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深化人工智能产业化转化与市场化应用
引言
数据是人工智能的核心基础，然而当前的数据获取与处理面临着大量的问题。数据的质量、准确性和实时性等问题亟待解决。不同领域的数据标准化程度差，数据孤岛现象严重，使得数据的有效整合和应用困难重重。数据隐私保护和数据安全性问题也日益突出，进一步增加了数据处理的复杂性。
人工智能的实现不仅仅依赖于算法本身，还需要强大的计算资源和硬件支持。目前的人工智能计算主要依赖于高性能的处理器与图形处理单元（GPU），但这类硬件的计算能力仍存在瓶颈，尤其是在一些需要海量数据处理的领域。人工智能技术的部署往往需要大量的硬件设备与
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