近日,由教育部和联合国教科文组织联合主办的第二届全国中小学教学信息化应用展览在青岛拉开帷幕。会议期间,国务院及教育部有关领导、40多个国家教育部门的官员及信息技术领域企事业单位代表参与了这一教学信息化盛典。作为中国网络解决方案领导品牌,锐捷网络精心准备,携带着国内最全的教育信息化应用成果和最新的云课堂2.0解决方案隆重参展,展示了教育行业应用创新的“云智慧”。
当今,信息技术迅猛发展,互联网、大数据、云计算的浪潮正在迅速推动全球范围内教育理念、教育方法、学习环境和学习模式的深刻变革。正因如此,本次展会以“信息技术推动中小学教学方式的变革与创新——校本、探索、进步、融合”为主题,在探索数字教育发展征程的同时,更让“云时代”先进的技术成果更好地体现出“科教兴国”的辅助力。
大会开幕的前一天,锐捷网络举办了“2015教育云网络云课堂交流研讨会”,研讨会内容紧密结合了云时代下“创新变革、融合共享”这两大教育信息化发展主题,并与我国教育信息化专家、一线资深教师深入探讨了教育创新的重要性。
图1 锐捷网络云课堂产品事业部总经理尹德琨在做主题报告
作为国内连续九年位居教育行业市场占有率排名第一的锐捷网络,不仅把握住了这次深入沟通教育行业用户的机会,更是带来了最新的云课堂2.0解决方案以及促进资源共享和创新教育的云网络解决方案。锐捷网络云课堂产品事业部总经理尹德琨在《云领创新》主题报告中,为大家现场带来了一堂精彩的信息技术课。普教行业总监蒙亮通过主题报告《云领时代•融合共享》,探讨了“‘互联网+’对教育行业的深刻影响”、“云计算为教育信息化带来的改变”等问题。
图2锐捷网络普教行业总监蒙亮在做主题报告
现场还举行了中央电化教育馆、中国电化教育杂志社与锐捷网络的战略合作签约仪式,并发布了锐捷网络云课堂教学创新奖。双方将就中小学教育信息化新技术新媒体应用实践、前沿技术课题研究等方面进行全方位的交流与合作,并将建立高层定期互访制度,定期开展教育信息化教育教学研讨、基础网络环境工程实践等方面的交流。双方的此次合作开启了中国教育信息化的一个重要新征程,不仅有望促进我国教育信息化建设水平的提升,更为教学模式的创新提供了有价值的参考意义。
在全国中小学教学信息化应用展览期间,锐捷网络精心布置的展位前人头攒动,展区分为云数据中心、云网络、云课堂三个部分。许多参会嘉宾针对教育信息化创新建设的难点,以及云计算应用拓展等问题与锐捷网络的相关负责人进行了深入沟通。这些问题集中在“建、管、用”三个方面,包括:如何利用捷云构建区域教育云数据中心、10万师生利用一台交换机同享教学资源的可行性、数字化校园下的安全风险管理与运维保障体系、如何让教育云网络促进资源共享和教育公平,以及无线环境助力新校园理念落地等。尤其值得一提的是,锐捷网络在云课堂展区真实地模拟了计算机教室环境,并邀请嘉宾现场体验精彩生动的信息技术课,让大家亲身感受到了云技术下的教育教学创新,从而帮助老师打造充满活力的教学课堂。
图3图为锐捷网络展区
针对本届教育信息化应用展览,锐捷网络企业网营销部总经理刘福能表示:“教育信息化创新就是‘互联网+’在教育领域的具体体现,因此教育信息化必将进入加速发展的新阶段。通过此次盛会,锐捷网络全面展示了在教育信息化领域的优异成绩,同时,也通过学习先进、博采众长,让我们得到了一次难得的成长机会。下一步,锐捷网络将把这次活动中收集到的建议交给产品研发部门,扎根教育行业,利用场景化应用推动创新,争取为教育与信息技术的深度融合贡献更多力量!”
好文章,需要你的鼓励
在2025年KubeCon/CloudNativeCon北美大会上,云原生开发社区正努力超越AI炒作,理性应对人工智能带来的风险与机遇。随着开发者和运营人员广泛使用AI工具构建AI驱动的应用功能,平台工程迎来复兴。CNCF推出Kubernetes AI认证合规程序,为AI工作负载在Kubernetes上的部署设定开放标准。会议展示了网络基础设施层优化、AI辅助开发安全性提升以及AI SRE改善可观测性工作流等创新成果。
维吉尼亚理工学院研究团队对58个大语言模型在单细胞生物学领域的应用进行了全面调查,将模型分为基础、文本桥接、空间多模态、表观遗传和智能代理五大类,涵盖细胞注释、轨迹预测、药物反应等八项核心任务。研究基于40多个公开数据集,建立了包含生物学理解、可解释性等十个维度的评估体系,为这个快速发展的交叉领域提供了首个系统性分析框架。
DeepL作为欧洲AI领域的代表企业,正将业务拓展至翻译之外,推出面向企业的AI代理DeepL Agent。CEO库蒂洛夫斯基认为,虽然在日常翻译场景面临更多竞争,但在关键业务级别的企业翻译需求中,DeepL凭借高精度、质量控制和合规性仍具优势。他对欧盟AI法案表示担忧,认为过度监管可能阻碍创新,使欧洲在全球AI竞争中落后。
西湖大学王欢教授团队联合国际研究机构,针对AI推理模型内存消耗过大的问题,开发了RLKV技术框架。该技术通过强化学习识别推理模型中的关键"推理头",实现20-50%的内存缩减同时保持推理性能。研究发现推理头与检索头功能不同,前者负责维持逻辑连贯性。实验验证了技术在多个数学推理和编程任务中的有效性,为推理模型的大规模应用提供了现实可行的解决方案。