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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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“当时我们依然缺乏系统的损失统计制度,基本还是零散于各个部门中。”吴吉东回忆。对此,国家减灾委专家委员会副主任史培军曾撰文记录,2008年6月,汶川地震的应急救援工作基本结束,国家开始着手编制灾区恢复重建规划。而偌大的灾区,损失到底有多大,有多少民房需要重建,有多少基础设施、公共服务系统需要恢复,难以准确回答。
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