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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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作为一种“明星材料”，石墨烯因超高电导率、超强机械性能和稳定化学特性成为科学界的“宠儿”。然而，石墨烯本身是“对称”的，没有手性。近年来，科学家们尝试通过“卷曲”石墨烯等方式，赋予其手性特性，以探索其在光学器件、自旋电子学和量子计算等领域的潜力。但如何精确控制石墨烯的“卷曲方向”，一直是个难题。
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