admin 一、青浦重点是向北发展还是向西发展？
向北。
青浦提出的“产城一体”概念，强调居住与产业互为推动，提供人们居住和生活的便利。在原规划范围基础上，新城向北拓展，将56平方公里的青浦工业园区整体纳入，园区加快发展电子信息制造、生物医药、新材料、软件和信息服务等高新技术产业，以及生产性服务业、商务商贸业、休闲旅游业、生态居住业，形成产业对新城发展的支撑。“水城融合”概念，则凸显淀山湖等自然湖泊的资源禀赋和湖滨特色，新城向西延伸至淀山湖东岸，充分发挥水资源优势，打造江南绿色水都，让人们更能享受到宜居休闲的自然环境。
二、人工智能的发展？
经历了从符号主义到连接主义的转变，从监督学习到无监督学习的进步，以及从单模态到多模态的拓展。
随着数据量的增加和计算能力的提升，人工智能的应用范围越来越广泛，包括但不限于自然语言处理、图像识别、语音识别、推荐系统等。未来，人工智能将继续向更广泛、更深入的方向发展，为人类社会带来更多的便利和创新。
三、整个医院发展的重点是什么
1.管理战略
程序化管理：
模式化管理：
市场化管理：
2.人才战略
在判断选择人才上，民营医院决策人应记住五点核心要素：
其一，要有一个积极的心态；
其二，要有非常耐力下的自尊心和坚定的自信心；
其三，能做到对自己负责；
其四，做到有恒心；
其五，一定要有弹性。所谓弹性是指应变能力，实事求是的能力、具体问题具体分析，因地制宜的能力。
3.服务战略
4.公关战略
做好公关战略，民营医院具体要做的是医院文化。否则，医院将失去追求、共识、榜样和目标，医院的行为也将成为“大利益”和“小利益”之间的争斗，其结果不言而明。
5.利益战略
要建立绩效评估系统：
制定激励机制：
晋升制度：
公私创业协同反应：
薪金制度：
四、风电产业发展的重点是？
风电机组大型化、轻量化、高效化是未来海上风电高质量发展的重点之一，机组设备大型化和轻量化带来的成本下降为海上风电成本下降让出了足够的空间，但需解决长叶片、大轴承等关键性难题。
同时，针对风电机组的大型化，研究配套的新型大直径单桩制造设备和安全、高效、经济的施工工艺，也是进一步提质增效的路径。
五、企业发展重点是什么？
一个好的管理者最重要。管理者是关键，而中国现在最缺少的人才是好的管理人才。
影响企业生存和发展的最重要的因素非常多 。
第一，无论你是什么样的企业，都要做到以人为本，把安全放到第一位。
第二，是市场，企业经营范围的确定是至关重要的，紧跟市场脉搏，市场才会对你不离不弃。
第三，产品（服务）质量，任何行业都有竞争，想立于不败之地，只有做到诚信经营才行，产品（服务）质量，决定你市场范围的大小。
第四，内功，包括的多了，财务、供销、人资、企管等等等等，最重要的是要形成有自身特色的企业文化，不管你的公司是一个人还是一万个人。
六、低碳交通的重点是发展什么？
(1)低碳交通的核心目标是节能减排，即交通领域中以减少温室气体排放为出发点和落脚点。
(2)低碳交通是一种行为方式，包括生产行为和消费行为。从消费角度上说，体在人们的日常交通出行中，可以通过把个人传统动力的汽车置换为新能源汽车以达到减排的目的，当然更可以改成步行、骑自行车等非机动交通行为实现低碳交通；从生产角度上说，体现在生产管理领域中，可以通过提高运输生产力、优化空间运输资源配置的综合运输体系构建、提高运输组织效率、提高运输工具效能等途径实现低碳交通。
七、将来林州重点是往哪边发展的？
林州市区应向西发展，向南发展，还有市区道路太烂，对市区道路升级改造，把林州建造成一个真正的旅游城市，打破城乡二元规划……。
八、人工智能发展的意义？
人工智能的发展对于人类社会有很多重要的意义，主要包括以下几个方面：
提高生产力和效率：人工智能可以帮助企业和组织自动化生产、增强效率，为人类社会带来更多的财富和资源。
改善生活质量：人工智能可以应用在医疗、教育、交通等领域，提高生活质量，促进人类发展。
推动科技进步：人工智能的发展需要大量的研究和创新，这将推动科技进步，带来更多的技术和应用。
解决社会问题：人工智能可以帮助人类解决许多社会问题，如环境保护、自然灾害预警、犯罪预防等。
拓展人类认知：人工智能可以帮助人类拓展认知范围，增强智慧和理解力，为人类未来的发展提供更多思路和创意。
九、农业人工智能的发展？
人机共融，是未来农业发展重要的一环。
技术上，随着云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术与农业技术的深度融合，农业机器人作为新一代智能化农业机械，将突破瓶颈并得到广泛应用。
同时，未来农牧机器人新技术研究包括深度学习、新材料、人机共融、触觉反馈等技术。
人机共融，可提高作业效率，人机共融技术减少了研发成本，由机器人预测人的意图配合完成工作。
如今农业也出现了大数据等技术，建立更加庞大的、宏观的、虚拟的、战略性的农业机器人系统，这也是农业大数据的本质内涵。
十、人工智能的发展简史？
人工智能最早的探索也许可以追溯到莱布尼茨，他试图制造能够进行自动符号计算的机器，但现代意义上人工智能这个术语诞生于1956年的达特茅斯会议。
黄金时期（1956-1974）
这是人工智能的一个黄金时期，大量的资金用于支持这个学科的研究和发展。这一时期有影响力的研究包括通用问题求解器（General Problem Solver），以及最早的聊天机器人ELIZA。
第一次寒冬（1974-1980）
到了这一时期，之前的断言并没有兑现，因此各种批评之声涌现出来，国家（美国）也不再投入更多经费，人工智能进入第一次寒冬。
兴盛期（1980-1989
这一时期的兴盛得益于专家系统的流行。联结主义的神经网络也有所发展，包括1982年John Hopfield提出了Hopfield网络，以及同时期发现的反向传播算法，但主流的方法还是基于符号主义的专家系统。
第二次寒冬（1989-1993）
之前成功的专家系统由于成本太高以及其它的原因，商业上很难获得成功，人工智能再次进入寒冬期。
发展期（1993-2006）
这一期间人工智能的主流是机器学习。统计学习理论的发展和SVM这些工具的流行，使得机器学习进入稳步发展的时期。
爆发期（2006-现在）
这一次人工智能的发展主要是由深度学习，也就是深度神经网络带动的。
