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  目前流行的人工智能技術(shù),比如一些大模型,其訓(xùn)練就是一種尋優(yōu)的過(guò)程,就用到了運(yùn)籌學(xué)的思想。而運(yùn)籌學(xué)的優(yōu)化過(guò)程,可以借助人工智能等先進(jìn)技術(shù)得以實(shí)現(xiàn)。

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  1937年,傅萊從奧地利來(lái)到中國(guó),投身抗日戰(zhàn)爭(zhēng)。他不僅在醫(yī)療救護(hù)領(lǐng)域作出了巨大貢獻(xiàn),還積極參與了中國(guó)共產(chǎn)黨的革命事業(yè),與中國(guó)人民結(jié)下了深厚的友誼。革命勝利后,他加入中國(guó)國(guó)籍,成為一名扎根中國(guó)的“洋大夫”,被譽(yù)為“活著的白求恩”。

  “中國(guó)真正登上世界舞臺(tái)的中心,依靠的是科技創(chuàng)新。企業(yè)要能夠持續(xù)做強(qiáng)做大,也必須要持續(xù)保持創(chuàng)新引領(lǐng)?!眳堑媳硎?,在新技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技引領(lǐng)這一方面,鷺燕將繼續(xù)堅(jiān)持研發(fā)與產(chǎn)業(yè)化并舉,在人工智能、供應(yīng)鏈創(chuàng)新、干細(xì)胞基因技術(shù)等方面大力開發(fā)和帶動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。

  1982年初到美國(guó)時(shí),我的兩個(gè)求學(xué)方向就是人工智能(AI)與運(yùn)籌學(xué)(OR)。當(dāng)時(shí)我的導(dǎo)師給我們布置任務(wù),構(gòu)建一個(gè)中醫(yī)的專家系統(tǒng),其中包括了專家的信息以及中醫(yī)診斷的方法。那時(shí),互聯(lián)網(wǎng)還沒(méi)有出現(xiàn),構(gòu)建這樣一個(gè)系統(tǒng)只能依靠不斷地尋訪。我們遇到了很多問(wèn)題,最突出的問(wèn)題就是,一些中醫(yī)的診斷方法對(duì)于“量”的定義十分模糊,如出現(xiàn)很多“適量”“少許”等字樣。我覺(jué)得這可能是經(jīng)驗(yàn)使然,在專家的腦中,“適量”等詞匯應(yīng)是“量化”的結(jié)果,但對(duì)于外人而言,是難以捉摸的。所以在當(dāng)時(shí)的條件下,構(gòu)造這樣一個(gè)系統(tǒng),數(shù)據(jù)是不夠的。但恰恰是遇到了這些問(wèn)題,使我對(duì)“量化”產(chǎn)生了興趣,從而投身運(yùn)籌學(xué)的研究。

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