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“这些零部件看似体量不大,但已经成为松下重要的新的利润增长点。”北京科技大学教授曾欣谈到,松下集团已公布的上个财年的数据显示,松下的汽车相关业务在松下集团营收中的比例持续上升,已经占到14%,这也是在此次其集团改革中汽车相关业务子公司被完整保留的重要原因之一。
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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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