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号召(zhà(🖨)o )美国国(guó )家标准与技(🐅)术研究院(NIST)牵头形成相(xiàng )关(🚇)标准(zhǔn )，以发(fā )展可靠(🍷)、有活力、可(🍧)信赖、(⛏)安全(quán )、便捷(jié )的人(⏮)工(gōng )智能系统。

而且，军转民(🔨)指数的(de )增幅在(zài )2016年不(🍴)增(zēng )反降，增幅(🐗)回落到(🕷)4个点，发展速(sù(🏅) )度开始(📪)(shǐ )放缓。

军民融合发展(🎛)的趋(🅿)势稳定向好，而数据(jù(🌗) )背后的(de )问题也(🍴)不可忽(🏬)视。

这些书在邢(✏)立达心(🍪)中(zhōng )播下好(hǎo )奇的种(🍲)(zhǒng )子。

中国的优势在于，拥有(🍊)庞大(dà )的数据(jù )资源(🍢)。

”李连宏提示了(🍭)另外一(🐭)个明显的(de )变化，因为军(🔂)(jun1 )民融合在传统领域固有格(🚾)局已形(xíng )成、很(hěn )难(🍲)快速(sù )改变，所(🤙)以需在(🚈)开发战略新兴(👡)领(lǐng )域(💊)发力(lì )。

在健(jiàn )康、医(🦊)疗和(🦂)福利领域，《人工智(zhì )能(♍)技术(shù )战略》提(🎵)出要通(🕌)过利用大数据(🏛)和人工(🛢)智能技术(shù )使日本(bě(🆚)n )成为医(yī )疗保健和社会福(🌛)利领域的技术(🙄)领(lǐng )头(🗓)羊。

日本也(yě )积(🔢)累了很(🆘)多人工智能领域的基(🌚)础(chǔ )技术，欧洲的(de )优势则在(😶)于聚集了大量创新型(🥂)企(qǐ )业。

人(rén )工(🧦)智能(né(🏾)ng )技术在六十多年前就(🐙)已萌芽，然(rán )而早些(xiē )年缺(💒)乏(fá )硬件和数据支撑(🉑)。

号召美国国家(🍠)(jiā )标准(📉)与(yǔ )技术研(yá(㊙)n )究院(NIST)牵(🖼)头形成相关标准，以发(🕐)展可靠、有活力(lì )、可信(🤪)赖、安全、便(🕝)捷的人(🗳)工智能系统(tǒ(😲)ng )。