对人工智能研究人员而言，真正的突破发生在“深蓝”进入公众视野之前的三四十年。类似的，在深度卷积网络开始成为头条新闻的20多年前，它就已经存在了，所有的数学问题都完全解决了。
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过去十年间，人工智能技术突飞猛进，最疯狂的科幻小说场景现在已经成为我们生活中不可或缺的一部分。十年前，人们在谈论 AI 的理论化和实验，但这些年来，AI 变得更加切实了，也变成了主流。无论是国际标准课程、平台、库、框架、硬件，一切都顺理成章。就算说这十年里取得的成绩奠定了未来的基础，也不为过。
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深度学习是一个近几年备受关注的研究领域，在机器学习中起着重要的作用。深度学习通过建立、模拟人脑的分层结构来实现对外部输入的数据进行从低级到高级的特征提取，从而能够解释外部数据。
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技术创新的步伐加快了设备的多样性，但同时也缩短了设备寿命。为了在市场上站稳脚跟，各大厂商必须利用新兴技术来保持竞争力，创造差异化的产品。面对层出不穷的新技术，又有哪些值得我们期待？
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为了发掘宇航市场的潜力，卫星运营商正通过提供增值服务，如超高分辨率成像、流媒体视频直播和星上人工智能，提升星上处理的能力以减少下行链路的需求。从2019年到2024年，高吞吐量载荷的市场需求预计增长12倍，带宽增加至26500 Gbps。
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工业4.0应用产生大量的复杂数据——大数据。传感器和可用数据源越来越多，通常要求机器、系统和流程的虚拟视图更详细。这自然会增加在整个价值链上产生附加值的潜力。但与此同时，有关如何挖掘这种价值的问题不断出现。毕竟，用于数据处理的系统和架构变得越来越复杂。只有使用相关、优质且有用的数据，也就是智能数据，才能挖掘出相关的经济潜力。
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