人工智能
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为无人机装上“大脑” 人工智能助力电网自适应巡检
据中科院自动化所介绍，研究团队采用轻量化网络结构设计、量化剪枝等前沿技术，将基于图像的目标检测深度学习模型算法部署在移动边缘端，实现基于移动设备上CPU（中央处理器）、NPU（网络处理器）、GPU（图形处理器）硬件资源完成目标检测。
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人工智能“钱”路何方
“在整个AI发展过程中，如果我们拉长一个周期，就会发现技术还处在早期阶段，AI技术本身还需要大量创新。”沈强说。比如，最近AI的大模型技术进展很快，展示出很强的跨领域应用能力，但在计算成本、应用场景匹配等方面，仍有较大的提升空间。
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人工智能的可解释性为什么重要？
近今年以后，人工智能的发展可谓突飞猛进，在图像识别，语音识别，自然语言交互等很多方面都取得了进展。但是当前的人工智能存在的一个问题是不可解释性问题或者可解释性很差，意思就是AI的能力很强，但是缺少逻辑性，AI不能说明为什么是A结果而不是B结果，就是不可解释，人类不能理解其原因。
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几十年后人工智能技术普及了我们还能做些什么
这是一个很多同学都比较关心的问题，甚至有不少同学会因此而感到焦虑，我从技术发展现状和未来的创新趋势两方面来说说个人看法。首先，当前谈人工智能全面取代传统人力还太早了，虽然人工智能领域的创新成果频出，而且很多互联网大厂也搭建了自己的人工智能平台
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人工智能时代，AIGC能为自媒体创作者带来什么？
5G大宽带网络时代，催生了人们对强视觉表现力数字内容的渴求，尤其在视频领域。平台对内容多样化和数量的庞大需求，促使自媒体创作者对生产效率的追求不断提高，于是，服务于自媒体创作者的AICG工具应运而生。