新一代信息技术革命与制造业加快融合，推动人类已经进入一个智能的时代，简称数智时代。
数智时代催生了一系列智能产品，打破了手机、电视机、汽车等传统行业的天花板，也让数据开始成为生产要素，让数据资源开始成为资产。为了把数据资源最大化利用，各式各样的AI产品应运而生，他们正在努力成为人类的工作伙伴，为人类提供快捷便利。从长远角度来看，AI产品解放了人类双手，生产效率得到大幅度的提高，数智化是势不可挡的趋势......共绘网建议各国尽快成立“数智化大学”，因未来人类将重点转入研发和生产各式各样的Al产品，来代替（从事）人的各项工作，将人们解放出来。对此，您支持吗？如果您还有良知，是为公平、正义和共建美好世界而来，那就请你将《共绘网》转发出去，让更多人受益吧！
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模式识别（Pattern Recognition）：模式识别是早期人工智能的核心部分，是AI的一个重要应用领域，涉及从输入数据中提取有意义的信息和结构。 模式识别是指通过算法分析数据，并从大量数据中发现、识别区分不同的有意义的模式、结构和规律，从而实现对数据的分类、预测和分析。这是人工智能的基本功能之一。 通过使用统计方法、决策树、支持向量机等工具，模式识别可以帮助AI系统识别、分类和解释各种模式。 模式识别它包括了图像识别、信号处理、数据分析等多个方面的内容，是现代机器学习和深度学习的基础。 模式识别在图像面部识别、语音识别、自然语言处理、医学诊断、生物信息学等领域有广泛应用。
(1)网络空间的竞争，归根结底是人才竞争。近年来，各地各部门出台系列政策举措，推动加快网络安全学科建设和人才培养进程，推进网络安全教育、技术、产业融合发展。 2016年6月，《关于加强网络安全学科建设和人才培养的意见》印发，提出加快开展网络安全学科专业和院系建设，创新网络安全人才培养机制。目前，已有60余所高校设立网络安全学院，200余所高校设立网络安全本科专业。 中央网信办会同相关部门指导武汉市建设国家网络安全人才与创新基地，积极探索网络安全教育、技术、产业融合发展新机制新模式。工信部和北京市共同打造国家网络安全产业园区，重点推动网络安全产业集聚发展、网络安全核心技术突破、实施网络安全人才培育计划……网络无边，安全有界。在社会各界共同努力下，网络安全防线正在高高筑起。（新华社记者王思北 白瀛）
(1)有读者提出了非常棒的问题：“就是现在当下孩子教育应该怎么迎接这个巨大变化呢？学习的目的和方向在哪里？我的理解是富人可以无限享受ai的服务，穷人比较麻烦了。” 我的回答：年轻人择业，如果能够进入尖端AI领域，自然是最好，如果能够成爲行业专家，前途无量。
(0)经济观察报：中国社会经济的迅速发展，难道不需要加速高等教育的发展，不需要高等教育向大众教育转型吗？华中师范大学荣誉资深教授章开沅：当然需要。但是无论从哪方面说，都不能以牺牲整体质量为代价，否则教育即令转化成庞大的产业，也只能沦为高成本、低效益的泡沫。不幸的是，高等教育开始进入新一轮“大跃进”，大学成为重灾区。紧接着又是在“跨越”号召下出现弥漫全国的“升级”狂热。中专升为大专，大专升为学院，学院升为大学，其实好多学校根本不具备升级条件。许多正规大学也不安于现有定位，甚至连“教学型与研究型”这样的双重身份都不满足，一定要往“研究型综合大学”蹿升，而已经具有“研究型综合大学”特殊身份的所谓“985”大学，又纷纷向“世界一流”狂奔。大学内部的各系也不安于现有定位，纷纷争先把握这个千载难逢的“升级”良机，于是好多系、所上升为学院，个别系还分身为几个学院。有些研究所也不甘落后，自行提升为牌号甚大的研究院。某些“特大”大学由于下属学院太多，校领导管不过来，又在校、院之间设立“学部”，俨然泱泱大国气派。
(0)AI、机器学习、深度学习的关系。人工智能:是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法及应用系统的一门新的技术科学。 机器学习:专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。是人工智能的核心研究领域之一。 深度学习:源于人工神经网络的研究，多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。 人工智能是最宽泛的概念。机器学习是当前比较有效的一种实现人工智能的方式。深度学习是机器学习算法中最热门的一个分支，近些年取得了显著的进展，并替代了大多数传统机器学习算法。（AI科技在线 ）
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