ESG 战略指标，设立首席声誉官（CRO）岗位统筹跨 部门协作。在组织架构上，建议形成"品牌宣传部+法务部+IT 部门" 的三位一体响应小组，确保在舆情萌芽阶段即可启动多维度研判。 制度建设方面需要制定分级响应预案。根据舆情影响范围将风险划 分为四级：一般性讨论（日传播量<1000）、潜在危机（跨平台传 播）、重大危机（主流媒体介入）、灾难性事件（国际关注）。针对不 同等级设定差异化的处置流程，例如在二级预警时即启动法律合规 小组负责人，二级警报同步生成多语言声明模板，三级警报联动 SEO 团队优化正面内容权重。这种"监测-分析-执行"的闭环将平均 响应时间从 7.3 小时压缩至 47 分钟。 三、动态优化的舆情保护生态 舆情保护需要持续迭代的内容策略。建议建立"黄金 24 小时"内 容工厂，在危机爆发期保持每小时 1-2 条的权威信息发布频率。同 时要注重打造"意见领袖联盟"，与行业专家、垂类博主建立常态沟 通渠道。

IBM 认为，AI 的工作负载是指用于完成人工智能、 机器学习和深度学习系统特定任务的独立计算进程、应用程序及 实时计算资源的集合。更具体地说，AI 的工作负载这一术语 特指那些需要处理海量数据的资源密集型任务，涵盖 AI 模型的 开发、训练与部署全流程。学习笔记 4/19 ---在技术底层，独立的 AI 工作负载通过特定计算模式 使人工智能应用能够模拟人类的认知特征，包括理解、决策、 Gbit/s的上行链路带宽，超强配置比为1.6:1 (40 Gbit/s ÷ 25 Gbit/s)，也会出现数据流拥塞（图2）。 图 2 超强配置的网络设计（如汇聚链路） 因此，“超强配置”通常是指对可能需要的设备、链路或 组件等资源的网络配置超出了实际可用资源，以减少网络建设的 成本。---主要是基于一个假设：根据统计规律，汇聚网络连设备 端口的分布式数据带宽不会并发（Concurrent）达到峰值。学习笔记 等深度学习模型）具有高度分布式 特征，需要在成千上万个 GPU 或专用 AI 加速器上并行运行。 这种分布式的计算范式对连接这些计算节点的网络提出了独特 且严苛的要求。这一新兴网络架构的核心需求包括（但不限于）： ---高吞吐量与低延迟：AI 集群必须在计算节点间实现海量 数据的极速传输。以神经网络（neural network）训练为例，GPU 之间需要以毫秒级频率持续交换模型参数、梯度值与数据集分片，

——一个复合型心理危机干预的深度剖析与启示 来源：山东旅游职业学院 孙晓玲 一、案例背景 山山是某高校艺术设计专业专科学生，入学以来一直接受国家 助学金资助。学校的人才培养方案规定，学生在毕业之前需要完成 实习任务。山山有专升本计划，为了方便学习，她选择留校实习。 根据学校工作惯例，学生在实习离校前，每个宿舍最后离开的人需 要持宿舍全体成员的《离校手续表》去办理退宿手续。宿舍验收合 格之后，才可完成离校流程。 解，共同商定了阶段性支持方案，达成一致将共同关注山山的后续 适应与成长。 （四）专业续航——为心灵点亮引航灯塔 表面的现 实困难虽已缓解，但山山长期积累的多重压力及其在危机中表现出 的极端情绪需要系统性、分层次的专业心理支持。辅导员严格按照 学校心理危机干预转介流程，与大学生心理健康中心老师进行了紧 急对接，详细介绍了山山的危机情况、压力源、当前状态及已采取 的干预措施。在辅导员协助下，山山联系大学生心理健康中心完成

济、

安全影响等要素。 2.智能化⽔平 智能化⽔平反映⼈⼯智能系统处理复杂任务、

满⾜应⽤需求、

独⽴⾃ 主运⾏等⽅⾯的能⼒。

低智能化⽔平下，

系统能⼒较低，

仅可作为辅助建 议，

决策需要⼈⼯介⼊。

随着智能化⽔平提⾼，

⼈⼯介⼊频次和范围不断 减⼩。

⾼智能化⽔平下，

⽆需⼈⼯进⾏⼲预，

系统全流程⾃主决策运⾏。 3.应⽤规模 应⽤规模反映⼈⼯智能系统或服务的覆盖范围及影响⼴度。

⽤⼾范