如何解决不平衡数据集的分类问题（）。

在算法层面，超大规模（）等成为近两年最受关注的热点之一，不断刷新各领域榜单。

中国《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035远景目标纲要的建议》指出，要瞄准人工智能等前沿领域，实施一批具有前瞻性、战略性重大科技项目，推动（）健康发展。

习近平总书记多次作出重要指示，强调“要深入把握新一代（）发展的特点，加强人工智能和产业发展融合，为高质量发展提供新动能”。

国际组织、行业协会提出应将监管之手扩展到人工智能方面，手段不包括（）。

2017年7月20日，国务院正式印发了《新一代人工智能发展规划》，提出到2025年实现我国人工智能（）。

（）年，人工智能首入中国政府工作报告意味着其已经上升至国家战略高度。

随着（）在计算机视觉、语音识别以及自然语言处理领域取得的成功，近几年来，无论是在消费者端还是在企业端，已经有许多 依赖人工智能技术的应用臻于成熟，并开始渗透到我们生活的方方面面。

工程实践能力日益成为释放人工智能技术红利的重要支撑，人工智能研发管理体系日益完善，以（）为代表的自动运维技术收到越来越多的关注，“小作坊、项目制”的赋能方式正在成为历史，未来将会更加便捷、高效地实现人工智能落地应用和产品交付。

人工智能的快速发展推动数据规模不断提升。据IDC测算，2025年全球数据规模将达到163（），其中80%-90%是非结构化数据。

当前人工智能算力持续突破，面向训练用和推断用的芯片仍在快速推进，基于（）的训练芯片持续增多。