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20世纪50年代至70年代，是初期探索与理论奠基阶段。这一时期的研究集中在符号处理方面，即计算机通过编程规则和推理引擎处理任务，初步展示出人工智能的潜力。然而，由于计算能力及算法的局限性，早期人工智能技术难以应对复杂问题，70年代一度陷入低谷。进入20世纪80年代，“专家系统”逐渐兴起并在医疗、金融等领域得到应用，但由于依赖人工编写规则，可扩展性较差，加之计算资源有限，人工智能未能进一步发展，直到90年代初，人工智能研究遭遇第二次瓶颈。进入21世纪，得益于互联网、大数据的发展和计算能力提升，人工智能技术迎来革命性突破。深度学习成为主流方向，在图像处理、自然语言处理等领域取得重要进展，尤其是谷歌公司的“阿尔法围棋”(AlphaGo)击败世界围棋冠军，展示了人工智能在复杂问题决策领域的巨大潜力。这一阶段，人工智能开始在语音识别、金融风控等多个领域广泛应用，并不断推动相关技术创新和产业变革。
千百年来，中国古代先民在生产生活中形成了具有鲜明文化特征的色彩美学。这些色彩，取材于植物和天然矿物，被记录在古代文献中，保存于文物古迹上。
数据显示，“五一”期间，全省A级旅游景区共接待游客1781.33万人次，同比增长24.61%，星级饭店平均出租率75.46%，同比增长7.12个百分点。(完)
在智能制造领域，人工智能大模型渗透研发、生产、运维等全链条，推动制造业向智能化、柔性化、高效化升级。通过大模型与EDA(电子设计自动化)技术结合，可快速生成多版本设计方案，同时利用强化学习评估性能参数(如能耗、强度)，显著缩短研发周期，解决了传统流程依赖人工经验导致的设计效率低、多目标优化难以平衡等问题。产业设计环节，通过数字孪生技术优化产线设计，缩短产线调整周期，有效降低了额外成本。通过分析传感器和设备日志数据，还能对设备进行预测性维护，减少停机时间、降低维修成本。同时，机器视觉技术已大规模应用于质检环节，实现毫秒级完成质量检测，准确率超99.8%，人工成本减少约70%。人工智能应用于制造业，推动生产方式变革，带动智能制造快速发展，但前期投入成本较高的问题还有待解决，未来进一步突破模型可解释性、降低成本后，或加速普惠应用。
曼谷5月5日电 (记者 李映民)当地时间5日，由泰国国家网络安全局举办的网络安全培训班举行结业仪式，10万名来自各行各业的网络安全人员完成培训任务，大大提升其网络安全工作能力。