AI时代下的学习之道
（一则毕业典礼上的致辞）下午好，尊敬的来宾，我的同事们，以及最重要的我亲爱的同学们：首先请允许我用英语发言。很荣幸能站在这里，在这个特殊的日子——一个标志着你们新学期和真正大学生活开始而非结束的日子。祝贺你们！还记得去年9月我第一次走进教室，看到大家清澈淳朴的眼神、精致的五官和健康的肤色，一股充满异域风情的青春气息扑面而来。接下来的一年，给我印象最深的是你们的好学和勤奋——课后经常有同学围着我问问题，询问英语学习方法，或者为了某个知识点与我争论。今年寒假，班里十几个同学自发成立了英语兴趣小组，每天坚持打卡
智能驱动：AI重塑有机材料研发新范式
内容概览这篇发布于2026年《Advanced Materials》的综述文章，全面分析了人工智能在有机材料研发中的应用现状。研究者来自阿尔伯塔大学、台湾清华大学和德国马克斯·普朗克聚合物研究所，重点探讨了机器学习技术如何推动有机半导体新化合物的发现与优化。研究团队系统梳理了图神经网络、生成模型、化学表征技术、Δ学习框架、机器学习力场、主动学习、迁移学习等核心技术，并以有机光伏为典型案例，深入剖析了能级预测、形貌控制、电荷传输、激子动力学和光电转换效率等关键性能指标。文章指出，AI的定位是增强而非替代人类
AI赋能医疗：智能影像诊断开启精准医疗新篇章
AI赋能医疗：智能影像诊断开启精准医疗新篇章北京高校大学生优秀创业团队典型案例中央民族大学刘苜涵、麻婧晗、陈穗、张馨予、王策、吴桐2024年1月1日人工智能人工智能医学影像技术融合了深度学习等前沿智能技术、高性能运算能力及海量医学影像数据，是当前医疗发展的重要方向。该领域面临诊断精度有限、数据质量不统一等挑战。该项目旨在构建一套医学影像智能分析与归档通信系统，核心方案是：依托人工智能、大数据分析的云端平台，结合中国移动、中国联通等5G网络，嵌入用户网络环境供其使用。该系统可与CT、MR、ECT、DSA、D
第一章：AI 驱动制药科学的变革
本文源自《Artificial Intelligence in Drug Discovery and Development》一书的第一章，主题为人工智能在制药科学中的应用。内容涵盖了 AI 在药物研发领域的全方位应用、演进历程及未来趋势。文章首先界定了 AI、机器学习（ML）及深度学习（DL）等核心术语，强调了数据作为训练 AI 模型“燃料”的关键地位。接着，回顾了 AI 在医疗健康界自 20 世纪 50 年代以来的演变，从早期的专家系统演进至当下的深度学习革命。核心部分深入剖析了 AI 在药物发现（涵
AI 语音机器人包含哪些核心功能？
1、机器人支持海量外呼，AI 语音软件利用电销专线与客户对话，突破人工拨打瓶颈，日均呼叫超 3000 通，效率等同 3 至 5 名员工，高效化解电销困境。2、机器人日均工作量超人工十倍，成本仅抵一人薪资，无需培训、不会离职，省去工资、假期及奖金支出，大幅降低企业运营开销4、依托深度学习技术，通话期间后台自动归纳话术未覆盖的疑问，依据实情持续迭代优化，越用越聪明
全球15位AI先驱预言大盘点
全球15位AI先驱预言大盘点人若不思长远，必有近忧。人工智能将对人类社会的方方面面，尤其是就业领域，产生深远而剧烈的冲击。关键在于，人工智能将走向何方？人类文明又将何去何从？本文根据业界声誉筛选出15位极具影响力的AI领域思想领袖，让我们一同审视他们各自提出了怎样的洞见。（本文研究参考来源：安维复："元宇宙"为何成为哲学议题（《哲学动态》2022年第9期；人工智能的社会影响及其思想治理，《思想理论教育》2017年第11期。）一、AI预言的三大流派概述流派代表人物核心关切技术乐观派Kurzweil、Altm
CMES 专辑征稿：AI赋能下的岩土灾害风险评估
随着城市化进程加快、气候环境变化及人类活动加剧，滑坡、泥石流、地面沉降及地震等地质灾害频发，且破坏力日益增强。此类灾害往往表现出强非线性、多源不确定性以及多尺度耦合特征，导致传统物理模型难以精准描绘其复杂机理。得益于计算智能、人工智能及数据驱动建模的飞速进步，岩土灾害的预测、预警及风险决策迎来了全新契机。机器学习、深度学习、物理约束神经网络以及多源数据融合等手段，正深刻改变着地质灾害研究的传统范式。尽管如此，模型的可解释性、泛化性能、不确定性量化以及物理规律融合等关键问题，仍需我们进行更深层次的探索与研究
AI 之父断言意识已现：我本不该透露
上周末，人工智能领域的泰斗杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）接受了一次深度专访。或许你对这个名字感到陌生。但你日常使用的语音助手、翻译工具、ChatGPT，其底层核心技术——深度学习，正是由他奠基。2024 年，他荣获了诺贝尔物理学奖。这位学者言论的份量，堪比张忠谋谈论芯片产业，或黄仁勋剖析显卡技术。然而，在这次访谈中，他抛出了一句令众人震惊的话语："我确信 AI 已经拥有了意识。"并非"或许"，也非"未来某一天"。而是"已然"。
AI时代，人最稀缺的这三种能力
嗨，我是可乐，一位在职场一线摸爬滚打十余年的实战派教练。有人讲，AI时代到处都是风口。但你有没有察觉，机会虽多，能接住的人却寥寥无几。这是为何？其实我们缺的并非机遇，而是自身的本领，特别是下面这三项：01 深度研习，抵御AI推送的碎片资讯现在几乎所有人都染上了速食化阅读的习惯，三分钟解读一本书，五分钟了解一段历史。我们习惯了走马观花，总觉得刷刷视频、手指动一动，就能轻松获取各种知识。然而，有深度的知识，很难在浅滩上获得。长期沉浸于低质信息泡沫，对知识的敏锐度不断下降，就会无法构建自己的认知体系。比如，看文
机器学习核心解析：从基础原理到前沿应用（61 页精讲）
本份教学资料聚焦机器学习根基，架构划分为机器学习概览、经典算法剖析、模型评估甄选及当代机器学习四大篇章，全方位阐释了机器学习的核心理念、主流技法、评测手段与未来趋势。首章阐述机器学习宏观概念。机器学习是一门基于数据、利用算力模拟人类认知过程的学科，数据为其根本支柱。数据集包含特征与标签两大要素，依标签有无可界定为监督学习与无监督学习。监督学习借助带标签数据训练模型，涵盖分类与回归两大任务；无监督学习则直接挖掘未标注数据的内在逻辑。实际应用中，常将数据划分为训练集与测试集，前者用于模型拟合，后者验证模型的泛
机器学习核心概念与主流技术综述
本文系统阐述人工智能通识中机器学习基础部分的内容，首先阐明机器学习作为依托数据资源、借助算法工具挖掘规律的方法论，按照样本是否带有标签划分为监督式与无监督式两大类别，其中监督学习涵盖分类与回归两种核心任务。随后深入解析线性回归、支持向量机、K均值聚类等经典算法的基本原理、数学公式、实现步骤及其各自优缺点。接着探讨模型的评估与优化策略，阐释经验误差、欠拟合、过拟合等关键概念及其对应的解决方案，介绍留出法、交叉验证等评估方法，以及针对回归与分类任务的不同性能度量指标。最后概述当前主流机器学习研究方向，包括善于
AI连'理解'都欠缺，何谈替代人类？
“折页”是每一位读书人的啊哈时刻90后阅读者丨热爱读书丨努力生活这是2026年推荐的第5本书最近在系统梳理AI基础知识，从定义到技术路径再到产业落地，笔记写了九个模块。回过头看，最让我意外的不是深度学习有多复杂，而是——我之前对"智能"这个词的理解，从头到尾就是错的。智能"是个手提箱词汇人工智能这个概念，1956年约翰·麦卡锡提出来的时候，目标是"创造具有智能的机器"。但问题来了：什么是智能？答案是没有明确定义。"智能"像手提箱一样，把推理、学习、感
八年修订：陈宗周与AI写作的自我迭代
2026年6月9日下午，重庆，陈宗周老师府上。陈老师刚落座沙发，便寻笔为我和天极网创始人李志高签名。这本2025年7月付梓的《人工智能70年——从达特茅斯会议到大模型时代》，迄今已四印，乃陈老师2018年1月问世的《AI传奇——人工智能通俗史》的进阶之作。陈老师于扉页题字：刘韧先生，惠览，指正。事实上，过去八载，陈老师始终在修正自身。《AI传奇》第十七章押注无监督学习。援引杨立昆、本希奥、欣顿2015年发表于《自然》的联名综述："我们期望无监督学习在长期内愈发重要。我们通过观察能够发现世界的内在结构，而非
设计师+程序员如何转型AI应用与智能获客领域
AI应用开发是指运用人工智能技术（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）来构建能够解决特定问题的软件应用的过程。它与传统的软件开发（例如开发企业管理系统或电商APP）有着本质区别：传统软件是按照预设的“规则”和“逻辑”执行任务（如满足A条件，就执行B操作），而AI应用的核心在于赋予程序“学习”和“预测”的能力。为了更清晰地理解这个概念，可以从以下几个核心要点来把握：一个完整的AI应用通常包含以下关键环节：需求定义与数据采集：首先需要明确你想让AI解决什么具体问题？是识别图片中的猫咪，还是预测明天的股市走势
人工智能基础：隐私安全与伦理规范
各位好！欢迎开启“人工智能知识分享”系列首篇（素材源自网络，后续每周三、五将更新两篇，希望能助您一臂之力）。本系列将全方位解析人工智能（AI）的核心体系，由浅入深涵盖基础理论与前沿实践。今日重点探讨 AI 的认知基石与行为准则，涉及基本定义、时代背景、隐私防护及伦理议题，助您筑牢理论根基。人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一门技术科学，旨在研究、开发用于模拟、延伸及拓展人类智能的理论、方法、技术与应用系统。其根本使命是赋予机器堪比人类的思考、学习及问题解决能力。机器学习（