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人工智能推动经济发展范文1
关键词：人工智能 技术 机器学习
中图分类号：TP181 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2016）11-0089-01人工智能技术，是一门诞生于在二十世纪中期的技术，对于社会和经济发展都有着长远的意义。人工智能这一科学，包含的学科领域比较广，主要包含计算机科学、信息科学、数学科学、工程技术以及哲学心理学等知识体系，其研究的核心问题主要在于能够令及其具备基本的学习、交流、输入和输出的能力，最终目的是实现机器和人类相似的认识世界和独立思考的能力，人工令机器具备更加“聪明”的属性，这也是能够令计算机具有智能性能的基本方式。
1 机器学习概述
1.1 机器学习定义
机器学习，主要就是指通过系统或者知识的识别，对于机械的学习能力进行提升，使其能够获得新技能或者新知识。与人类的学习方式类似，如果不进行系统的学习或者没能掌握合适的学习方式，那么机器学习的效果也会大打折扣，难以进行新知识、新作品的创造，机器学习也是相同的道理，只有通过学习掌握了分析问题、解决问题的方式，才能够获取创新能力。机器学习在人工智能发展领域是一个热门的研究领域，其研究的目的简而言之就是推动机器能够像人类一样不断获取新的知识，获得分析问题和解决问题的能力，建立起相关的知识体系，并且将这些能力运用在具体的实践问题解决中[1]。
1.2 机器学习研究目的
机器学习研究的主要研究目标有三个，首先，需要进行人类学习整体过程的模拟，在此基础上进行学习认知模型的建立，目标的实现对于科学知识的认知和发展存在着很强的相关性；其次，需要推动机器进行相关理论的学习与研究，探索多种学习方法，并且根据机器本身的特质进行特定的程序设计，体会其相似和区别性；最后，设定关于机器学习的相关程序，主要研究内容就是获取知识的工具以及相关系统，在机器发函系统建立的过程中建立起相关数据库，进行知识和经验的累积。不断进行自身知识的累计，提升能力掌握的水平，提升机器智能化的能力，令机器能够接近人类的学习能力。
1.3 机器学习方式方法
机器学习方式方法主要就是基于人类的学习方式，需要将机器和人类学习的方式进行综合学习，掌握更科学的学习方式方法，在人类思考方式和学习方式的基础上进行机械性能的扩展，能够实现快速、大内存、高复制性的工作，得到适合的机器学习方式方法。当前，机械学习的具体学习方式方法有两种思路，一种是演绎学习系统，从一般到特殊的学习方式方法，能够通过公理的推断得出相应的结论和目的；另一种属于归纳学习系统，主要思路就与演绎方法相反，特殊到一般的思维方式，其主要包含传统归纳和创新归纳两种模式，也可以包含完全和不完全归纳这两种模式，其中传统的归纳关系是根据事实思考方式，归纳出其中的共性，得到科学的机器学习方式方法。
2 基于人工智能的机器学习研究
2.1 环境适应性机器学习研究
机器与人类的很大一点不同在于，对于环境的适应性有所不同，机器对于环境的适应性研究也就成为人工智能技术研究的重要问题之一，环境能够位系统提供的质量高低对于机器学习的质量有着深远的影响，同时，机器内部体系存放的原则往往都是通过环境适应性的原则建立起来的，然而，外界环境通常都具有复杂性，学习过程中必须通过大量的数据进行支持，对于多余环节进行删减，在此基础上进行总结推广，设定成为系统的动作指导一般性准则，这样可能会导致机器学习过程繁杂，这对于整个系统长远发展是不利的[2]。
2.2 机器知识库的扩展延伸
机器知识库的设置对于机器学习的发展而言也意义重大，需要保障机器知识库种类丰富、表现形式多样化，其中需要包含基本的特征向量、规则化语言以及网络化关联等等，因此在进行机器知识库的设计中，需要做到知识库适当的扩展延伸，实现提升机器学习能力的目的，主要可以从三个角度入手，首先，要求逻辑简单、表意明确的机器表达模式，其次要求做到推理过程简单易懂，能够降低机械计算成本，这就要求机器学习的系统进行简单的推理过程，最后，要求实现知识的充分扩展和眼神，人工智能技术背景下的机器系统的学习不仅仅要求基础知识的掌握，更要求知识的表达方式以及表达效率的提升，甚至一个知识要求需要不同的表达模式，对于系统的构筑要求也有所不同。
2.3 机器学习反馈评价体系
基于人工智能技术的机器学习，需要建立起相应的反馈和评价体系，针对机器学习反馈评价体系而言，其反馈主要包含三重内容，其一是根据简单基础的规则进行基础反馈评价，其二是进行设计多个概念的复杂型评价反馈体系，最后就是设计小型的策略分析评价体系，分步根据实际任务进行机器学习反馈评价体系的建立。在此基础上，应当提升学习反馈评价机制的透明度，要求执行的过程和结果通过简明的方式表现出来，对于已有的知识库进行合理评价，在表达模式当中采取元级表述的方式进行反馈评价，这样的反馈评价体系有利于人工智能技术在机器发展中的应用，扩展机器学习范畴的同时提升其执行能力。
3 结语
综上所述，在人工智能的背景下，进行机器学习的研究势在必行，需要通过多种方式在研究机器学习定义、目的和方式方法的基础上，对于人工智能在机器学习中的认知进行深入思考和完善，通过环境适应性机器学习研究、机器知识库的扩展延伸和机器学习反馈评价体系的建立这三种方式进行人工智能的机器学习发展，推动人工智能技术在机器学习领域的深入发展，推动社会经济的发展。
参考文献
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1人工智能对于计算机网络技术发展的帮
人工智能是当代社会发展的产物，它的产生不但能提升工作效率，为生活带去更多便利，还能有效的节约人工时间成本，基于便捷原因，如今已被广泛的应用于各行各业。
1.1对于模糊信息的高效处理作用
大数据时代依靠信息就可以运维互联网，而计算机网络技术就是运维互联网的大前提。尤其是当代的经济发展迅猛，不同行业都会依靠网络信息技术完善自身的业务体系，随着信息储备量的增多，传统的计算机信息技术已经无法容纳当前的庞大的信息数量，人工智能的诞生会将这些庞大的信息做好详尽的分类工作，通过独有的运算方法完成模糊的数据处理，这一举措，将推动计算机史的新变革，将传统的数据内容进行优化处理，高效优化我国计算机处理技术的水平。
1.2智能化处理网络信息数据
经济状态的稳步上升，使网络信息数据成倍上涨，这也对计算机技术提出了更多要求，如：信息数据的搜索、信息数据的整合、信息数据的存储等等，基于以上要求，人工智能刚好可以高效解决这些问题，还能发挥智能的势，在海量的信息存储中辨别质量内容，还增强了对部分信息的优化处理功能，使每个筛选过后的信息都是准备无误的，这对需要人工智能技术的行业都是强有效的助力模式，而且，人工智能在大数据时代也是推动计算机发展不可或缺的好帮手。1.3有效降低数据信息处理成本人工智能的出现刚好解决传统计算机处理信息速度过慢、不够精准、没有稳定性的问题，为当代社会解决了耗时、耗力、耗人等问题。将人工智能应用于当代计算机网络处理系统之中，不仅能提升运算的速度，降低信息的运作成本，还能高效处理信息，将更准备、更科学为前提获取不同行业需要的信息，总之，人工智能可以更高效的处理计算机信息技术的多个数据问题，可以有效降低数据处理成本，提升不同行业的运维效益。
2人工智能在计算机网络技术中的主要应用
2.1在安全管理技术的应用分析
在广泛的信息数据之下，数据挖掘一直时各行各业急需的必备条件。在网络信息资源增多的时候，网络管理人员的工作量会增加，为了网络得以安全有效进行，就需要人工智能的介入，依靠它强大的数据分析功能，对相关参数进行设置，在利用关键词入侵网络系统，通过系统识别详实的数据信息，便于快速识别电脑中的有效数据，同时也可使用同等方法，对计算机进行相关设置，这样计算机就会辨别网络系统中潜藏的漏洞信息，对计算机进行全面的保护，一经识别其他外部信息入侵，就会全面提升自身的安全防范性能，对计算机做好全面的保护功能。当然，除了数据挖掘这一优势外，制订专家保护模式，也是计算机网络信息安全的又一优势。网络信息安全问题日益增加，这样的不良现象让更多系统容易入侵系统，易导致更不良的情况发生，所以，人工智能可以更好优化这一现象，利用人工智能技术对现有系统进行检测与整改，在利用新的数据信息对现有数据进行运算，制订新的专家保护模式，这种保护模式可以对入侵数据进行判定，改写新的系统编程，通过这些系统的变化而使其他设备无法进行入侵行为，从而加强计算计算机的安全防范，为社会营造良好的计算机网络环境。人工智能就是借助计算机的网络应用，施行人脑模式运化处理方式，而且，人工智能更具备一定的学习能力与新知识的接受能力。随着人工智能的普及，这类技术已经被广泛应用在各行各业。它的基础功能，也对社会带来的新的突破，尤其是在安全性能方面，它能更快的辨别其他设备的入侵性为，从而实施对计算机的安全保护，并利用自身强有力的系统监测能力，提升计算系统保护等级，人工智能技术精准的识别功能，也对计算机网络系统运维提供了重要的保障。
2.2人工智能在计算机网络系统管理与评级的具体应用
随着计算机被广泛的应用，人们对它的依赖度也在提升，现如今很多知识的组成都是依据人工智能技术的知识库，这类知识的形成，与人工智能数据挖掘技术的有着直接关系，通过长期的累计，制成新的代码内容，以其独到的运算方法与推理，形成专业的知识库，很多人工智能问答都是在这其中搜寻的答案，在结合人工智能的关键词设定，结合已知问题进行综合分析，从而得出最后的答案，人工智能技术通过这以功能的优化，可以高效解决很多在线问题，快速解决计算机网络系统的管理问题。
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关键词：计算机技术理论；人工智能；云计算与数据库
21世纪以来，计算机广泛应用到社会生活生产中，使计算机技术理论成为当代重要的学科之一。计算机各个逻辑器件的不断更新，推动了电子技术的飞速发展，我们已经进入了超大规模集成电路的时代。而随着微电子技术的发展，直接带动了计算机系统结构的革新，使计算机技术的最新理论和方法得以应用。计算机已从以前单一计算的装置变革成为计算机网络、并行分布式计算机系统和多计算机系统等多种高性能的系统。
1人工智能技术理论研究
人工智能是用人工的方法和技术模仿、延伸和扩展人的智能，实现某些“机器思维”。具体来说，就是研究如何使机器具有能听、会说、能看、会写、能思维、会学习、能适应环境变化、能解决各种实际问题的一门学科。
1.1人工智能的应用和发展现状
人工智能技术包含自动定理证明、问题求解、自然语言处理、人工智能方法、程序语言和智能数据检索系统及自动程序设计等等。目前，人工智能的应用领域主要有以下几个方面：一是问题求解。就是人工智能程序自主地知道如何思考解决的问题，会像人类一样进行独立地思考。二是逻辑推理与定理证明。这是人工智能研究时间最久的领域之一，也是一个极其重要的论题。逻辑推理与定理证明不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且许多非形式的工作。三是自然语言处理。自然语言的处理是人工智能技术应用与实际领域的典范，当前的主要课题是：如何使计算机系统以主题和对话情景为基础，生成和理解自然的语言，应用到人们的日常生活中，例如：汽车的语音导航系统，手机的语音输入系统等。四是智能信息检索技术。信息获取和检索技术已成为当代计算机科学与技术研究中迫切需要破解的命题，将人工智能技术应用于这一领域是人工智能走向广泛实际应用的契机与突破口。
1.2目前人工智能发展的瓶颈
人工智能学科的发展曲折，面临不少难题，主要有以下几个方面：一是研究方法不足。由于目前人类对人本身脑部结构和大脑工作模式认识的不完全，导致无法真正实现对人脑运行的模拟。二是机器翻译存在困难。机器翻译所面临的主要问题是构成句子的单词和歧义性问题。要消除歧义性就需要结合原文的上下文来对句子进行分析，从而寻找该语句在上下文中的准确意义。
1.3人工智能未来发展的展望
人工智能具有十分巨大的发展潜力，在各种新科技的出现层出不穷，人工智能将来的发展将不可限量。一是构建智能计算机，代替人类从事脑力劳动。将人类从繁杂的脑力劳动中解放出来，从而极大的提高运算速度和效率。二是计算机的自然语言处理。它是未来计算机科学领域与人工智能领域中的重要研究方向和发展趋势。随科研人员的艰苦努力，在自然语言处理领域已取得了令人瞩目应用成果，不久将会有许多产品出现在众多领域。三是计算机的自主继续学习。目前科学家正在研究如何使计算机模拟或实现人类的学习行为，自主的增长新知识或技能。这是一个新的发展趋势，虽然目前还没取得显著的实质性成果，但随着研究的深入，许多新的学习方法出现在人们的视野中。
2云计算与数据库技术理论研究
云计算与数据库是源于计算机科技所诞生一种信息储存模式。云计算与数据库是通过将信息资料进行抽象虚拟化的一个过程，主要通过将网络上存在的资源进行虚拟化处理，供被服务方作统计研究使用，经过云计算与数据库技术处理后的网络资料就会产生商业价值，有利于企业和个人对所其所需的材料进行有偿或无偿的使用。
2.1云计算与数据库国内外发展现状
随着经济社会的迅猛进步，我国越来越重视云计算的应用，政府部门也结合中国实际，为云计算的基础建设提供了资金投入与环境保障，并且在国家重点科研技术部门设立了直接负责云计算的发展与开发活动的专业部门。据报道，2016年我国在云计算与数据库建设方面投入资金10亿美元左右。由此可见，云计算与数据库的应用为人们的生活与工作带来了更为高效、更为优质的服务。而聚焦国外的发展显示，云计算与数据库技术所储存的相关信息资料已经达到了全世界数据资源的20%，能够充分的为人们提供高效优质的资料信息。而云计算自身的安全应用也为更多的企业和个人提供了更优质的服务类型，有利于全球经济的持续健康稳定发展。
2.2云计算与数据库发展存在的问题
实现云计算与数据库系统面临着诸多挑战，系统的标准化工作还需要更进一步的研究，还有一系列有待解决的问题。最重要的就是数据的安全和隐私问题。用户数据存储在云端，如何保证用户的数据不被非法访问和泄露。同时系统本身的可扩展性、可用性、可靠性、可管理性等都是要重点解决的问题。云计算在缩短单机密集数据处理任务时，对于传输到云端上的信息处理是否安全抱有质疑，若处理不当，将会对云计算的发展产生一定负面影响。当今，计算机和移动网络的发展，使计算机技术理论应用到社会生活的各个方面，对当今最新的人工智能技术、云计算与数据库技术等方面的发展现状进行研究，对于整个世界的科技与经济发展都有着决定性的作用，计算机技术的发展也必将更好地改善人们的生活方式和生产模式，更好地为人类服务。
参考文献：
[1]杨焱.人工智能技术的发展趋势研究[J].信息与电脑(理论版),2012(8).
人工智能推动经济发展范文4
当前，新一轮科技革命和产业变革孕育兴起的信息科技浪潮正在席卷全球，必将对我国经济社会发展带来深远影响。
两年来，中国政府为了推动大数据、电子商务、互联网+等领域发展，先后出台了一系列政策举措，信息经济迎来了快速发展的黄金时期。据预测，未来5年中国大数据产业规模年均增长率将会超过50%，到2020年中国的数据总量将会占全球数据总量的20%，届时中国将成为世界第一数据资源大国和全球的数据中心。可以预见，以大数据为代表的信息经济对促进传统产业升级，培育壮大新动能，必将发挥越来越重要的作用。
贵州将成为中国大数据发展的标杆
指出，网信事业代表着新的生产力，新的发展方向。我认为，实施大数据战略就是要顺应信息革命的浪潮，让互联网成为创新驱动发展的先导力量，让信息化更好地服务经济社会发展，为引领新常态提供新动力。
信息革命是当今人类社会最为深刻的一场变革，机遇不容错失，我们也希望并相信贵州的大数据综合试验区一定会打造成中国大数据发展的标杆，中央网信办和国家互联网信息办将积极支持贵州在大数据共享开放、产业聚集、资源流通、制度创新等方面的探索和实践。
希望在贵州建立一个大数据的灾备中心
大数据的存储越集中，安全责任越大。腾讯在天津有一个亚洲最大的数据中心，去年天津大爆炸的时候，数据中心离爆炸点只有1.5公里，受到巨大冲击，门、墙和柴油发电机全部都扭曲了，这件事情给腾讯敲响了警钟。
之后，我们开始考虑在贵州建一个数据中心。贵州有很多优势，水电充足，电力成本较低，还有很多恒温恒湿的山洞，在贵州建立大数据的灾备中心是一个非常合适的选择，我也希望在座的各位企业家和我们一起来贵州发展。
共同推动大数据产业发展
很高兴再次来到贵阳参加这次峰会，过去几年我在中国待了很长时间，中国成为高通越来越重要的市场，我们在中国有很多伙伴，我们希望和大家一起取得更大成功。
中国大数据产业的巨大市场对于高通来说是非常难得的发展机会。去年秋天，高通与贵州共同成立了一家合资公司，这家合资公司旨在向中国的客户提供先进的技术解决方案，生产中国最优秀的大数据产品，进一步推动中国大数据产业的发展。
与贵阳探讨建立无人车实验区
因为有了大数据，我们现在可以实现很多发展，比如说像语音图像识别，自然语言的理解，甚至无人驾驶汽车。我们正在跟贵阳市政府探讨建立无人车实验区。无人车是一个典型的人工智能应用，它用一台电脑加上轮子来实现司机所能做的事情，能够看得明白，能够听得到，能够理解，并且能够处理大数据。
百度在过去十几年一直致力于人工智能的投入，我们希望未来和在座更多企业家一起为中国的人工智能技术的发展和进步作出我们的贡献，也非常期待中国能够成为全球领先的人工智能技术大国。
大数据为贵州发展搭建平台
今年数博会的主题是大数据开启智能时代，这与微软面向未来的智能大数据战略不谋而合。今天，数据越来越多，但只有经过精雕细琢数据才能实现它的真正价值。
贵州将大数据产业发展作为经济发展的重点，为其经济增长繁荣搭建了一个绝妙的平台，信息化技术的提升无疑将使贵州成为吸引旅游、投资、企业家和创客的天堂，我非常欣慰看到微软积极参与贵州大数据建设，并在人才培训，促进就业，推动创新等方面发挥自己的积极作用，我也由衷希望微软的技术与经验能帮助更多地区发展，让人们过上更加智能、富足和幸福的生活。
与贵阳已在多方面展开深度合作
我们的战略与中国的经济发展一直保持一致。医疗改革是中国最重要的国策之一，我们在贵阳与市政府合作建立了基于HPE云平台的人口健康信息云，这是目前全国唯一的以全市为单位把健康档案和电子病例整合在一起的云平台，服务于470万人口，1000多家公立医院机构，未来还会聚集全省的医疗健康大数据，将帮助贵州4000万人的医疗保障。
人工智能推动经济发展范文5
“移动互联网的效率已经放缓，但它的体量是很大的，还有很多可以创新的地方。人工智能是在云端的，而移动互联网很多是终端的变化，终端变化和云端变化两者是相辅相成的，不是有这边就没有另外一边。人工智能绝对是一个大的风口，但是现在未必到了最关键的时间。”面对记者的提问，腾讯公司董事局主席兼CEO马化腾回答得四平八稳。这一幕，发生在第三届世界互联网大会企业家代表集体采访会上。
11月15日至18日，第三届世界互联网大会以“乌镇进行时”为主题特设的系列会，在乌镇互联网国际会展中心新闻厅连续召开。系列会共计10场，包括4场会、5场集体采访和1场记者见面会，分别为：浙江省国家信息经济示范区建设新闻会、“互联网之光”博览会新闻会、大会闭幕新闻会、国家信息化发展评价报告专题会；浙江省信息产业领军企业家集体采访、专家代表集体采访、数字经济专场集体采访、企业家代表集体采访（两场）；“世界互联网领先科技成果活动”记者见面会。
最科技：彰显互联网创新力量
“举办世界互联网领先科技成果活动，目的在于展现全球互联网领域的最新科技成果，扩大互联网创新力量的影响力，彰显互联网领域从业者的创造性贡献，搭建一个全方位的创新交流平台。”在“世界互联网领先科技成果活动”记者见面会上，国家网信办信息化发展局局长徐愈介绍道。
作为领先科技成果活动的主持人，中国工程院院士、中国互联网协会理事长邬贺铨对这场活动的价值和意义深有感触。“这次给了大家一个信心：互联网是有可能成为新的经济增长点的。希望通过这次彰显互联网创新的力量，正如主席所说，互联网是当今科技创新竞争的高地、是最活跃的。”
在这场记者会上，加利福尼亚大学伯克利分校教授胡正明表示，这种形式的活动，既能鼓励人们将智慧更多地用于科技创新，又可以激励年轻人在互联网领域抓住更多的创新机遇。
自今年3月以来，谷歌智能机器人AlphaGo大胜世界围棋冠军李世石后，人工智能便被推到了舞台中央，此次大会更是频频被提及。百度公司总裁张亚勤在记者见面会上坦言，人工智能其实并不神秘，已经走过60年的发展历史。近10年中，由于深度学习、大数据、计算能力的不断增强，所以变得比较实用了，现在已经比较广泛地应用于我们的日常生活中。
而人工智能的基础是数字经济，作为大数据先行者，贵州一直在致力于大数据产业发展。贵阳市副市长徐昊在“数字经济专场集体采访”中透露了贵州大数据产业的布局和规划。一是要让推动数字经济发展的企业做主角，企业是创新的主角，企业是创新的活力之源；二是要做好打基础的工作，发展数字经济，全球形成共识，首先要做好基础设施建设；三是做好一块试验田，这个试验区意味着先行先试，在互联网时代、在数字经济时代，很多先行先试是颠覆性的。
最有效：潘多拉魔盒变身世界宝库
主席说互联网是一把双刃剑，用得好可以打开阿里巴巴的宝库，用不好就是潘多拉的魔盒。如何携手共建网络空间命运共同体是一个非常深刻的命题，创新驱动是手段，造福人类是根本目的。那么，如何让互联网成为造福人类的宝库，怎样缩短数字鸿沟，我们又该如何构建世界命运共同体？
“命运共同体一定是共同治理，而且在不同的层面上，既有国家、政府层面，也有企业、技术层面，更有网民等各个层面来共同构建命运共同体。”国家网信办网络新闻信息传播局局长姜军在“专家代表集体采访会”上表示，在全球互联网治理上各国、各企业要协同联动。
如何协同联动？在复旦大学中国研究院院长张维为看来，第三届世界互联网大会就是很好的方式，大家针对不同议题分别讨论，逐步形成一种世界范围内的共识。“总的框架是国际社会应该形成共识，首先就应该是尊重网络，因为网络是自然空间和政治空间的延伸，所以要达成这个共识。”
随着互联网发展程度加深，旧体制被打破，新规则在不断形成。清华大学公共管理学院院长薛澜建议，在新规则形成过程中，各国通过民主协商的方式，让企业、政府和社会共同参与，最后让这套新的规则引导网络空间更健康地发展。
在构建命运共同体的过程中，既需要政府和国际组织进行网络空间治理，又需要网民自治，缺一不可。“这两种方式都很重要。网络社区里有许多规则及契约，这些规则形成网民的行为准则，大家要进入这个社区就必须遵守这样的规则。这些规则是通过自下而上的讨论产生的。而政府的治理是制定规则，如果我们单独强调政府的治理，那么成本是比较高的，所以我主张把这两个方面结合起来。”武汉大学资深教授马费成在专家代表集体采访会上建议，“要双管齐下，既要自律也要他律”。
最浙江：让信息插上腾飞的翅膀
世界互联网大会永久落户浙江乌镇，不仅使乌镇成为世界的焦点，更为浙江经济社会发展，特别是以互联网为核心的信息经济，带来了重大的机遇。在第三届世界互联网大会开幕之际，中央网信办、国家发展改革委批复浙江，同意设立国家信息经济示范区；工业和信息化部批复浙江同意设立杭州国家级互联网骨干直联点。
国家网信办副主任王秀军在“浙江省国家信息经济示范区建设新闻会”上表示，希望浙江省通过国家信息经济示范区创建工作促进省内经济社会的全面发展，并为我国经济社会转型升级探索出新路，在全球数字经济发展中树立中国标杆。
“设立国家级互联网骨干直联点，对于建设完善我国的信息网络基础设施、满足社会信息服务需求、促进经济转型升级和推动区域协调发展具有重要的战略意义。”工信部副部长陈肇雄提出要求，力争2017年上半年建成开通。
人工智能推动经济发展范文6
1、上证今日回多均的表现（理论上是回踩后又上，撑起半边天）
2、成交量的变化，2000亿还挺有意思。
消息面依然偏多
本周三SJD召开，央行行长表示，今年以来经济增长动能有所回升，上半年GDP增速达6.9%，下半年有望实现7%；中国9月M2同比增长9.2%，增速八个月来首次反弹，社融、新增人民币贷款均超预期；中国9月PPI同比 6.9%，创半年新高；
证监会对大股东清仓式减持重拳打击；发改委将重点在加快产业培育、打造创新示范、强化环境支撑3个方面持续发力，推动人工智能产业快速发展；
农业部发展计划司副司长介绍，2013-2016年贫困地区农村居民人均收入连续保持两位数增长，年均实际增长10.7%等，继续提振多头信心，维稳市场。
利空消息主要包括：新华社周评称，治理金融乱象监管部门不能放松警惕；截至10月13日，两市融资余额减少6.32亿元，数额不大；乐视网巨亏16亿，7年盈利几乎亏完，虽未复牌但是创业板指下跌的主要诱因。
