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Discussion in 'Hjælper Ansøgning' started by lojerapes, Jul 21, 2019.

  1. lojerapes

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    一: 维基百科学校简介
    汉堡大学(德国) ,世界百强名校,德国老牌名校,位于德国中部的大学园。学校建立于1855年,是一所四年制的公立大学。其商学院与管理学院也是国际商管学院促进协会 (AACSB) 成员之一。迄今为止学校已经培养出了九位诺贝尔奖得主(包括德国的第一个诺贝尔奖得主)。是一所享誉世界的顶尖研究型大学。汉堡大学设有14个学院,包括农业科学院、艺术与建筑学院、商学院、交流学院、地球及物质科学院、教育学院、工程学院、健康与人类发展学院、信息工程与科学学院、人文学院、护理学院、科学学院等。学校的教育学院排名在全美前十名,工学院排名在前十五名,且继续攀升中。汉堡大学为学生们提供本科、硕士及博士学位。学校的专业课程包括:会计学、MBA、财务、教育、建筑工程、经济、医学、护理、文学、音乐、生物学、统计学、美术、电子工程、天文学、农业、环境污染控制、历史、电气工程、生物工程、建筑设计、工商管理、材料科学、机械工程、航天工程、土木工程、数学、化学、英语、社会科学、心理学、戏剧、市场营销、机械工程、计算机科学、物理学、人工智能、商科、金融专业等等。汉堡大学的校园面积1.7平方公里,里面共有超过174栋大楼。以其校园内拥有的许多优美建筑和风景而举世知名。整个校园被不正式地分为南北两个校园,这两个校园都位于大学占地的东半部。北校园是原校园的中心,建筑以义大利文艺复兴时代建筑闻名


    二:留信认证的作用
    1:该专业认证可证明留学生真实留学身份。
    2:同时对留学生所学专业等级给予评定。
    3:国家专业人才认证中心颁发入库证书
    4:这个入网证书并且可以归档到地方
    5:凡是获得留信网入网的信息将会逐步更新到个人身份内,将在公安部网内查询个人身份证信息后,同步读取人 才网入库信息。
    6:个人职称评审加20分。
    7:个人信誉贷款加10分。
    8:在国家人才网主办的全国网络招聘大会中纳入资料,供国家500强等高端企业选择人才。

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      人们心中的人工智能(AI),应该是会72变的孙悟空,但悟空“破石而出”的时机到了吗?

      科幻元素里,AI被描述成心思缜密的电子人。实际上,考虑人工智能的实现程度,通常需精准地用强人工智能和弱人工智能来划分。“强”是指计算机不仅作为一种工具,只要运行适当程序,其本身就是有思维的。这样的机器有知觉、有自我意识。

      而“弱”则是认为不可能制造出真正进行推理和解决问题的机器,其终是没有自主意识的工具。近年的主流研究正是围绕“工具”展开的,成就还算可观。因此我们所说的AI,指的就是这个囊括了信息收集、分析、决策、传输直至执行的完整系统。

      AI近年大热,但它的技术并非一夜爆红,而是新世纪以来,IT技术在运算、存储、传输、安全等几大核心环节上的量变积累,让AI开始得到产业化的现实基础。

      运算能力的提升,表现在芯片技术(CPU\GPU)的突破,芯片的发展大大提升了数据的收集、抓取、整理等能力,加上存储设备等硬件成本的降低,实现了大数据的获得与存储。而5G时代的到来,更让数据的传输与反馈速度得到了质的跃升,执行更加高效快速,AI生态的构建也完成了最后一步的闭环。

      但我们需要看到,AI大热背后也有以手机为代表的硬件领域的发展降速,互联网创新进入瓶颈期,资本、产业需要找寻新题材的利益驱动与炒作。

      与当前很多“讨论热、应用冷”的新技术一样,AI的全面产业化、实用化尚未进入倒计时阶段。翻译、答题、下棋软件的出现,目前,并不能意味着AI可以回答经济、社会、法律、伦理乃至国际关系等方方面面的深层次问题。

      严格地说,就AI当前的发展态势而言,不存在绝对领先的垄断者。这缘于整个行业的基础,即实现应用闭环的各环节还不牢靠。比如,一个“环境感知与系统反应的效率”问题,就让无人驾驶长年处于“实验不断、上路没谱”的尴尬之中。

      一般而言,新技术的成长发展,军事、工业都是最先投入实践的领域,企业则作为创新的主要载体。AI的发展路径同样如此。

      正在召开的“Transform 2019”大会以企业为主体,在高度市场化的美国并不令人意外。数十年的前瞻性探索和试错后,各环节具备一定基础的美国各界,正在就技术产业化的问题与出路,寻找新的共识和协作。按照惯例,承担主要职责的,自然是企业。

      不过,在这一波AI浪潮中,美国企业并没有将其他国家甩出太远。他们的领先,更多建立在IT产业上一个发展阶段的成功惯性之上。包括中国企业在内的他国同行,同样有着异军突起的机会。华为5G的胜出,就是例证。

      “人工智能是未来所向”的判断,无可置疑,但过热和泡沫化的风险,存在于各国。发展AI,始终要剥掉新事物的时髦外衣,从基础与本质出发,充分考虑到新技术的局限性及其发展的长期性和艰巨性,理性分析需求,理性设定目标,理性选择路径,务实推进AI发展举措,只有这样,才能确保AI健康可持续发展。

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