继续教育学校登录平台怎么样？

『壹』 专业技术人员继续教育登陆忘了密码怎么办

可以通过忘记密码来找到。各个地区的网址不同，以焦作为例子，方法如下：

1、网络搜索焦作公需科目，打开搜索结果第一个。

『贰』 学校的继续教育管理账号想不起来了怎么办

登录账号忘记的话，你可以去联系报考学校的班主任，他那里都有记录。或者直接在登录界面选择忘记帐号，会d出一个界面，根据提示填写，也可以找回帐号。

『叁』 华北理工大学继续教育学院学生平台怎样登陆

华北理工大学专科在迁安学院。华北理工大学迁安学院是学校所属二级学院，由迁安市专人民 投资建设，属坐落于河北省迁安市，校园占地1000亩，建筑面积14万平方米。学校专科学生在迁安学院就读。按计划完成学业、考试合格者学校颁发大学专科毕业z书。

『肆』 已经登录北京林业大学继续教育学院网上学习平台怎么进行网上学习

西北工业大学

（工科类主推院校）

全国排名29位的高校
高升专

工商企业管理回、计答算机信息管理、公共事务管理、会计电算化、国际经济与贸易、法律事务、计算机应用技术、机械制造与自动化、机械制造生产管理、建筑工程技术、应用化工技术、电力系统自动化技术

专升本

机械设计制造及其自动化、化学工程与工艺、电气工程及其自动化、土木工程、工业工程、计算机科学与技术、工商管理、公共事业管理、会计学、国际经济与贸易、信息管理与信息系统、法学

『伍』 咋登录太原理工大学继续教育学院远程教育平台

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『陆』 昆明医科大学继续教育学院学生查询平台

打开昆明医科大学官方网站，在导航栏位置点击“人才培养”下拉点击“继续教育”。

『柒』 继续教育是什么意思继续教育学校

继续教育是面向学校教育之后所有社会成员特别是成人的教育活动，是终身学习体系的重要组成部分。由于世界经济社会对继续教育提出了更高的要求，继续教育实践领域不断发展，研究范畴也在不断地扩大和深入。

继续教育是人类社会发展到一定历史阶段出现的教育形态，是教育现代化的重要组成部分。继续教育是一种特殊形式的教育，主要是对专业技术人员的知识和技能进行更新、补充、拓展和提高，进一步完善知识结构，提高创造力和专业技术水平。

(7)继续教育学校登录平台扩展阅读

1、社会的发展是继续教育及其理论研究的外部需要和发展动力。

2、继续教育实践领域的扩大是继续教育及其研究的实践基础。

3、各国 的重视和支持是继续教育及其研究发展的外部保障。

4、继续教育专业学科的建立和发展是继续教育研究的内部保障。

5、继续教育中心及专业研究组织的发展是继续教育及其研究的组织保障。

『捌』 继续教育

一、学院内部建设

1完善制度建设。年继续教育学院积极贯彻党中央加强制度建设的号召，稳步推进学院的各项基本制度建设，分别出台了《关于本校教师课酬标准的暂行规定》（中地大京继教〔2012〕2号中）、《关于加强函授站、教学点成绩管理工作的通知》（中地大京继教〔2012〕3号）、《继续教育学院党政联席会议制度》（中地大京继教党字〔[2012〕2号）等制度文件，不仅保证了学院的稳健发展，对于全面推进并强化学院长远的发展战略更是有着积极的意义。

2加强办学规模建设。2012年继续教育学院职工由2011年的44名增加到48名，固定资产共新增63件，价值87万元。学院办学基础建设进一步得到改善，人员队伍不断扩大，保证了学院工作顺利地进行。

3成立校庆领导工作小组。2012年恰逢中国地质大学60周年校庆，甲子华诞，继续教育学院成立了以院领导为核心的校庆工作小组，积极筹备部署各项工作，成功举办了2012年继续教育工作会议、首届继续教育发展论坛、首届矿业发展论坛等多种形式的庆祝活动，并以此为契机与业界共同探讨学院的发展。不仅如此，校庆工作组更是邀请学院校友回母校参与校庆活动，来自社会各界的校友和学院职工欢聚一堂，共襄盛举。学院圆满地完成了校庆任务，也借校庆之机迎来了一个新的起点。

4教学改革与研究成果。2011年为了深入贯彻教育部“教育中长期规划发展纲要”相关精神，提高学校继续教育办学水平，引导学院教育教学改革与建设工作的深入开展，继续教育学院开展了教学研究与教学改革立项活动，2012年已有多位职工多篇科研成果公开发表。

二、招生工作

学院对于社会上某些机构和网站未经授权发布学校招生信息的违法行为，在学院网站上对社会和学生发出了警示，并采取了相应的法律行动，维护了学校和学院的名誉，也切实维护了学生的利益。2012年学院共录取网络教育学生28750人，成人教育学生5221人，圆满地完成了招生任务。同时，学院还利用“继续教育年会”和“招生工作会议“等各类会议检查招生工作环节，与合作单位友好交流沟通，为今后招生工作的顺利开展奠定了坚实基础。

三、教学管理

2012年继续教育学院将目前74个教学计划重新整理、修订、汇编成册；在教材建设上出版了《安全行为科学》及《系统可靠性理论及其应用》两本系列教材；在专业建设上新增《采矿工程》专业；平日的学习辅导、作业管理、考试考务、统考安排、论文答辩、学籍管理等各个环节均都严格按照程序执行，使得2012年教学建设的管理与服务水平得到很大提高，得到学习中心、函授站的充分肯定。

四、资源平台建设

完善资源建设。2012年继续教育学院共录制土木工程概论、理论力学等共计9门课程，购买课件26门，目前学院课件数共计为281门，相较2011年的246门增加了35门，以保证教学计划顺利实施；完成土地资源网络教育精品课建设及申报工作；完成非线性编辑系统、服务器、磁盘阵列、交换机、接入带宽的硬件升级调试工作，保证了学院工作的顺利进行。

加强平台建设。为了营造数字化的学习环境，并为学院提供完整的教学管理功能，2012年学院调整各服务器配置，解决了并发数过大导致的一系列问题；为教务系统软件升级至306版本，对招生管理系统、在线考试系统、网络教学综合平台、全国地质灾害防治人员继续教育综合服务平台、学院办公系统等进行了更新，确保了学院信息系统的良好运行。

五、站点管理

一年来，继续教育学院切实按照主管校领导要求，努力加强与校外站点的联系沟通，对校外站点的各项工作提出了规范化的流程。2012年完成了秦岭学习中心、辽宁电大学习中心、秦皇岛学习中心、保定学习中心、广州学习中心、山西函授站等校外站点的年检工作。与此同时学院继续加强对校外站点的宣传工作，在学院的主页上，“站点动态”一栏定期进行文章更新，对外展示我院校外站点的最新情况，成为了社会、学生了解校外站点的良好窗口。

2012年学院新增海南、内蒙古工程学校、江西地矿三个学习中心，湖南、甘肃、江西、江苏、上海、安徽等地学习中心筹建工作也正在进行当中，学院的办学规模得到了进一步扩大。

六、培训工作

2012年继续教育学院的非学历培训工作稳步发展，学院坚持以地勘单位内训及优势专业培训为主导，顺利完成了与资质结合的 指令性培训，与地方 、基础单位开展的专业培训，大型企业订单式培训以及市场高端培训四大类的培训项目。

2012年，学院共组织协调举办了地质灾害治理工程类培训班32个班次共培训3741人，并举办了“国家地质公园规划编制培训班”四期，完成了来自19个省、93家相关单位的345名学员的培训工作以及延长石油集团企业总工高级研修班40名学员的培训工作。

为了保证培训效果，提升培训班质量，使学员能够在培训中能够有更大的收获，继续教育学院根据项目需要，进行了大量的师资选聘、课程设计、教材编订工作，有针对性的开发了相应的专题课程，在实际的推广、教学中取得了较好的评价与反响。

『玖』 兰大网络教育入学考试登陆入口

兰大网络教育入学考试登陆入口：兰州大学网络与继续教育学院官网--入学考试。

兰州大学网络教育学院成立于2000年元月，是学校开展现代远程教育的归口管理单位，2001年开始招生。至今已在甘肃、青海、海南等14个省（区）设立校外学习中心80余个。

学校现开设行政管理、大气科学、护理学等11个专业。现有在读学生一万余名，毕业生九千余名，为社会培养了大批适用性人才。

兰州大学网络教育主要以互联网为媒介，通过网上学习、导学、答疑、讨论、作业等模式和纸质教材学习，必要的面授辅导相结合的形式开展教学活动，同时辅以短信平台、呼叫中心等手段向学生提供优质的个性化服务。

兰州大学网络教育始终坚持面向在职人员、面向行业、面向西部的办学方向，是国内率先开展行业合作、校企合作模式的试点高校之一。2006年和弘成科技发展有限公司开展技术合作，2007年加入奥鹏公共服务体系。

(9)继续教育学校登录平台扩展阅读：

兰大网络教育入学方式分为免试入学和测试入学两种。不具备免试入学条件的考生，须参加学校自主命题的入学考试。

1、符合下列条件，可免试入学（护理学专业除外）：

（1）已具有国民教育系列专科及以上学历报考高中起点专科的考生，可免试入学。

（2）已具有国民教育系列本科及以上学历报考任何层次的考生，可免试入学。

2、 符合下列条件，可免考部分科目。

（1）入学注册时年龄满40周岁的考生，入学考试时可免考英语或者大学英语。

（2）获得全国公共英语等级考试（PETS）三级及以上级别证书者、省级教育行政部门组织的成人教育学位英语考试合格证书者，可免考英语或者大学英语。

（3）户籍在少数民族聚居地区的少数民族学生，可免考英语或者大学英语。

3、入学考试时间：每年的一月上旬，具体考试科目及时间见准考证。

4、考试地点：兰州大学网络教育学院各校外学习中心。

『拾』 西南大学网络与继续教育学院学习平台登录入口账号和密码是什么

西南大学网络与继续教育学院学习平台登录入口账号是你的学号，而密码一般是你身份z的后六位。如果你不记得密码了，可以凭自己身份z号和姓名找回密码。

西南大学网络与继续教育学院是学校开展成人高等教育、自考助学、现代远程教育等工作归口管理的直属单位，由原西南大学继续教育学院与网络教育学院于2010年5月合并组建，现有在职在岗人员40人。

在新的平台上，按照教育部关于“积极发展，规范管理，强化服务，提高质量，改革创新”的网络与继续教育发展的精神，根据西南大学建设特色鲜明的高水平综合大学这一宏伟目标，学院正加快建设步伐，争创具有鲜明特色的国内一流的网络与继续教育机构。

E–mail是电子邮件，是—种用电子手段提供信息交换的通信方式，是互联网应用最广的服务。

电子邮件地址的格式由三部分组成。第一部分“USER”代表用户信箱的账号，对于同一个邮件接收服务器来说，这个账号必须是唯一的；第二部分“@”是分隔符；第三部分是用户信箱的邮件接收服务器域名，用以标志其所在的位置。

扩展资料：

通过网络的电子邮件系统，用户可以以非常低廉的价格（不管发送到哪里，都只需负担网费）、非常快速的方式（几秒钟之内可以发送到世界上任何指定的目的地），与世界上任何一个角落的网络用户联系。

电子邮件可以是文字、图像、声音等多种形式。同时，用户可以得到大量免费的新闻、专题邮件，并实现轻松的信息搜索。电子邮件的存在极大地方便了人与人之间的沟通与交流，促进了社会的发展。

参考资料来源：百度百科—电子邮件

在“新基建”浪潮下，人工智能正成为经济增长的新引擎，各行各业开启智能化升级转型。算力在其中扮演了重要角色，是国家未来竞争力的集中体现。但事实是，在发展的过程中，高速增长的海量数据与更加复杂的模型，正在为算力带来更大的挑战，主要体现为算力不足，效率不高。

算力诚可贵：数据、算法需要更多算力支撑

众所周知，在人工智能发展的三要素中，无论是数据还是算法，都离不开算力的支撑，算力已成为人工智能发展的关键要素。

IDC发布的《数据时代2025》报告显示，2018年全球产生的数据量为33ZB (1ZB=1万亿GB)，到2025年将增长到175ZB，其中，中国将在2025年以486ZB的数据量及278%的占比成为全球最大的数据汇集地。

另据赛迪顾问数据显示，到2030年数据原生产业规模量占整体经济总量的15%，中国数据总量将超过4YB，占全球数据量30%。数据资源已成为关键生产要素，更多的产业通过利用物联网、工业互联网、电商等结构或非结构化数据资源来提取有价值信息，而海量数据的处理与分析对于算力的需求将十分庞大。

算法上，先进模型的参数量和复杂程度正呈现指数级的增长趋势。此前 Open AI 发表的一项研究就显示，每三到四个月，训练这些大型模型所需的计算资源就会翻一番（相比之下，摩尔定律有 18 个月的倍增周期）。2012 至 2018 年间，深度学习前沿研究所需的计算资源更是增加了 30 万倍。

到2020年，深度学习模型对算力的需求达到了每天百亿亿次的计算需求。2020年2月，微软发布了最新的智能感知计算模型Turing-NLG，参数量高达到175亿，使用125POPS AI计算力完成单次训练就需要一天以上。随后，OpenAI又提出了GPT-3模型，参数量更达到1750亿，对算力的消耗达到3640 PetaFLOPS/s-day。而距离GPT-3问世不到一年，更大更复杂的语言模型，即超过一万亿参数的语言模型SwitchTransformer即已问世。

由此可见，高速增长的海量数据与更加复杂的模型，正在给算力带来更大的挑战。如果算力不能快速增长，我们将不得不面临一个糟糕的局面：当规模庞大的数据用于人工智能的训练学习时，数据量将超出内存和处理器的承载上限，整个深度学习训练过程将变得无比漫长，甚至完全无法实现最基本的人工智能。

效率价更高：环境与实际成本高企，提升效率迫在眉睫

在计算工业行业，有个假设是“数字处理会变得越来越便宜”。但斯坦福人工智能研究所副所长克里斯托弗•曼宁表示，对于现有的AI应用来说却不是这样，特别是因为不断增加的研究复杂性和竞争性，使得最前沿模型的训练成本还在不断上升。

根据马萨诸塞大学阿默斯特校区研究人员公布的研究论文显示，以常见的几种大型 AI 模型的训练周期为例，发现该过程可排放超过 626000 磅二氧化碳，几乎是普通 汽车 寿命周期排放量的五倍（其中包括 汽车 本身的制造过程）。

例如自然语言处理中，研究人员研究了该领域中性能取得最大进步的四种模型：Transformer、ELMo、BERT和 GPT-2。研究人员在单个 GPU 上训练了至少一天，以测量其功耗。然后，使用模型原始论文中列出的几项指标来计算整个过程消耗的总能量。

结果显示，训练的计算环境成本与模型大小成正比，然后在使用附加的调整步骤以提高模型的最终精度时呈爆炸式增长，尤其是调整神经网络体系结构以尽可能完成详尽的试验，并优化模型的过程，相关成本非常高，几乎没有性能收益。BERT 模型的碳足迹约为1400 磅二氧化碳，这与一个人来回坐飞机穿越美洲的排放量相当。

此外，研究人员指出，这些数字仅仅是基础，因为培训单一模型所需要的工作还是比较少的，大部分研究人员实践中会从头开发新模型或者为现有模型更改数据集，这都需要更多时间培训和调整，换言之，这会产生更高的能耗。根据测算，构建和测试最终具有价值的模型至少需要在六个月的时间内训练 4789 个模型，换算成碳排放量，超过 78000 磅。而随着 AI 算力的提升，这一问题会更加严重。

另据 Synced 最近的一份报告，华盛顿大学的 Grover 专门用于生成和检测虚假新闻，训练较大的Grover Mega模型的总费用为25万美元；OpenAI 花费了1200万美元来训练它的 GPT-3语言模型；谷歌花费了大约6912美元来训练 BERT，而Facebook针对当前最大的模型进行一轮训练光是电费可能就耗费数百万美元。

对此，Facebook人工智能副总裁杰罗姆•佩森蒂在接受《连线》杂志采访时认为，AI科研成本的持续上涨，或导致我们在该领域的研究碰壁，现在已经到了一个需要从成本效益等方面考虑的地步，我们需要清楚如何从现有的计算力中获得最大的收益。

在我们看来，AI计算系统正在面临计算平台优化设计、复杂异构环境下计算效率、计算框架的高度并行与扩展、AI应用计算性能等挑战。算力的发展对整个计算需求所造成的挑战会变得更大，提高整个AI计算系统的效率迫在眉睫。

最优解：智算中心大势所趋，应从国家公共设施属性做起

正是基于上述算力需求不断增加及所面临的效率提升的需要，作为建设承载巨大AI计算需求的算力中心（数据中心）成为重中之重。

据市场调研机构Synergy Research Group的数据显示，截至到2020年第二季度末，全球超大规模数据中心的数量增长至541个，相比2015年同期增长一倍有余。另外，还有176个数据中心处于计划或建设阶段，但作为传统的数据中心，随之而来的就是能耗和成本的大幅增加。

这里我们仅以国内的数据中心建设为例，现在的数据中心已经有了惊人的耗电量。据《中国数据中心能耗现状白皮书》显示，在中国有 40 万个数据中心，每个数据中心平均耗电 25 万度，总体超过 1000 亿度，这相当于三峡和葛洲坝水电站 1 年发电量的总和。如果折算成碳排放则大概是 9600 万吨，这个数字接近目前中国民航年碳排放量的 3 倍。

但根据国家的标准，到2022年，数据中心平均能耗基本达到国际先进水平，新建大型、超大型数据中心的 PUE（电能使用效率值，越低代表越节能）达到 14 以下。而且北上广深等发达地区对于能耗指标控制还非常严格，这与一二线城市集中的数据中心需求形成矛盾，除了降低 PUE，同等计算能力提升服务器，尤其是数据中心的的计算效率应是正解。

但众所周知的事实是，面对前述庞大的AI计算需求和提升效率的挑战，传统数据中心已经越来越难以承载这样的需求，为此，AI服务器和智算中心应运而生。

与传统的服务器采用单一的CPU不同，AI服务器通常搭载GPU、FPGA、ASIC等加速芯片，利用CPU与加速芯片的组合可以满足高吞吐量互联的需求，为自然语言处理、计算机视觉、语音交互等人工智能应用场景提供强大的算力支持，已经成为人工智能发展的重要支撑力量。

值得一提的是，目前在AI服务器领域，我们已经处于领先的地位。

近日，IDC发布了2020HI《全球人工智能市场半年度追踪报告》，对2020年上半年全球人工智能服务器市场进行数据洞察显示，目前全球半年度人工智能服务器市场规模达559亿美元（约3266亿人民币），其中浪潮以164%的市占率位居全球第一，成为全球AI服务器头号玩家，华为、联想也杀入前5（分别排在第四和第五）。

这里业内也许会好奇，缘何中国会在AI服务器方面领跑全球？

以浪潮为例，自1993年，浪潮成功研制出中国首台小型机服务器以来，经过30年的积累，浪潮已经攻克了高速互联芯片，关键应用主机、核心数据库、云数据中心 *** 作系统等一系列核心技术，在全球服务器高端俱乐部里占有了重要一席。在AI服务器领域，从全球最高密度AGX-2到最高性能的AGX-5，浪潮不断刷新业界最强的人工智能超级服务器的纪录，这是为了满足行业用户对人工智能计算的高性能要求而创造的。浪潮一直认为，行业客户希望获得人工智能的能力，但需要掌握了人工智能落地能力的和技术的公司进行赋能，浪潮就可以很好地扮演这一角色。加快人工智能落地速度，帮助企业用户打开了人工智能应用的大门。

由此看，长期的技术创新积淀、核心技术的掌握以及对于产业和技术的准确判断、研发是领跑的根本。

至于智算中心，去年发布的《智能计算中心规划建设指南》公布了智能计算中心技术架构，基于最新人工智能理论，采用领先的人工智能计算架构，通过算力的生产、聚合、调度和释放四大作业环节，支撑和引领数字经济、智能产业、智慧城市和智慧 社会 应用与生态 健康 发展。

通俗地讲，智慧时代的智算中心就像工业时代的电厂一样，电厂是对外生产电力、配置电力、输送电力、使用电力；同理智算中心是在承载AI算力的生产、聚合、调度和释放过程，让数据进去让智慧出来，这就是智能计算中心的理想目标。

需要说明的是，与传统数据中心不同，“智算中心”不仅把算力高密度地集中在一起，而且要解决调度和有效利用计算资源、数据、算法等问题，更像是从计算器进化到了大脑。此外，其所具有的开放标准，集约高效、普适普惠的特征，不仅能够涵盖融合更多的软硬件技术和产品，而且也极大降低了产业AI化的进入和应用门槛，直至普惠所有人。

其实我们只要仔细观察就会发现，智算中心包含的算力的生产、聚合、调度和释放，可谓集AI能力之大成，具备全栈AI能力。

这里我们不妨再次以浪潮为例，看看何谓全栈AI能力？

比如在算力生产层面，浪潮打造了业内最强最全的AI计算产品阵列。其中，浪潮自研的新一代人工智能服务器NF5488A5在2020年一举打破MLPerf AI推理&训练基准测试19项世界纪录（保证充足的算力，解决了算力提升的需求）；在算力调度层面，浪潮AIStation人工智能开发平台能够为AI模型开发训练与推理部署提供从底层资源到上层业务的全平台全流程管理支持，帮助企业提升资源使用率与开发效率90%以上，加快AI开发应用创新（解决了算力的效率问题）；在聚合算力方面，浪潮持续打造更高效率更低延迟硬件加速设备与优化软件栈；在算力释放上，浪潮AutoML Suite为人工智能客户与开发者提供快速高效开发AI模型的能力，开启AI全自动建模新方式，加速产业化应用。

那么接下来的是，智算中心该遵循怎样的发展路径才能充分发挥它的作用，物尽其用？

IDC调研发现，超过九成的企业正在使用或计划在三年内使用人工智能，其中745%的企业期望在未来可以采用具备公用设施意义的人工智能专用基础设施平台，以降低创新成本，提升算力资源的可获得性。

由此看，智能计算中心建设的公共属性原则在当下和未来就显得尤为重要，即智能计算中心并非是盈利性的基础设施，而是应该是类似于水利系统、水务系统、电力系统的公共性、公益性的基础设施，其将承载智能化的居民生活服务、政务服务智能化。因此，在智能计算中心规划和建设过程中，要做好布局，它不应该通过市场竞争手段来实现，而要体现政府在推进整个 社会 智能化进程的规划、节奏、布局。

总结： 当下，算力成为推动数字经济的根基和我国“新基建“的底座已经成为共识，而如何理性看待其发展中遇到的挑战，在不断高升算力的前提下，提升效率，并采取最佳的发展策略和形式，找到最优解，将成为政府相关部门以及相关企业的重中之重。

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登陆新浪邮箱的网址：新浪邮箱-首页，其中的具体步骤如下：

1、打开自己的电脑浏览器，直接百度搜索新浪微博进行确定。

2、这个时候d出新的窗口，需要找到图示链接点击跳转。

3、下一步如果没问题，就继续根据实际情况填写相关信息并选择登录。

4、这样一来会出现对应的结果，即可达到目的了。

从Heap Usage看，老年代（concurrent mark-sweep generation）的内存使用了99%以上，相较而言，新生代还有较多剩余；

JVM参数配置中的这一条，-XX:MaxTenuringThreshold=0，使新生代Eden区域的Java对象不经过Survivor区域，而直接晋升到老年代。这增加了老年代的垃圾回收负担，而且老年代开启了碎片整理，更加耗时；

请尝试将-XX:MaxTenuringThreshold参数调大一些，让对象晚一些进入老年代；

另外，请试一下增大Java堆内存的分配量，看是否能解决问题。

以上只是个人猜测，不知能否帮上忙。从JVM的GC日志中，也许能进一步发现问题。

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