物联网
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数智化时代到来，推动人工智能行业发展
人工智能从模块上可分为感知、计算和控制三大部分，由表及里可分为应用层、数据层、算法层、算力层，而随着2012年芯片进入28nm制程后的量子隧穿效应导致摩尔定律失效，“每提升一倍算力，就需要一倍能源”的后摩尔定律或将成为人工智能时代的核心驱动逻辑，算力的发展将极大受制于能源，当前全球用于制造算力芯片的能源占全球用电量的约1%，可以预测在人工智能大规模普及的未来数十年后，该比例将会大幅提升至50%甚至90%以上。
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AI产业逆势成长，为数据流程提供了一把火！
在2022年新冠奥密疫情的影响下，各行各业都受到了影响， GDP增速、 PMI、金融贷款等数据继续下滑。
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对于这些高端技术，你了解有多少呢？
Chiplet技术的原理有点类似搭积木，简单来说就是把一堆小芯片组合成一块大芯片。这种技术能够以较低的成本制造过于复杂的芯片，并且保证足够优秀的良率，从2012年开始就逐步被使用。
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关于人工智能的这些知识，你了解多少呢？
人工智能从模块上可分为感知、计算和控制三大部分，由表及里可分为应用层、数据层、算法层、算力层，而随着2012年芯片进入28nm制程后的量子隧穿效应导致摩尔定律失效，“每提升一倍算力，就需要一倍能源”的后摩尔定律或将成为人工智能时代的核心驱动逻辑，算力的发展将极大受制于能源。
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人工智能+大数据前沿论坛正式召开！
5月20日下午，由北京安全防范行业协会人工智能专业委员会、清华大学电子工程系联合举办的人工智能+大数据前沿论坛在线上隆重召开。
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大力发展和应用人工智能技术，造福更多市民
如今，算力被视为数字经济时代的生产力，对推动国家科研创新、促进各行业数字化智能化升级以及支撑经济社会发展发挥着重要作用。《2021-2022全球计算力指数评估报告》指出，计算力指数每提高1点，对数字经济会有3.5‰的贡献，对GDP有1.8‰的推动，算力方面的投入预计将会持续快速增长。
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大力推动人工智能技术与其他技术融合性发展
“人工智能(AI)正在驱动医疗的转型，但仍面临数据壁垒、隐私泄露、数据偏差等挑战。”在日前举行的第四届细胞科学北京学术会议“医学的未来——AI赋能医疗健康”上，清华大学教授、中国人工智能协会会长、中国工程院院士戴琼海表示，我们有望通过跨学科人才的深入交流、互学互通，探讨出解决问题的方向，在新的时代创立新的方法，将人工智能更好地运用在医疗健康领域，为人类生活创造更美好的未来。
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将人工智能和大数据技术应用到向善的地方
在数字经济时代，大数据和人工智能技术应用导致的伦理问题，已经成为必须面对和解决的重要问题。那么，这些技术导致了什么样的伦理问题?又将如何解决这些挑战与存在的问题?
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将人工智能技术融合到其他行业中来！
在未来 20 年内，随着机器人技术的进步，自动驾驶汽车、工业机器人和医用机器人将拥有更强的能力、更高的自主性，并得到更为广泛的应用。不可避免，这些自主机器人可能会犯下决策方面的错误，造成数百上千人死亡。但如果人类参与其中，这种灾难是可以避免的。
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人工智能将开辟更加光明和清朗的未来！
从发电到智能电表，各种电力项目正在采用机器学习构建绿色、有韧性的智能电网，其中许多项目都采用了 NVIDIA 的技术。为了应对未来的严峻挑战，电力公司正在使用机器学习构建更智能的电网。
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深圳、成都、杭州等城市高度重视人工智能的应用
成都市锦江大道与锦阳大道交汇处，白鹭湾科技生态园内，部分正在施工的建筑主体结构已经封顶。作为成都市重大项目，白鹭湾科技生态园由三方共建，成都占两席，另一个合作伙伴来自深圳，是控股方。项目在绘就发展蓝图时，人工智能产业被“圈”了进去。
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我国一些城市积极将人工智能技术应用开来
5月26日，成都传媒集团三色智库通过红星新闻直播间，举办“三色讲堂·智媒体与未来”系列第3期“探见智媒体——大数据和人工智能的社会责任与伦理挑战”主题讲座。据悉，共有5.9万余位在线观众收看本次讲座，相关报道累计阅读量达到93万余次。数字化如何推动经济发展?大数据和人工智能技术发展导致的伦理问题如何解决?本次三色讲堂邀请电子科技大学教授、大数据研究中心主任周涛开展专题讲座。
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大数据背景下面临的一些思考和挑战！
近几个月内，京东、阿里、腾讯、爱奇艺等互联网大厂“裁员”的词条频频冲上热搜。被裁的人心是凉透的，被裁边缘的人心是不安的，一边寻找退路，一边还要担心“退路”有可能被提前曝光。
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发展和应用大数据的同时值得思考一些问题
在大数据时代背景下，通过落实教育管理职能，提高办学效益，提升教育质量，改善教育条件，推动学生全面发展，逐渐成为教育管理工作者重点探讨的问题。从数据应用与整合的角度出发，通过数据分析、整合、挖掘等技术的应用，可以细化教育管理的内容和方向，优化教育管理的方法，教育管理过程变得更加自动化、智能化以及信息化，提升教育管理工作质量。然而，在大数据背景下，教育管理工作面临着诸多挑战，需要教育工作者在深人探究教育管理大数据的前提下，对其进行思考与分析。
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推动大数据发展，积极建设和探索大数据应用平台！
当前各行各业的数字经济如火如荼，数字化能力较强的行业，如运营商、金融行业等，数据仓库已经持续建设有十多年，跟随着大数据处理及大数据平台技术的进步，技术上从关系型数据库的数据仓库逐步切换到大数据平台架构体系，数据应用能力上逐步从原有的支持决策分析看数，到进一步注智赋能到企业的生产等各个方面的数字化转型，有力的促进了数据价值的释放。
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