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最深的感受就是,人工智能与数学,须臾不可分。许多人工智能算法和模型都建立在数学的基础上,比如机器学习中的分类、聚类、回归等都依赖数学中的统计学、线性代数与最优化理论,而深度学习中的神经网络以及参数训练方法也依赖代数、图论与微积分理论。这些数学中的理论与方法,为人工智能提供了大量的算法工具。同样的,人工智能也可以使用大规模运算和自动推理来求解复杂的数学问题,从而更高效地解决数学难题,推动数学领域的发展。例如,人工智能可以在超高维空间中进行快速搜索,从而找到人类数学家可能忽略的新定理,也可以通过数理逻辑,完成复杂且漫长的数学推导与计算,提高解决问题的效率。
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记者在实验室见到了清华大学博士生张震宇,他正和两名同学一起,戴着厚厚的防冻手套,测试下一代高纯锗探测器。“锦屏地下实验室扩建后,可以容纳更多实验设备,我们的研究也得以更深入。”张震宇兴奋地说,“下一代实验探测器,有望让暗物质探测灵敏度提高2个数量级。”
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