人工智能时代的来临引发一系列新的伦理与法律问题 ，亟需前瞻预判 、审慎决策 ，及时应对其所伴生的风 险与挑战 。 当下应当对人工智能的发展和应用施加必要的伦理约束与法律规制 ，注意弱智能向强智能演化给现有法律 关系带来的影响 ，重视无人驾驶汽车 、服务机器人等人工智能产品造成损害之际产品责任及责任保险从消费者向生产者 的重心转移 ，健全和改进人工智能监管方式 ，防范自主武器系统的反人道法倾向 。
质标本作为地质历史和地学研究的见证物，是地质生产、研究与教学的核心材料和基础资源，是 博物馆的立馆之本、服务之基，更是博物馆数字化的重点和难点。本文通过回顾总结中国地质博物馆十多 年的数字化实践，以及横向对比国内外博物馆领域的数字化工作基础上，并结合测绘、光谱等领域的最新进 展，进一步明确了数字标本的概念，数字标本的来源不局限于对现有标本的数字化，可超越传统标本尺度 空间的限制，直接到标本采集点面向地质体进行无损采集，从而极大地开展标本采集、典藏、研究与科学传 播工作。利用环拍一摄影测量法、矩阵拍摄法、拼接拍摄法等方法，对地质体进行大尺度的数字采集、后期 加工形成数字地质体，因其具有地质体野外产出的空间关系、纹理特征、质地色泽等视觉特征，等同于在虚 拟空间中再现了野外地质体，实现了地质体的数字化典藏，随着数字地质体的量的积累，孤立的地质体连 成片，理论上讲可以实现典藏地壳。数字地质体不仅具有对已有地质体的数字化保护意义，而且具有科研、 科普价值。自主研制的地质标本三维影像获取系统基本上解决了地质标本三维数字化存在的表面纹理信息 清晰度低、高光材质及透明材质效果差、后期人工干预工作繁琐与艰巨这三个关键问题。最后，指出了当 前数字标本正经历着由三维到多维的蝉变，综合分析了现代信息提取技术获取蕴藏在实体地质标本中专业 信息的可行性，展望了多维数字标本实现的技术手段及其应用前景。
基于深度学习的地质找矿信息挖掘与集成已经成为数学地球科学的前沿领域 .深度学习作为一种具有多级非线性变换的层级机器学习算法，在地质找矿大数据挖掘与集成中仍处于探索阶段，还有一系列问题亟需解决 . 以卷积神经网络为例，探讨了基于深度学习的地质找矿大数据挖掘与集成过程中两大挑战：训练样本不足和深度学习网络模型构建困难，重点分析了基于复制和添加噪声的地质找矿数据增强技术并开展了多组对比实验，构建了适用于地质找矿大数据挖掘与集成的训练样本和卷积神经网络模型 . 该模型对闽西南铁多金属成矿区的地质、地球物理和地球化学等多源数据进行了特征提取与集成融合，圈定了找矿远景区，为该区进一步找矿提供了科学依据 .
产品研发包括了市场需求分析-系统方案设计-详细设计-工艺设计-设计验证-工艺验证-定型的全过程，只有各相关部门紧密协作才能高效地开发出有竞争力的产品
作为新型基础设施的关键领域之一，工业互联网在加速产业升级、推动企业数字化转型、释放经济社会发展新动能等方面的基础性作用日益凸显。尤其是，新冠肺炎疫情的冲击让各地政府以及各行业、企业对工业互联网的认识更加全面且深刻——早实现工业互联网何至于停工停产。未来几年，工业互联网将迎来落地实践的加速期。
说到物联网，很多科技业者都同意工业物联网是真正能获利的应用；但尽管能拿出一堆物联网相关产品──从感测器、微控制器、连结技术到其他零组件──很少有厂商真的能举出将物联网技术应用于现实世界的案例。如ADI的Murray所言，要把物联网推向工业应用市场，需要有远见以及大量的耐心，因为了解现实世界的问题所在很花时间。
新冠疫情对全球经济造成巨大影响,数字化转型的必要性已经凸显,新基建成中国数字经济化转型的主要驱动力。新基建多个领域与ICT密切相关，2020年新基建整体投资规模预计将达到2,757.1亿美 元,人工智能作为新基建的重要领域之一,将迎来快速增长。IDC预计, 2020年中国人工智能市场规 模将达到62.7亿美元, 2019-2024年的年复合增长率为30.4%。
对于属性权重未知的区间数型不确定多属性决策问题,首先在界定区间数相对可能度的基础上给出了区间数比较相对可能度关系理论,并得到一些相关性质；其次借鉴离差最大化模型算法建立基于比较相对可能度关系确定属性权重的区间数型决策对象相对可能度关系模型（IN-DMORPRM）,然后通过集结与融合供选决策对象间两两优势比较测定出的相对可能度关系矩阵信息,得到各决策对象比较的总体相对可能度值并对供选对象集实施优劣选择和判定,以此给出一种新的区间数多属性决策对象的相对可能度关系模型算法.最后利用算例验证了所给模型算法的有效性和实用性.
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我国数字政府建设已全面呈现一体化发展态势。从政策沿革 看，数字政府建设正从宏观到微观推进一体化建设布局；从服务方 式看，政府数字履职应用日益趋向一体化协同联动
包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应
清华之后，北大也不甘示弱，推出了DeepSeek教程。清华的教程是传媒学院出的，而北大的这份文件是人工智能学院和计算机学院出的，所以总体上内容更加专业、全面和深入，尤其还提到了AI时代工作和技能需求的变化，可以说是不可多得的优质资料。
高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务 1。发展新质生产力是推动高质量发展 的内在要求和重要着力点 2。而发展新质生产力的核心要素，根本上在于能够催生新产业、新业态、 新商业模式（即“新经济”）的科技创新。
具身智能的定义:一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统，其通过智能体与环境的交互获取信息理解问题、做出决策并实现行动，从而产生智能行为和适应性。
DeepSeek通过核心能力突破+开源、低成本、国产化三大优势，推动A!技术平权和国产AI生态繁荣，成功进入全球大模型第一梯队，促使行业从唯规模论向性价比、高效能、工程化方向转变。
0 延迟要求高:典型要求百微秒级读取延迟以满足数据分析、模型训练等应用的需求因元数据瓶颈，现有系统延迟在毫秒级，如 Ceph
在企业数字化转型和政府数字化改革大背景下，数据分析带来的决策能力，已经变成每一个组织需要具备的核心能力。对于决策者来说，如何高效的看见和理解数据，并基于数据快速做出决策和指挥，也越来越成为一个基本要求。因此，数据分析的可视化逐渐成为普遍需求，由此进一步演进到数据李生技术，构建和物理世界一一映射的数字孪生体，
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