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在数据匮乏或仅有少量数据和抽象概念的时候，“小样本概念学习”便有了用武之地。“这种方式在不需要算力或数据堆积、成本可控的情况下也能求解很多问题。”论文第一作者、北京通用人工智能研究院研究员张驰介绍，北京大学教授朱松纯早在上世纪90年代就提出了一种研究思路，即用统计数据建模的方式找出现有少量数据间的联系，用高效率的算法来代替穷举，从而求解问题。
国家防总办公室、应急管理部28日点对点调度广东等省，要求深刻汲取近年灾害教训，加密监测预警和联合会商研判，严格落实预警和应急响应联动、直达基层责任人的临灾预警“叫应”机制，提前果断转移危险区群众；前置布防抢险救援队伍和物资装备，做好江河流域性洪水防御工作，强化中小水库度汛、山洪灾害、中小河流洪水和城乡内涝等薄弱环节防范应对，全力保障人民群众生命财产安全。
人工智能系统主要以海量数据为基础，利用大量算力和存储进行数据“检索”，核心范式是深度学习。近年来，这类人工智能取得显著进展，诞生了以生成式人工智能为代表的热门应用。国际学术前沿追逐的另一个焦点是“小样本概念学习”，这一人工智能范式旨在探索教会人工智能系统掌握抽象概念学习和认知推理的能力。
浙江省市场监管局党委书记、局长谢小云表示，下一步，将完善浙江个体工商户发展状况监测点布局、建立常态化沟通交流机制、畅通问题咨询和意见征集渠道；做实“载体建设”的文章，当好咨询“顾问”，建好培训“基地”，搭好综合“驿站”；做优“便利融资”的文章，创设特色产品，提供专属服务，强化平台支撑；做深“信用赋能”的文章，做到信用信息全量归集，信用评价精准“画像”，信贷资质加速“嬗变”，精准施策，全面推进金融助力个体劳动者能力提升行动落地见效。