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当AI开始深度思考，人类如何守住自己的慢思考能力？
时间：2025/04/28

【导(dǎo)语】在人工智能迅猛发展的今天，AI大模型已成为推动科技进步和社会变革的核心力量。从依赖规则基础的专家系统到具备深度学习与推理能力的神经网络模型，AI逐渐从“快思考”向“慢思考”转变。这一转变不仅得益于计算能力的提升和数据量的增加，更受到了丹尼尔·卡尼曼双系统理论的深刻影响。然而，当AI开始以沉稳、深入的方式处理信息时，人类却在快节奏的信息漩涡中逐渐失去了深度思考的耐心和能力。本文将探

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借助AI应用，自闭症人群开始有可能真正“读懂他人”
时间：2025/04/28

【导语】在社交场合中，自闭症患者常感困惑与尴尬，但随着AI技术的发展，这(zhè)一(yī)群(qún)体(tǐ)找(zhǎo)到(dào)了(le)理(lǐ)解(jiě)社(shè)交(jiāo)“潜(qián)规(guī)则(zé)”的(de)新(xīn)助(zhù)手(shǒu)。AI应(yīng)用(yòng)如(rú)Autistic Translator等(děng)，正(zhèng)

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气温“过山车”现象未来或更频繁且更剧烈
时间：2025/04/28

【导语】中山大学教授刘小平、罗明团队携手中国科学院裴韬研究员团队，在《自然-通讯》上发表最新研究，首次揭示了全球变暖下气温冷暖急剧翻转的新现象。这种“过山车”式气温变化影响深远，比单一异常气温事件更为严重。研究显示，自20世纪中期以来，此类事件频次增加、强度加剧，未来可能进一步恶化。研究成果对提升社会应对极端气候风险能力至关重要，建议相关部门改进早期预警系统以减少损失。论文详情见链接。中山大学教授

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今日科普|数据挖掘的定义与意义
时间：2025/04/28

数据挖掘，顾名思义，是指从大量数据中提取有价值的、潜在的、未知的知识和信息的过程。它涵盖了多种技术和方法，包括机器学习、统计分析、模式识别、数据预处理等。数据挖掘的本质在于通过各种算法和技术，从复杂的数据集中发现模式、趋势和关系，从而为决策提供支持。数据挖掘🍭不仅是一门技术，更是一个涉及计算机科学、统计学、人工智能和信息科学等多学科的交叉领域。数据挖掘的意义数据挖掘的意义在于发现隐藏模式、

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超级干细胞有助改善生育治疗
时间：2025/04/28

【导语】丹麦哥本哈根大学团队通过改变饮食条件，成功培育出更易分化为其他细胞类型的超级干细胞。这些干细胞活力更强，分化潜力更大，尤其在生育治疗领域展现出巨大潜力。研究表明，超级干细胞能显著提升体外受精（IVF）的成功率，为生殖医学领域带来新希望。干细胞形态（艺术图）。图片来源：视觉中国丹麦哥本哈根大学团队在一项新研究中发现，通过改变饮食条件，可以培育出更易发育成其他细胞类型的超级干细胞。这些干细胞比

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我的科学观｜张峥：AI快速迭代，我们更需学会如何与科技共处
时间：2025/04/28

【导语】在AI时代，学习目标已超越单纯掌握AI技能，更侧重于培养脱离技术辅助时的独立思考与创新能(néng)力(lì)。随(suí)着(zhe)人工智能技术的迅猛发展，教育改革迫在眉睫。本文探讨了AI对教育的影响，强调了通识教育与创新思维的重要性，同时提出在技术进步中保持人性温度，正确看待技术与世界，以及如何通过教育改革应对未来挑战的思考。·AI时代的学习目标不仅是学会使用AI，更重要的是让人学会

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机器学习数据挖掘技术
时间：2025/04/28

机器学习（Machine Learning）是指使计算机在没有明确编程的情况下📞从数据中学习出规律和预测的科学。它可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等几种类型。数据挖掘（Data Mining）则是指从大量数据中发现新的、有价值的信息和知识的过程，涉及到数据收集、预处理、选择、清洗、转换、分析、模型构建和评估等多个环节。通过数据挖掘，企业可以发现隐藏的趋势、规律和关联关系，

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今日科普|数据分析与挖掘技术
时间：2025/04/28

数据分析是指对数据进行收集、清洗、处理和解释的过程，旨在发现数据中的规律和趋势，为决策提供依据。而数据挖掘则是从大量数据中自动搜索有价值信息的过程，侧重于发现隐藏的模式和知识。例如，数据分析可能会告诉你某个产品的销售趋势，而数据挖掘则可以帮助你发现哪些因素影响了销售。这两者在大数据时代的应用广泛，已经成为企业和组织不可或缺的一部分。二、数据分析与挖掘的主要应用数据分析与挖掘技术在多个领域展现出了巨

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数据挖掘技术应用
时间：2025/04/27

数据挖掘技术，简而言之，就是从海量数据中提取有价值信息的过程。它利用统计学、机器学习和数据库技术等多种方法，对复杂数据进行分析和模式识别。数据挖掘的核心在于其能够处理的数据规模之大、数据类型之多样，以及挖掘出的信息之有价值。据互联网数据中心（IDC）的定义，大数据具有数量（volume）、多样（variety）、速度（velocity）和价值（value）四大特征，而数据挖掘正是实现大数据价值的关

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数据挖掘技术应用探索
时间：2025/04/27

数据挖掘是指有组织有目的地收集数据、分析数据，并从这些大量数据中提取出需要的有用信息，从而寻找出数据中存在的规律、规则、知识以及模式、关联、变化、异常和有意义的结构。数据挖掘是一门涉及面很广的交叉学科，包括数理统计、人工智能、计算机等，涉及机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别等相关技术。据统计，截至2025年，全球总的数据量就增加了1.8ZB，人均数据资源至少200GB，且这一数值还在以

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