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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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最新数据显示,2023年,全国农用化肥施用量5022万吨,比2012年下降14.0%,科学施肥用药水平不断提升;畜禽粪污综合利用率达78.3%,种养结合农牧循环格局加快建立;秸秆综合利用率达88%,肥料化、饲料化、能源化为主的多元利用方式提质增效;农膜处置率稳定在80%以上,科学使用回收机制日趋完善……我国农用化肥农药施用量连续7年保持下降趋势,农业面源污染综合防治取得积极成效。
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