人工智能概述(一)
AI1人工智能概述
AI1人工智能概述AI（Artificial Intelligence）人工智能是一门研究如何使机器能够模拟和展现人类智能的学科。
它涵盖了众多领域，包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理等。
近年来，随着计算能力的提升和数据的积累，人工智能领域取得了快速的发展，并在许多领域展现出了巨大的潜力。
一、AI的发展历程AI的发展可以追溯到上世纪50年代。
在那个时候，人们开始尝试通过编写程序实现某些具有智能的任务。
但由于当时的计算能力有限，AI的进展非常缓慢。
直到上世纪80年代，随着计算机性能的提升，AI 开始进入了一个新的阶段。
机器学习等新的方法和算法的应用为AI的发展提供了新的可能性。
二、AI的应用领域AI在各个领域都有广泛的应用。
在医疗领域，AI可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定，大大提高了医疗效率。
在金融领域，AI可以用来进行风险评估和投资决策，让金融市场更加稳定和透明。
在交通领域，AI可以用来提高交通运输系统的效率，减少交通事故的发生。
在教育领域，AI可以根据学生的学习情况进行个性化的教学，提高学习效果。
三、AI的挑战与影响随着AI的快速发展，也带来了一些挑战与影响。
首先是人工智能可能带来的就业问题。
随着自动化技术的应用，很多人类劳动力可能会失去工作岗位。
其次是数据隐私与安全问题。
AI需要大量的数据来进行训练和学习，这些数据可能包含个人隐私信息。
如何保护好这些数据成为一个严峻的问题。
此外，AI的决策过程也缺乏可解释性，这可能会导致一些不可预料的风险。
四、未来展望尽管AI面临着一些挑战，但它仍然具有巨大的潜力。
人们对于AI 的未来充满了期待。
随着技术的进一步发展和创新，AI将在更多的领域展现出更强大的能力。
同时，人们也需要加强对AI的监管和研究，以确保其正向发展，并避免潜在的负面影响。
总结起来，AI作为一门新兴的学科，正在引领着人类社会的进步和变革。
它在各个领域的应用正在改变着我们的生活和工作方式。
第1章 人工智能概述_blue
—— 人工智能是那些使知觉、推理和行为成为可 能的计算的研究（Winston, 1992）； —— 广义地讲，人工智能是关于人造物的智能行 为，而智能行为包括知觉、推理、学习、交流 和在复杂环境中的行为（Nilsson，1998）。 —— Stuart Russell和Peter Norvig则把已有的 一些人工智能定义分为4类：像人一样思考的系 统、像人一样行动的系统、理性地思考的系统、 理性地行动的系强人工智能 哲学家将人工智能的观点分为两类，弱人 工智能和强人工智能，分别认为机器智能 只是一种模拟智能和机器确实可以有真正 的智能。 两种观点进行了争论，出现了不少巧妙的 假想实验，其中中文屋子就是反驳强人工 智能的一个有名的假想实验。
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中文屋子
1980年，哲学家西尔勒提出了名为“中文屋子”的假想实 验，模拟图灵测试，用以反驳强人工智能观点。主要说明 某台计算机即使通过了图灵测试，能正确的回答问题，它 对问题仍然没有任何理解，因此不具备真正的智能。
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1.5.1 基于脑功能模拟的领域划分 1、机器感知（信息输入）。使计算机具有类似于人的感知 能力，能通过“感知”直接从外界获取信息。 可分为机器视觉、机器听觉等分支课题。
相关学科：模式识别（主要集中于图形识别和语音识别）。
2、机器联想。基于内容的联想，与具体存储位置无关。联 想存储技术实现联想。
研究策略则是先部分地或某种程度地实现机器的智能 (近期目标) ，并运用智能技术解决各种实际问题特别 是工程问题，从而使现有的计算机更灵活、更好用和 更有用，成为人类的智能化信息处理工具，而逐步扩 展和不断延伸人的智能，逐步实现智能化。
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1.3 人工智能的学科范畴
人工智能已构成信息技术领域的一个 重要学科。当前的人工智能既属于计算机 科学技术的一个前沿领域，也属于信息处 理和自动化技术的一个前沿领域。还涉及 到智能科学、认知科学、心理科学、脑及 神经科学、生命科学、语言学、逻辑学、 行为科学、教育科学、系统科学、数理科 学以及控制论、科学方法论、哲学甚至经 济学等众多学科领域。人工智能实际上是 一门综合性的交叉学科和边缘学科。
《人工智能概论》课程笔记
《人工智能概论》课程笔记第一章人工智能概述1.1 人工智能的概念人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指使计算机具有智能行为的技术。
智能行为包括视觉、听觉、语言、学习、推理等多种能力。
人工智能的研究目标是让计算机能够模拟人类智能的某些方面，从而实现自主感知、自主决策和自主行动。
人工智能的研究领域非常广泛，包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识表示与推理等。
1.2 人工智能的产生与发展人工智能的概念最早可以追溯到上世纪50 年代。
1950 年，Alan Turing 发表了著名的论文《计算机器与智能》，提出了“图灵测试”来衡量计算机是否具有智能。
1956 年，在达特茅斯会议上，John McCarthy 等人首次提出了“人工智能”这个术语，并确立了人工智能作为一个独立的研究领域。
人工智能的发展可以分为几个阶段：（1）推理期（1956-1969）：主要研究基于逻辑的符号操作和自动推理。
代表性成果包括逻辑推理、专家系统等。
（2）知识期（1970-1980）：研究重点转向知识表示和知识工程，出现了专家系统。
代表性成果包括产生式系统、框架等。
（3）机器学习期（1980-1990）：机器学习成为人工智能的重要分支，研究如何让计算机从数据中学习。
代表性成果包括决策树、神经网络等。
（4）深度学习期（2006-至今）：深度学习技术的出现，推动了计算机视觉、自然语言处理等领域的发展。
代表性成果包括卷积神经网络、循环神经网络等。
1.3 人工智能的三大学派人工智能的研究可以分为三大学派：（1）符号主义学派：认为智能行为的基础是符号操作和逻辑推理。
符号主义学派的研究方法包括逻辑推理、知识表示、专家系统等。
（2）连接主义学派：认为智能行为的基础是神经网络和机器学习。
连接主义学派的研究方法包括人工神经网络、深度学习、强化学习等。
（3）行为主义学派：认为智能行为的基础是感知和行动。
行为主义学派的研究方法包括遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等。
人工智能基础知识全解析
人工智能基础知识全解析第一章：人工智能概述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指由计算机系统实现的智能行为，具备感知、理解、决策、学习和交互等能力。
其诞生与发展离不开计算机技术、数学、认知科学和哲学等多个领域的融合。
人工智能的研究目标是设计实现能够模拟人类智能的计算机程序，并让计算机具备像人一样的思维能力。
第二章：人工智能的分类人工智能可分为弱人工智能（Narrow AI）和强人工智能（Strong AI）两个类别。
弱人工智能专注于解决特定问题，例如图像识别、语音识别和自然语言处理等。
而强人工智能则是指具备与人类智能相等或超越的智能水平，能够解决多领域的问题，进行自主学习和推理。
第三章：人工智能的应用领域人工智能在现实生活和各行各业领域得到了广泛应用。
在医疗领域，人工智能可用于辅助诊断、药物研发和健康管理等方面。
在交通领域，人工智能可以优化交通流量、自动驾驶和智能物流等。
在金融领域，人工智能可以进行风险评估、欺诈检测和智能投资等。
在工业领域，人工智能可以实现智能制造、物联网和智能供应链管理等。
第四章：人工智能的核心技术人工智能的核心技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等。
其中，机器学习是人工智能的基础，通过训练模型使计算机从数据中学习规律和知识。
深度学习是机器学习的一种方法，通过构建神经网络模型实现对复杂数据的建模和分析。
自然语言处理主要研究计算机与人类自然语言的交互和理解。
计算机视觉则研究使计算机理解和处理图像和视频等视觉信息的技术。
第五章：人工智能的挑战与限制虽然人工智能在许多领域都取得了巨大进展，但仍面临着一些挑战和限制。
其中之一是数据隐私和安全问题，大量的数据需要得到隐私保护和安全防护。
另外，人工智能系统的决策过程和黑盒特性也带来了透明度和可解释性的问题。
此外，道德和伦理方面的考虑，如人工智能对人类就业岗位的影响以及对社会公平和正义的挑战等也备受关注。
2024年度人工智能介绍ppt课件(1)
目录•人工智能概述•机器学习原理及应用•自然语言处理技术•计算机视觉技术•语音识别与合成技术•智能推荐系统设计与实现人工智能概述ABDC定义人工智能（AI ）是计算机科学的一个分支，旨在研究、开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
萌芽期20世纪50年代，人工智能的概念被提出，并开始进行基础性的研究。
发展期20世纪60-80年代，专家系统、自然语言处理、计算机视觉等领域取得重要进展。
成熟期20世纪90年代至今，机器学习、深度学习等技术的出现和不断发展，使得人工智能在多个领域实现广泛应用。
定义与发展历程技术原理及核心思想技术原理人工智能通过模拟人类的感知、认知、决策等智能行为，实现对复杂问题的求解和自主学习。
其技术原理主要包括算法设计、模型训练、数据驱动等。
核心思想人工智能的核心思想在于让机器具备类似于人类的智能，能够自主地进行学习、推理、决策等任务。
这需要通过大量的数据训练和优化算法来实现。
应用领域与前景展望应用领域人工智能已经渗透到社会的各个领域，如自然语言处理、计算机视觉、智能机器人、自动驾驶、智慧医疗、智慧金融等。
这些应用不仅提高了工作效率，也改善了人们的生活质量。
前景展望随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，人工智能将在未来发挥更加重要的作用。
例如，在智能制造、智慧城市等领域，人工智能将推动产业升级和转型；在医疗、教育等领域，人工智能将提供更加个性化、高效的服务。
同时，人工智能的发展也将带来新的就业机会和经济增长点。
机器学习原理及应用数据集划分特征提取模型训练模型评估监督学习算法原理01020304将数据集划分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型性能。
从原始数据中提取出对预测结果有影响的特征，作为模型的输入。
利用训练集数据，通过最小化损失函数来学习模型的参数。
使用测试集数据对训练好的模型进行评估，衡量模型的预测性能。
数据预处理特征学习聚类分析降维处理非监督学习算法原理对数据进行清洗、去噪和标准化等预处理操作。
人工智能概述
人工智能概述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机具有智能行为的学科，旨在模拟人类智能的思维和行为。
它涉及到多个领域，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。
近些年来，人工智能在各行各业得到了广泛应用，如医疗诊断、智能交通、智能家居等。
一、人工智能的背景与发展人工智能的起源可以追溯到上世纪50年代，随着计算机科学的发展，人们开始尝试开发能够模拟人类思维的计算机程序。
随着硬件技术与算法的不断进步，人工智能得到了长足的发展，逐渐具备了一定的自主学习和推理能力。
二、人工智能的基本原理与方法1. 机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，通过让计算机从大量数据中进行学习和预测，从而使其具备自动识别和分类的能力。
2. 自然语言处理：自然语言处理是指让计算机能够理解和处理自然语言的技术。
它可以用于语音识别、机器翻译、智能客服等领域。
3. 计算机视觉：计算机视觉致力于让计算机能够感知和理解图像和视频内容，从而实现人机交互、图像识别等应用。
三、人工智能的应用领域1. 医疗诊断：人工智能在医疗领域的应用已经取得了显著的突破，能够辅助医生进行疾病诊断、个性化治疗方案制定等。
2. 智能交通：人工智能可以优化交通运输系统，提高路况监测、交通信号控制等效率，减少交通拥堵和事故发生。
3. 智能家居：通过人工智能技术，可以实现家居设备的智能化管理，如语音控制、自动化调控等。
4. 金融领域：人工智能在金融领域的应用非常广泛，可以进行风险评估、投资建议、反欺诈等工作。
四、人工智能的挑战与展望尽管人工智能在许多领域都取得了显著的进展，但仍然存在一些挑战。
例如，数据隐私和安全问题、算法的不透明性、伦理和道德问题等。
未来，人工智能将继续发展并与更多领域相结合，为人们创造更多智能化、便捷化的应用。
总结：人工智能是一门致力于实现计算机智能化的学科，经过多年的发展，已经在各个领域得到了广泛应用。
第一章 人工智能概述
机视觉的组成部分。
６、机器行为
机器行为主要是指机器人行动规划。它
是智能机器人的核心技术。
机器人要依靠规划功能拟定行动步骤和
动作序列。规划功能的强弱反映了智能
机器的智能水平。
§２基于研究途径与实现技术的领域划分 １ 符号智能
符号智能就是以符号知识为基础，通过符
号推理进行问题求解而实现的智能。
符号智能研究的主要内容包括知识工程和
符号处理技术。
知识工程涉及知识获取、知识表示、知识
管理、知识运用以及知识库系统等一系列 知识处理技术。
符号处理技术指基于符号的推理和学习技
术，它主要研究经典逻辑和非经典逻辑理论 以及相关的程序设计技术。
符号智能基于人脑的心理模型，运用传
统的程序设计方法实现人工智能，是传
§1 符号主义—功能模拟，符号推演
功能模拟法就是以人脑的心理模型，将问
题或知识表示成某种逻辑网络，采用符号 推演的方法，实现搜索、推理、学习等功 能，从宏观上来模拟人脑的思维，实现机 器智能。
基于功能模拟的符号推演是人工智能研
究中最早使用也是现在还在使用的主要方
法。这种方法一般是利用显式的知识和推
机器，即拟人机器。
人工智能学科虽然是计算机科学的一个分支，但 它涉及到数学、思维科学、生命科学、哲学，以 及信息论、控制论、系统论等许多学科，因此也 是一门综合性的交叉学科和边缘学科。
§２ 为什么要研究人工智能
1. 现在计算机的智能还相当低下，人们研 究人工智能的初衷是为了让计算机（电 脑）同人脑一样具有智能。
§３ 基于应用领域的领域划分
第1章 人工智能概述
Artificial Intelligence
第1章 人工智能概述
1.1 人工智能的基本概念
1.2 人工智能如何发展起来的？ 1.3 人类智能与人工智能关系？ 1.4 人工智能的学派 1.5 人工智能对人类的影响 1.6 人工智能的研究目标 1.7 人工智能研究的基本内容和主要方法 1.8 人工智能的研究与应用领域
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Artificial Intelligence
人类智能
行为能力（表达能力）
是人们对感知到的外界信息作出动作反应的能力。 由感知直接获得的外界信息经过思维加工后的信息， 通过脊髓来控制，由语言、表情、体姿等来实现。
感知--动作方式：对简单、紧急信息 感知--思维--动作方式：对复杂信息
8
Artificial Intelligence
孕育期（1956年前）
亚里斯多德（公元前384——322）：古希腊伟大的哲学 家和思想家，创立了演绎法。他提出的三段论至今仍然 是演绎推理的最基本出发点。 莱布尼兹（1646——1716）：德国数学家和哲学家，把 形式逻辑符号化，奠定了数理逻辑的基础。
Artificial Intelligence
Artificial Intelligence
2. 人工智能如何发展起来的？
暗淡期（1966——1974）
过高预言的失败，给AI的声誉造成重大的伤害。 “20年内，机器将能做人所能做的一切。” ——西蒙，1965 “在3—8年时间里，我们将研制出具有普通人智力的计算机 。这样的计算机能读懂莎士比亚的著作，会给汽车上润滑油 ，会玩弄政治权术，能讲笑话，会争吵。……它的智力将无 以伦比。” ——明斯基，1977
人工智能
人类同样梦想着发明各种智能工具和智能机器，协 助甚至代替人们从事各种脑力劳动。20世纪40年代 计算机的发明和50年代人工智能的出现开辟了利用 智能机器代替人类从事脑力劳动的新纪元。此后， 显著减轻脑力劳动和实现生产过程智能化才成为可 能。
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产品 智能化
智能科学技术的不断突破将推动高科技 产品的智能水平日新月异。
智能机器 普及化
自然智能与机器智能的有机结合使得人 机协作与互动型工种不断增加。
2020/3/19
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四
人工智能技术 的主要应用领域
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1.从仿真视角看四智、能人化工—智—能人的造工主具要的应拟用智领化域
2017 年 6 月，麦肯锡全球研究院（McKinsey Global Institute，MGI）发布研究报告，分析了科技巨 头企业对人工智能五个技术系统领域（机器人和无人 驾驶汽车、计算机视觉、语言识别、虚拟代理和机器 学习）的投资情况，同时调查分析了零售、电气、制 造、保健与教育领域五大行业中对 AI 技术如何开展 有效的利用。
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1.从仿真视角看四智、能人化工—智—能人的造工主具要的应拟用智领化域
和教 效育 果：
不 断 优 化 教 学 形 式
☻用AI为学生提供更有针对性的教学计划，改善学习 成果，并帮助学校不断改进课程组合，提高毕业生就 业率；
☻通过自适应学习系统，在合适的时间以最佳方式向 每个学生提供适当的内容，打造个性化教学；
☻自然语言、计算机视觉和深度学习可以帮助教师回 答学生的常规问题或担任教学助教，使得教师可以把 更多的时间花在更具价值的教学环节中。
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五
中国在世界人工 智能发展中的地位
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1.从仿五真、视中角国看在智世能界化人—工—智人能造发工展具中的的拟地智位化
科学技术部副部长李萌： “在专利和论文上已经在国际上居于前列，在语音识
别、机器视觉、机器翻译领域也是全球领先，而且人工智 能创新创业非常活跃。最近几年发展起来的一批在全球有 影响力的人工智能企业，在国际社会上得到了广泛认可。 我们总体的判断，我国在全球是属于第一梯队。”
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1.从仿五真、视中角国看在智世能界化人—工—智人能造发工展具中的的拟地智位化
2020/3/19
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二、智能化是科技与生产力发展的必然趋势
☻ 进入现代信息社会后，生产力发展的重要资源成为更加抽象的信息。 ☻ 强大的现代信息技术和工具极大地扩展了人类的信息收发能力。 ☻ 在信息的处理和利用方面，现代信息技术还远远达不到人的能力。
信息处理 与利用
信息获取 与传输
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三
智能化时代产业 呈现出四个特点
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智能化 时代产 业特点
1.从仿三真、视智角能看化智时能代化的—产—业人呈造现工出具四的个拟特智点化
产业 智能化
越来越多的产业以智能科学技术为支撑 技术，智能科学技术将大有用武之地。
知识 产业化
知识产业对物质资源的替代作用，对国 民经济生产要素的优化作用，对国民经 济增长的倍增作用。
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和教 效育 果：
不 断 优 化 教 学 形 式
1.从仿真视角看四智、能人化工—智—能人的造工主具要的应拟用智领化域
☻用AI解决教育资源分布不均问题，并根据市场需求帮助政府 机构不断优化教育制度，提高人才与市场的匹配度；
智能教育机器人 Aidam 与分为三组的 6 名高考状元同台 PK 高考数学科考试。
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2016年的春天，一场AlphaGo与世界顶级围棋高手的人机对决， 再次将人工智能推到了世界舞台的聚光灯下。
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二、仿智的成果与趋势
2016.3.1 2
六十载沧桑砥砺，一甲子春华秋实。蓦然回首，人工智能学科已经长成一棵枝繁叶茂的 参天大树，人工智能技术不断取得令人叹为观止的进步，正在对世界经济、人类生活和社会 进步产生极其深刻的影响，人工智能历史地进入了全球爆发的前夜。
仅在2015年，两国在学术期刊上发表的相关论文合计近1万份，而 英国、印度、德国和日本发表的学术研究文章总和只相当于其一半。
中国的人工智能发展多由科技企业推动引领。一些互联网企业已 将自然语言处理、图像和语音识别等前沿技术整合海量数据正是“训练”人工智能系统的前提条件。“范围经济” 也是中国的优势所在，广泛的行业分布为人工智能的应用提供了广阔 市场。
2020/3/19
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人工智能正在历史性地进入 技术创新和大规模应用的高潮期、 智能企业的开创期和智能产业的 形成期，人类正在进入智能化时 代！
2020/3/19
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二
智能化是科技与生 产力发展的必然趋势
2020/3/19
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二、智能化是科技与生产力发展的必然趋势
机械化
电气化
自动化
信息化
智能化
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走进智能化时代
虚拟现实技术的应用正呈现出无孔不入的趋势
2020/3/198Fra bibliotek走进智能化时代
智慧城市解决方案 智慧城市试点正在全国上百个城市实施
2020/3/19
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走进智能化时代
智慧医疗
智慧医疗系统基础已经形成，智慧医疗体系建设已经起步。
2020/3/19
10
走进智能化时代
智慧农业
随着农业规模化、现代化进程的步伐加快，智慧农业初现端倪。
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二、智能化是科技与生产力发展的必然趋势
机器在替人进行劳作时，其能力有不同的层次：能源驱动的机器、 自动机器、智能机器。只有能够按照给定的知识和规则自主做出决 策 并执行决策的机器才是智能机器。
能源驱动的机器
自动机器
烹饪机器人
“聪明能干”的智能机器比“老实听话”的自动机器更加有用。
2020/3/19
走进智能化时代
中国人工智能学会智能产品与产业工作委员会
2020/3/19
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1956年的夏天，一群年轻的科学家聚集在一个名叫达特茅斯的小镇，讨 论着对于当时的世人而言完全陌生的话题。从此，一个崭新的学科——人 工智能，异军突起，开启了她曲折传奇的漫漫征程……
2006年达特茅斯会议当事人重聚，左起： 摩尔、麦卡锡、明斯基、塞弗里奇、所罗门诺夫。
2020/3/19
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走进智能化时代
智能制造产业如火如荼
2020/3/19
4
走进智能化时代
智能机器人走进各行各业、千家万户
2020/3/19
5
走进智能化时代
无人驾驶、智能汽车不断吸引着大众的眼球
2020/3/19
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走进智能化时代
大数据、云计算、 物联网渗透到国民 经济的各个角落
2020/3/19