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今天,隨著數(shù)據(jù)資源不斷增長和需要求解的科學問題日益復雜,科學研究的范式應運而生,就是在“數(shù)據(jù)范式”基礎上,引入了智能技術,強調人的決策機制與數(shù)據(jù)分析的融合,將數(shù)據(jù)科學和計算智能有效地結合起來,利用AI技術學習模擬預測和優(yōu)化自然界和人類社會的各種現(xiàn)象和規(guī)律,以解決各種科研問題,從而推動科學發(fā)現(xiàn)和創(chuàng)新,這就是科學研究“人工智能驅動范式”(AIForScience。對《行動計劃》提到的“加速科學研究范式變革”,中國科學院院士復旦大學校長金力表示,傳統(tǒng)的科研范式經歷了4個階段演化從通過實驗描述自然現(xiàn)象的“實驗范式”,到通過模型或歸納進行研究的“理論范式”,再到應用計算機仿真模擬解決學科問題的“計算范式”,再到通過大數(shù)據(jù)分析研究事物內在關系的“數(shù)據(jù)范式”。

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從微觀層面看,伴隨行業(yè)出清和競爭優(yōu)化,企業(yè)盈利有望逐步恢復,在市場***極低的估值分位下,未來市場有望趨于向好。在2019年-2021年行業(yè)高景氣和產能快速投入下,過去三年看到企業(yè)盈利壓力有所增加,但隨著新“國九條”出臺后,市場競爭格局已有所變化,逐漸回歸理性。結合對科技行業(yè)中觀與微觀層面的持續(xù)跟蹤和深入研究,王貴重對后續(xù)市場持謹慎樂觀態(tài)度,認為結構性機會將越來越多。

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