admin 一、信息安全在经济领域的发展？
随着信息技术和互联网的不断发展,信息安全已经扩展到了国家的政治、经济、社会等各个领域。网络袭击和信息安全问题使人们遭受越来越严重的损失。尤为严重的是,我国广泛使用的计算机硬件产品和主流操作系统等IT(信息技术)产品都是从国外引进的。
二、利率在经济领域的主要作用？
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利率在宏观经济活动中的作用主要是：
①调节社会资本供给；
②调节投资；
③调节社会总供求。
利率在微观经济活动中的作用主要是：
①对企业而言，利率能够促进企业加强经济核算，提高经济效益。
②对个人而言，利率影响其经济行为。一方面，利率能够诱发和引导人们的储蓄行为。另一方面，利率可以引导人们选择金融资产。
三、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。
四、什么战略的提出，不仅促进经济领域的飞速发展？
改革创新的实践以及“科教兴国战略”的提出，不仅促进了将经济领域的飞速发展，也促进了中国的科技，文化，生活等各个领域取得辉煌成就，不断推动社会的进步和国家的富强。
五、3D打印在经济领域的应用？
3D打印也在走向企业，现技术更新快，传统方面的制造零部件已经不能符合企业的发展了，一些嗅觉敏感的企业已经开始借助3D打印来优化生产流程，达到节约成本，提高效益的目的。
通过3D打印技术来压缩产品研发与样品制造方面的时间成本，在一些快速消费行业内能够大大加强企业的竞争力。
六、5W模式在经济领域的应用？
5G带来了新的时代机遇。联通大数据已经做好了准备，将基于更丰富的数据资源，积极响应国家大数据战略，力求实现数据价值的最大化，不断探索让数据回馈社会，赋能经济发展的最佳路径。
立足自身优势，构建“5W”体系。借先天优势，充分释放运营商数据的潜在价值，联通大数据CTO宋雨伦博士提出了“5W”体系。5W即：以Who(用户ID)为核心，从When+Where(时空分析与挖掘)、What(行为兴趣)、with Whom(社交网络)形成3大维度，构建运营商大数据的核心价值体系。
七、中国公民在经济领域的成就？
1978年到2006年间，中国经济总量迅速扩张，国内生产总值从3645亿元增长至21,0871亿元，增长近60倍。中国的经济成就不仅写在了中国历史之上,也在世界历史上刻下了辉煌的一页，过去25年全球脱贫所得成就中，近70%的成就归功于中国；全面融入世界经济体系。
八、什么战略的提出，不仅促进了经济领域的飞速发展？
改革创新的实践以及“科教兴国战略”的提出，不仅促进了将经济领域的飞速发展，也促进了中国的科技，文化，生活等各个领域取得辉煌成就，不断推动社会的进步和国家的富强。
“科教兴国”是指全面落实科学技术是第一生产力的思想，坚持教育为本，把科技和教育摆在经济、社会发展的重要位置，增强国家的科技实力及向现实生产力转化的能力，提高全民族的科技文化素质，把经济建设转移到依靠科技进步和提高劳动者素质的轨道上来，加速实现国家的繁荣强盛。
九、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。
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。
