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人工智能（AI），物联网（IoT），云计算，大数据，边缘计算。
相关信息：
实施5G+，欢迎新的未来。“中国移动5G+会议，中国手机在场景中解释说，“ 5G+AICDE”是一种作为访问方法访问5G的方式。出现信息技术，例如计算），大数据，边缘计算（边缘计算）是深入集成的创建一个以5G为中心的智能基础架构。
其中，中国移动设备将5G与人工智能密切相结合，以全面发挥数据，算法，计算能力和应用程序方案的优势，并专注于网络，服务，管理，安全和应用程序的五个主要领域。
扩展信息：
相关单词解释：AI
AI（人工智能）通常是指人工智能（计算机科学的一个分支）
人工智能（人工智能），英语缩写是AI。这是一门新的技术科学，研究和开发智能理论，方法，技术和应用系统，用于模拟，扩展和扩展。
人工智能，即人工智能，英语缩写是AI。“人工智能”一词最初是在1956年在达特茅斯学会提出的。当时，研究人员发展了许多理论和原则，人工智能的概念也扩大了。人工智能是一门具有挑战性的科学。从事这项工作的人必须了解计算机知识，心理学和哲学。
在2021年，政策，技术，应用和行业中人工智能的特征是什么，以及未来工业发展的趋势和判断？中国Xintong Institute云计算和大数据研究所的领导情报”为政府，财产，研究的各方提供参考。
01可信AI
受信任的AI是解决人工智能信任问题的关键。受信任的人工智能是实施人工智能治理，渗透到企业内部管理，研发，运营，操作和其他链接并将相关的抽象要求转化为相关的抽象要求的重要实践实践所需的特定功能，从而增强了人工智能中人工智能的信任程度。
02工程
AI工程已成为从学术到行业应用程序的核心链接。工程允许AI应用程序从小型研讨会的手工制作模式转变为大型工厂的装配线模式的核心支持。对于企业，AI Engineering已成为一个超出算法的研究和开发的更大瓶颈。人工智能工程主要包括以下链接：完整而易于使用工具产品系统，有效的合作操作和维护管理实践，全面和可控的安全治理，冷凝浓缩的工业链支持。
03大型模型
超大的预训练模型在大规模的一般数据中进行了预学习和培训，这可以有效地减轻AI领域通用数据的激增与缺乏专用数据之间的矛盾，并且具有共同智能的原型。
预培训大型模型很强，可以满足垂直行业的共同需求。Pre -Training大型模型具有良好的迁移，并且可以满足典型产品的技术要求。大型模型开放了和向下，这深刻影响基础技术和上层应用的开发；向下驱动数据技术和计算体系结构功能，支持模型培训，部署和优化，并支持上层应用程序的服务转换。
此外，大型模型的问题需要在多个方向上解决，生态结构不可低估。未来，预培训的主要模型将着重于解决诸如可信，可信，跨学科合作等问题，资源不平衡和公开共享。
04面部安全
面部识别需要合理的应用来增强社会信任。社会所有部门都关注面部识别的风险。它需要正确且合理地使用面部识别，并发现诸如安全性和泄漏隐私等风险，以增强面部识别技术的应用和信任以进行面部识别。
05治理
人工智能治理正在从道德原则转变为法律法规。人工智能治理的过程是人工智能研究，发展，发展，生产，生产和应用的研究，开发，生产和应用中的安全，发展，公平和争议的过程，并协调，处理，规范和标准化法律，道德和技术手段的运作。在当下，人工智能的治理已逐渐从诸如道德原则之类的软限制逐渐转变为全面且可操作的法律法规的新阶段。人工智能治理路径包括系统的法规和基于方案的立法监管同时探索。未来，人工智能调节和数据治理的紧密组合将是一个重要趋势。
06超级自动化
超级自动化加速了企业和政府事务的数字转型。人工智能，云计算，大数据以及其他技术和机器人技术自动化（RPA）技术的深入整合是在各种工作中的数字转换的关键探索方向企业和政府事务等场景。促进劳动力成本，增加数字升级需求，信息化，数字化和情报构成了联系势头。RPA技术是新兴技术着陆应用的重要载体。超级自动化将在未来成为正常工作。
07mlops
MLOPS开始在大型企业中实践。机器学习模型的管理实践和标准过程，连接模型的开发，部署，运营以及维护，涉及算法，业务和运营和维护团队，旨在改善开发，部署，部署，部署，模型寿命过程的操作和维护效率，并促进模型的大规模实施。行业级别的需求 - 对开发，运营和维护，权威控制，数据隐私，安全性和审计的需求增加了。根据统计数据，有56％的企业在管理，安全和审计方面都有困难。2019年，MLOPS连续两年进入Gartner数据科学和机器学习技术成熟曲线，并被视为AI Engineering的重要组成部分。协调Unicom并通过DevOps和DataOps互相授权。
08知识计算
知识计算解决了行业获取和应用需求的问题。知识驱动+数据驱动的人工智能算法为新一代人工智能提供了解决方案，并努力通过感知来解决人工知识的行业需求认知智能的智力。
09多码融合
多模式的多模式交互已成为改善应用程序性能的重点。以多模式集成技术为核心感知，互动和智能协作能力，它不断地支持各种终端和应用的智能水平的改善。
10个行业整合
人工智能和金融，医疗保健和其他行业已经深入融合了深水领域。财务和医疗行业已经从政策保证，技术保护，生产应用程序，能力输出和安全合规的方面全面部署了人工智能应用程序。行业：智能化已成为金融科学和技术布局的关键方向。2020年，银行信息技术投资达到了20100万元，增长了25％以上 - 年龄。财务机构扩大了科学和技术团队，基本能力的构建，基本应用程序的建设，赋予现有的现有功能场景，建立促进和保证机制以及在各个方面的AI系统构建。MedicalIndustry：人工智能在预防和控制流行和恢复工作中起着重要作用，并且在生物化学领域中具有明显的应用，例如新药物研究与开发，蛋白质结构预测。
乐天聪明的山谷
国际智能技术创新谷
Lotte Smart Valley是广州Siecheng Chuzhai的关键项目，2019年广州的质量和效率飞行员公园和广州SME服务站。该地区位于广州人工智能和数字经济飞行员区的帕祖核区域和帕祖高高科技区。它是广东 - 大湾 - 玛乔大湾地区的科学和技术创新走廊的重要支点。
公园将人工智能，5G技术，数字经济和物联网作为领先的行业，为进入公园的企业提供了完整的生命周期创新孵化服务和资源协作对接服务和相关行业的相互生活。
“广东 - 香港-Macao Qingchuang湾”的创新和创业基地（以下称为：Qingchuang Bay Base）在Haizhu地区委员会和地区科学和工业局的指导下开始了，2018年9月。30广州，深圳，香港，澳门和台湾的社区，与香港和澳门的学院，科学研究机构以及专家建立战略合作和密切合作关系，并将宏观经济政策汇总在一起工业，新的商业社区核心在各个运营领域的优势资源。
AI是指人工智能，人工智能。
人工智能是计算机科学的一个分支。它试图了解智力的本质，并生产一种可以响应人类智能的新智能机器。自然语言处理和专家系统。
相关信息：
人工智能是一门学科，可以使一些思维过程和智能行为（例如学习，推理，思维，计划等）模拟计算机。哲学和语言学。
可以说，几乎是自然科学和社会科学的所有学科。该范围远远超出了计算机科学的范围。人工智能与思维科学之间的关系是实践与理论之间的关系。人工智能处于思维科学的技术应用水平。这是一个应用程序分支。
前言
文本
每个人都知道人工智能令人恐惧，但可能不会被认为是特定的恐怖。
以几个例子来查看，人工智能的当前发展得到了极大的发展
在阅读了以上两个示例之后，使用AI的学习速度几乎被打败了（也许有很多机会，在于学习的效率，这是“在人工智能时代，我们应该成为什么，我们应该成为什么，威尔不会，不会，不会，不会，不会被淘汰！”，会特别开始学习速度和学习效率的讲座）
我已经看到市场上的许多人工智能技术非常成熟，但是各种技术令人眼花and乱且易于晕倒。
AI可以通过Ultra -Nano级别进行分割，以实现超级优势的区别，并且能够远远超过人类。
令人眼花and乱的新技术出来，看起来不错，但是很难区分。
实际上，这些眼神可以用两个词来总结。
一旦归类为两个，认知负荷将大大减少。
如果您以后遇到新技术，则可以在这两个类别中进行分类。
目前，人工智能技术（本质上是弱人工智能），可以对大型分类进行分类：3：
1：计算智力
2：感知智力
3：决策/认知智能
我没有在这里谈论计算智能，跳过了
感知智力，替换人类的五种感觉（眼睛，耳朵，鼻子，嘴，味道）
这些神话中出现的这些无敌技巧数千英里，耳朵光滑，现在已成为现实。
1）[Qianli Eye]技术取代眼睛，现在是[面部识别]技术
目前最好的国内公司是香格和面部++，将人脸的图像分为数百万像素。
2）[Shunfeng Ear]技术取代耳朵，是当前的[语音识别]技术
最好的方法是进行HKUST XUNFEI，SOGOU和BAIDU，HKUST XUNFEI的准确率达到98％。
决策/认知智能
因为前公司正在做出决定 - 制定情报，所以对此非常熟悉
因此，本文的重点是制定智能，您可能会理解这个概念
它不再如此害怕人工智能
您还可以理解一些科幻电影的情节。
根据人类发展的阶段，制定智力的当前阶段应被视为婴儿时期
1.虚弱的人工智能
Alphago使用深度学习和增强学习技术的人工智能仍然属于“弱人工智能”。
实际上，所有人工智能领域都在虚弱的人工智能领域取得了进步。
服务机器人，车辆和电视助手，智能客户服务以及图像处理的应用程序，或iPhone的语音助手Siri，Baidu的秘密，Hkust Xunfei的“ Spirit Rhino”，Microsoft的小型Xiaobing等。
2.强大的人工智能
区别在于是否有意识
如果有意识，自我和创新思维是强大的人工智能。
这也是人类最害怕的阶段！
具有独立意志和情感认知能力的“强大人工智能”尚未出现。
当前的典型示例是科幻电影。如果您有兴趣，可以转到“矩阵”。我已经看过我想到的人工智能的最好的电影之一。理解，现在我从人工智能的角度看了看它。我感觉真棒。
3.超级人工智能
人工智能思想家NickBostrom为我们概述了这样的图片：它可以准确地回答几乎所有困难问题的先知模式，任何高级指令的精灵模式以及可以执行的开放任务以及具有自由意志的独立性和免费的活动能力感知模式。
我在这里不显示这三个级别。如果您有兴趣，可以阅读本书“”，这是特定的
还建议每个人都使用比利比利来寻找人工智能。毕竟，视频教学比文本教学更加生动和更好（未来的互动书籍也是一个主要趋势，我已经看到了一些试图做到这一点的公共帐户）。
我看到了如此众多的人工智能技术和令人眼花azz乱。
如果您还记得2分，可以避免焦虑和闪烁
1：三种人工智能
计算智力
感知智能
智慧决策
2：三级人工智能/阶段
人工智能薄弱
强大的人工智能
超级人工智能
附录1：人工智能系列后续更新的预览
1：您是否看过这么多人工智能技术，您可以使用2个单词进行分类吗？（本文）
1）感知智力
2）决策情报
2：在人工智能的时代，我们应该成为的事物不会被消除！
3：在人工智能时代，成年人应该放弃过时的学习观点！
4：来自Alpha Go Zero的核心算法，我们如何升级我们的深度学习能力
5：在人工智能时代，我们应该如何教育下一代数字！
1）AI可以培养孩子的想象力和创造力吗？
2）AI如何培养儿童的创造力？
6：未来学习的最终形式是什么！
7：人工智能领域的精确简历发展的历史
附录2：人工智能相关书籍清单和电影清单
书籍清单：
附录3：参考文章
吴军：人工智能的三个级别和未来经济的4个主要特征！
结论：以上是首席CTO注释为每个人编写的人工智能词汇相关内容的相关内容。希望它对您有所帮助！如果您解决了问题，请与更多关心此问题的朋友分享?