特征构建指的是从原始数据中人工的构建新的特征。

当前，各国人工智能治理侧重各有不同，但整体上呈现加速演进态势，即从初期构建以“软法”为导向的社会规范体系，开始迈向以“硬法”为保障的风险防控体系。

隐私计算技术助力人工智能数据安全可靠地进行协作。

自动机器学习技术是提升工程化能力的重要能力。

现在，深度学习虽然超越了机器学习模型的神经科学观点，但是并不能应用于那些并非受神经科学启发的机器学习框架。

发展人工智能的最终目标是要替代人类智能。

在算力突破方面的研究中，类脑芯片、存内计算、量子计算等技术可实现高算力、低功耗的优点，目前技术已基本成熟。

知识计算成为推动人工智能从认知智能向感知智能转变的重要探索。

《新一代人工智能发展规划》指出，要构建泛在安全高效的智能化基础设施体系，具体包括（）。

数字孪生可以在以下哪些场景应用（）。

人工智能工程化聚焦（）全生命流程的高效耦合。