报(bào )告还显示，随(suí )着普通院校国(guó )防特色学(🎢)科点(diǎn )数(🍕)量的提升，国(guó )防特色学科建(jiàn )设的投资额也(yě )在不断增长，普通院校向国(guó )防科技工业(🖇)输(shū )送人(🔺)才的数量(liàng )年均环比增长可(kě )达17个点。
联邦机构将出台指(zhǐ )南，指导人工(gōng )智能在不同技(🗽)(jì )术和工(🐲)业领域(yù )的发展和应用(yòng )。
”李连宏给出(chū )一组数据：资源共享和人才(cái )共享2017年的指数(shù(⏬) )比2012年基点(🏞)指数(shù )均增加了50%，科(kē )技共享则几乎翻(fān )了一番，增加(jiā )比例达到92.11%。
第四，发展人工(gōng )智能人(🎬)才队伍(wǔ(🥓) )。
日本：有所(suǒ )侧重地发展人(rén )工智能
因为中国(guó )的互联网产业(yè )十分发达，积(jī )累了大(🔴)量数据(jù(💾) )，而数据量越(yuè )大，则越有利(lì )于人工智能的(de )应(yīng )用。
其中包括(kuò )，探索数据共享框架，建立(lì(♿) )数据信任(🕡)机制(zhì )使多方在共享(xiǎng )数据时明确各(gè )自的权利和责任(rèn )，从而保护敏(mǐn )感信息，使数据(✉)的获得更(🚰)为(wéi )便捷，并保证(zhèng )各环节可问责(zé )。
“这也更需(xū )要军民融合决策(cè )者通过深入理(lǐ )解类(🛍)似军民融(🌿)(róng )合发展指数这(zhè )样的研究报告(gào )，客观理性地(dì )把握军民融合(hé )在(zài )资源配置、体(tǐ(🎹) )制机制、(🧓)技术发展等方面的(de )特征与趋势，从而制定科学(xué )的发展规划和(hé )目标。
“从综合(hé )评价来看(🚛)，科(kē )技、(🚊)资源、人才的融合指标(biāo )走势是整个测(cè )评体系中最亮(liàng )眼的三支。
”陈翰哲告诉记者(zhě(🦆) )，研究人员(🌀)通(tōng )过数据对比发(fā )现，国防科技(jì )领域的开放程(chéng )度逐步扩大，非军工单位参(cān )与国防(🦊)科技获得(🎪)(dé )的专利成果数年均增幅7个点(diǎn )；军转民则比(bǐ )较复杂，增长(zhǎng )的贡献主要来(lái )自于国(🍺)防科技工(❄)(gōng )业专利转化民(mín )品项目的数量逐年增长。
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