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原因何(🚅)在(zà(🗜)i )？政策导向(xiàng )起到重(📘)要作(🍬)用。

例(lì )如，在基础设施(💿)方(fā(🤡)ng )面，投入超(chāo )过10亿英镑(🔥)来使(🏅)英国(guó )拥有5G移动网(wǎ(🚯)ng )络和(🛬)全光纤宽带等(děng )世界(📽)一流(🚊)的数字基(jī )础设施。

“产(🌒)出效(🃏)益滞后于投(tóu )入是高科技(🎆)(jì )领域的常态，而增(zēng )速放(🕥)缓也在一定程(chéng )度上说明(➡)了(le )军民深入融合存在(zài )不(🔨)通畅(⛽)的隐(yǐn )患。

”李连宏提示(🐐)(shì )了(🔃)另外一个明显的(de )变化(📩)，因为(💧)(wéi )军民融合在传统领(📇)(lǐng )域(😷)固有格局已形成(chéng )、(😞)很难(🏺)快速(sù )改变，所以需在(🔝)开(kā(🌖)i )发战略新兴(xìng )领域发(😡)力。

原(🏳)因何(hé )在？政策导向(🏵)起到(🧞)(dào )重要作用。

该研究由韩国(🔦)晋州(zhōu )国立教育大(dà )学科(👠)学教育部金景(jǐng )洙、美国(🌱)科罗拉多(duō )大学足迹博(bó(🔎) )物馆(🍏)馆长马丁·洛(luò )克利(🐂)教授(♟)、韩国国(guó )家文化遗(📀)产(chǎ(🥝)n )研究所负责人林钟(zhō(🍧)ng )悳博(🆖)士和邢(xíng )立达等学者(🔌)共同(🕐)完(wán )成。

日本：有所侧(🥛)(cè )重(🎸)地发展人(rén )工智能

中(🧐)国在(🕥)人工(gōng )智能应用方(fā(⏩)ng )面有(📃)优势

其中包括(kuò )：通过在(💸)研发、技(jì )能和管理创(chuà(🏀)ng )新方面的投入，使(shǐ )英国成(🏃)为人(rén )工智能和数据驱动(🐔)(dòng )创新领域的全球中(zhōng )心(🏓)；支(⭕)持各(gè )行各业通过应(🔌)用人(👣)(rén )工智能和数据分析(🏛)(xī )技(🍵)术来提高(gāo )生产力；(😫)设立(📥)数据(jù )伦理和创新(xī(🐧)n )中心(🎵)，使英国在安(ān )全和符(📳)合伦(🛳)理地应(yīng )用数据方面(👀)(miàn )处(🤜)于领先，增强英(yīng )国网络安(💼)全(quán )能力；通过在科学(xué(💧) )、技术、工程和数(shù )学以(🍧)及计算(suàn )机教学等领域的(🔒)投(tóu )入，帮助人(rén )们发展获(⏸)得岗(📙)位所(suǒ )需技能。