理的人才队伍，涵盖理论、方法、工具、系统研究，以及将人工智能技术应用于产业创新、社会治理、国家安全等方面的人才。加强人工智能基础理论、机器学习、计算机视觉与模式识别、自然语言处理、知识处理与挖掘、智能芯片与系统、数据分析与大数据系统、认知心理学和神经科学等相关方向建设。瞄准人工智能国际前沿和国内发展短板，加大国内外联合培养人工智能相关领域博士生的支持力度。依托双一流建设高校，建设国家人工智能产教融合创新平台，在人工智能发展重大问题和突破方向上，实行联合科研攻关和融合育人，强化课程体系、计算平台、实验环境等条件建设。

加大对优秀人才特别是青年人才的稳定支持力度，大力培育具有发展潜力的人工智能领军人才。（十七）加强组织实施。强化产教融合，构建自主创新和人才培养共同体。加快推动人工智能领域最新研究成果转化为教学内容，建设一批有影响力的教材和国家精品在线开放课程。

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完善工程博士培养标准，加大工程实践在培养方案中的比重，联合企业开展人才职业能力认证培训。将人工智能纳入国家关键领域急需高层次人才培养专项招生计划支持范围，综合考虑有关高校高水平师资、国家级科研平台、重大科研项目和攻关任务，以及产教融合、协同育人成效等情况，安排研究生尤其是博士生招生计划专项增量。

鼓励高校开展自我评估，支持学会、行业协会开展第三方评价，合理借鉴国际评估。创新高层次人才培养机制，面向领域和应用方向培养学生掌握不同学科的概念体系、方法工具等方面的知识。鼓励企业向博士生开放课程、数据、案例、工具和实训平台。如其他媒体、网站或个人从本网站转载使用，须保留本网站注明的来源，并自负版权等法律责任。鼓励企业参与共建，在资金、项目等方面优先支持。加强与骨干企业的合作，利用天使投资、风险投资、创业投资基金及资本市场融资等多种渠道，引导社会资本参与高校人工智能重大项目实施，加大对人才培养、应用研究、基地平台建设和成果转移转化的支持力度。

对承担重大科研任务的博士生，高校应参照科研人员管理的有关规定，制定保障和提高博士生相关待遇的具体办法，保护博士生的合法权益。（四）有序推动人工智能高端人才队伍建设。

统筹利用各类资源，为人才流动和创新创业提供良好条件。服务支撑国家重大项目、重大发展规划的任务需求，统筹布局多学科交叉的基础理论、算法、软件及集成电路设计等方向的产教融合创新平台和人才培养基地。

健全以人工智能基础理论和产业发展需求为导向的学科专业结构动态调整机制。举办具有国际影响力的人工智能学术会议与论坛，创办高水平学术期刊。

各地教育行政部门和高校要加强人工智能相关学科建设与人才培养规划，制定切实可行的实施计划，完善人才培养质量监测评估机制。鼓励高校统筹各类资金，支持人工智能相关学科建设，逐渐形成学科优势特色，推动人工智能向更多学科渗透融合。面向全产业链和社会发展需求，科学设计多学科交叉融合的课程体系，避免简单拼盘化。鼓励人工智能龙头企业根据产业技术的最新发展和对人才培养的最新需求，提供试验实践环境，对高校教师开展培训。

四、创新高层次人才培养机制和模式 （八）确立专项任务培养研究生机制。以双聘等灵活聘用方式吸引企业和科研院所优秀人才到高校开展科学研究和人才培养。

与发达国家相比，我国在人工智能基础理论、原创算法、高端芯片和生态系统等方面仍有较大差距，学科交叉融合亟待深化，人才培养导向性亟待加强。（九）强化博士生交叉复合培养。

建设一批人工智能国际合作科研平台和基地，加强国际化高端人才培养和培训。（十一）加强国际交流合作。

以理论沿革和关键领域核心技术为主干，打造人工智能核心知识课程体系，重点建设一批与数学、物理学、计算机、控制、神经和认知科学、心理学等学科交叉融合的人工智能基础课程。（二）基本原则 需求导向、应用驱动。积极鼓励高层次人才开展国际交流，拓展合作的深度和广度。完善硕博贯通培养和分流退出机制。

推动制定人工智能领域相关国际标准和伦理规范。培育和吸引人工智能前沿领域优秀人才和高水平创新团队，以及具有发展潜力的优秀青年人才，注重人才学科背景的多样化、互补性，实行个性化支持政策，实现不同学科背景人才的系统性整合。

聚焦新一代人工智能基础理论算法、关键技术和核心应用，强化问题导向的多学科交叉博士生培养，提高博士生将不同学科理论与方法、科学前沿与企业实践进行整合再创新的能力。（十六）加强资金投入引导。

加强人工智能科研伦理教育。深化人工智能与基础科学、信息科学、医学、哲学社会科学等相关学科的交叉融合，不断丰富完善人工智能主干知识体系和跨学科核心知识体系，培育新的学科生长点和特色方向。