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科技前沿

科学、技术和创新的数字化

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本文将探讨数字化对科学、技术与创新的影响，以及对政策制定的影响。如今，数字化是企业、科学界和政府领域最重要的创新驱动力。若能合理利用，数字技术有望推动科学进步、提高生活水平、助力保护自然环境并完善政策制定本身。 一、数字化与科学 数字化正给科学领域带来变革，从研究议程设定、实验开展，到知识共享与公众参与，无一例外。要实现开放科学的愿景，研究预算需纳入日益增长的数据管理成本。为促进公共... 查看全文内容 >

科学的未来

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在过去几年里，我们见证了许多科学家曾梦寐以求的突破与发现。从研发出挽救生命的新冠疫苗，到美国国家航空航天局（NASA）通过撞击小行星成功改变其轨道，显然，短时间内就能涌现出诸多重大成就。 随着科学界的快速发展，我们聚焦当下正在崛起的趋势，并向专家探寻：科学的未来将走向何方？ 在气候多变的世界中养活全球人口 据估算，到 2050 年，全球粮食产量需增加 60% 才能满足不断增长的人... 查看全文内容 >

你身边的人工智能

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人工智能（AI）及其多个子领域正越来越多地应用于各个行业，以协助完成重复性流程。而无论是成熟的科技巨头，还是新兴初创公司，都对利用人工智能简化日常生活抱有兴趣。 人工智能在优化娱乐方式、改善移动设备交互体验，甚至实现自动驾驶等方面都发挥了重要作用。事实上，我们在日常任务中接触机器学习（ML）算法和自然语言处理（NLP）技术的频率，远比我们意识到的要高。 人工智能的两类应用场景 我... 查看全文内容 >

什么是量子计算？

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量子计算是一种利用叠加态、纠缠等量子态集体特性进行运算的计算方式。 量子计算机一旦最终实现，并非适用于所有类型的计算问题，但它在大数分解、数据库搜索、量子物理过程模拟等特定任务上表现极为出色 —— 这些任务在经典计算机上的运行速度慢得不切实际。 尽管量子计算仍处于起步阶段，面临诸多技术挑战，但其发展有望通过解决此前难以攻克的问题，为多个行业带来革命性变革，可能在材料科学、密码学、药物研发以... 查看全文内容 >

太空的规模会让你的大脑崩溃

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宇宙很大，这也是我们称之为 “太空”的原因。但究竟是多大呢？ 这是一个相对概念。当天文学家说某个天体 “很近” 时，可能指它在几百万公里之外（如果讨论的是小行星）、几十万亿公里之外（如果讨论的是恒星），或是几十千万亿公里之外（如果讨论的是星系）。 无论目的地是哪里，都堪称 “遥远”。为了更方便地描述距离，我们会使用庞大的计量单位，比如 “光年”—— 即宇宙中速度最快的光在一年内传播的距离，... 查看全文内容 >

宇宙中有多少个星系？

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银河系只是充斥着无数星系的宇宙中的一粒微尘。但如果非要进行科学估算，宇宙中究竟有多少个星系呢？ 这个问题听起来简单，但事实并非如此。首要难题在于，即便使用最强大的望远镜，我们所能观测到的也只是宇宙的极小一部分。 “可观测宇宙指的仅仅是宇宙中那些光抵达地球的区域，” 现任欧洲航天局（ESA）外联官员的天体物理学家凯・诺埃斯克（Kai Noeske）在接受《生活科学》采访时表示。宇宙的年龄为 ... 查看全文内容 >

量子人工智能新的飞跃

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无论你是否察觉，人工智能已渗透到我们的日常工作流程与常规任务中。例如，Gemini（谷歌旗下 AI 模型）在各类谷歌产品中的集成，会在后台默默为你提供建议；你或许还会更直接地使用聊天机器人与图像生成工具，如 OpenAI 的 ChatGPT 和 DALL-E。而在不久的将来，更先进的虚拟助手也将逐步落地。 若说人工智能本身已足够 “未来感”，那么即将到来的全新突破 ——量子人工智能（quant... 查看全文内容 >

大数据分析改善物流的8种方式

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如今的物流行业，复杂程度达到了前所未有的水平。供应链的全球化特性造就了瞬息万变的动态环境，这些变化可能对企业的盈利能力产生重大影响。 对此，数据分析正帮助制造商、货运商和零售商洞察运营状况并优化流程，以更好地应对突发情况。其结果是，数据驱动型企业的利润率和客户满意度均在不断提高。下文将介绍大数据分析改善物流运营的八大具体方式。 1. 更精准的供需预测 企业可利用海量自有数据与第三... 查看全文内容 >

人工智能在商业中的 10 个真实案例

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人工智能（AI）已成为各行业企业的基石，彻底改变了组织制定战略、开展运营及与客户互动的方式。从预测市场趋势到实现工作流程自动化，AI 助力企业做出数据驱动型决策、提升效率，并以前所未有的水平推动创新。 21 世纪 10 年代初，随着企业寻求先进工具以在快速发展的科技驱动型世界中保持竞争力，AI 在商业领域的应用开始受到关注。如今，其影响力已覆盖市场营销、供应链管理、金融服务、医疗健康等多个行业... 查看全文内容 >

未来，科学家在数字时代扮演的角色

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工业 4.0、数字变革与未来的工作 —— 这些话题都获得了相当多的关注与讨论热度。纵观最新的文章、博文及媒体报道，关于 “未来的工作”，一种常见观点认为：未来可能是机器主导的时代，人类将被机器人取代，且 15 至 20 年后的许多工作岗位，也将与如今的岗位截然不同。 然而，人们不太关注的是：机器学习、人工智能与自动化技术的进步，正为众多传统岗位与行业提高效率。随着企业在实施增强劳动力和认知代理... 查看全文内容 >

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