目前机器学习领域取得的快速进展，在一定程度上是由以下因素推动的： 数据爆炸，高性能计算机体系结构的复兴，云提供商竞相为开发人员和研究人员构建可扩展的人工智能平台，人们将实时智能嵌入移动设备、汽车、其他消费电子产品和日益普遍的连接到云端的计算设备的热潮。这种快速进步中包括一些惊世骇俗的成就，机器在许多狭窄的领域已经接近于或超过了人类的能力，例如在图像中标记物体、识别语音、玩策略游戏以及翻译语言， 但我们仍处于这些技术发展的初期，摆在我们面前的是长达几十年的创新和 发现之旅。
《从零开始学 Python》（第二版） 丛书 569页，供11章
Java核心技术 卷II 高级特性 第9版（中文）858页
智能建筑技术是一门多学科技术的结合,牵涉到建筑环境、设备和控制等多方面内容,其控制技术又是计算机技术、通信技术、自动控制技术的综合, 是一门较新的学科。智能建筑为人们提供了高效工作环境和理想舒适的生活环境,因此, 近年来发展很快。
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当前，人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口，人工智能正以前所未有的速度重塑世界，为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植，从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断，人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样，未来，随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合，以及海量数据与前沿知识的双重加持，人工智能将彻底突破单一技术工具的局限，蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽，融入千家万户的日常起居，成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。
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基于大语言模型的教育思想实验，其核心学术价值在于构建了一个“计算性社会实验室”:它能够尝试将杜威式的民主教育设想，置于当代复杂的数字社会结构与信息茧房的约束下进行模拟;它也可以探索弗莱雷的解放教育理论，将其转化为可计算的社会动力学模型，观察“对话”与“压迫”在不同权力结构下的演化轨迹与临界点。这种方法系统性地连接宏大理论与经验现实，通过生成可观测、可证伪的理论假设，使得教育研究得以在实施成本高昂、伦理风险巨大的真实世界干预之前，进行高效、低风险的场景分析与风险模拟。
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