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上世纪50年代以来，科学家想了很多办法，试图让计算机具备人的感知与认知智能，但收效不大。近年来，大数据驱动的深度学习、机器学习取得重大突破，其底层逻辑不是模仿人脑运作，而是基于数据的统计建模。
尽管中国并未采取集中清缴清欠税收等行动，但随着税收大数据广泛应用，网状、系统性税收风险分析取代了此前个人经验点对点分析，税收征管力度事实上在不断强化，税收征收率在不断提高。以前企业偷漏税可能不容易被发现，但近些年通过税收大数据，税务部门会收到企业风险提示，并跟企业确认，不少企业需要依法补缴税款。
清华大学学生职业发展指导中心主任谢矜告诉中青报·中青网记者，今年，参加洽谈会的企业对于AI融合类岗位的需求量是逐渐增多的。但纯粹AI类岗位的招聘需求，目前还没有出现显著的井喷现象。多数企业希望拥有AI能力的复合型人才去赋能不同产业的发展。
她颇为气愤道：“这样重要的条款，先前保险公司没有工作人员告知我，也没有用显著方式标明。我现在想退掉这款保险，结果被告知只能返还几十元。既不给赔也不给退，真是太坑了！”
如何借助AI的能力，满足医生与病患的实际需求？AI赋能医疗的边界在哪里？应从法规层面施以哪些便利、哪些限制……想要答出这些问题，不仅需要了解计算机与人工智能的工作原理，更需要临床经验的大量积累。
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