人工智能的近期目标是（ ）。

（）成为了人工智能“三维”发展新坐标，牵引人工智能技术产业迈向新的阶段。

复杂的深度学习模型需要消耗大量的存储空间和计算资源，具备低内存和低计算量优势的技术成为业界需求。轻量化深度学习成为解决这一挑战的重要技术，比如（）。

推进人工智能大发展的因素有（）。

人工智能带来的变化包括（）。

预训练大模型的优势在于（）。

数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成（）的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。

人工智能技术可以在（）方面与元宇宙技术相结合。

边缘计算的优势包括（）。

边缘计算的缺点包括（）。

调度智能化的最终目标是建立一个基于广域同步信息的网络保护和紧急控制一体化的新理论与新技术，协调电力系统（）等具有多道安全防线的综合防御体系