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  二是抓人才,持續(xù)培養(yǎng)高素質(zhì)人才隊伍。加強拔尖創(chuàng)新人才、緊缺科技人才培養(yǎng),在實踐中造就一大批戰(zhàn)略科學(xué)家、優(yōu)秀企業(yè)家、卓越工程師、大國工匠、高技能人才。

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  1982年初到美國時,我的兩個求學(xué)方向就是人工智能(AI)與運籌學(xué)(OR)。當時我的導(dǎo)師給我們布置任務(wù),構(gòu)建一個中醫(yī)的專家系統(tǒng),其中包括了專家的信息以及中醫(yī)診斷的方法。那時,互聯(lián)網(wǎng)還沒有出現(xiàn),構(gòu)建這樣一個系統(tǒng)只能依靠不斷地尋訪。我們遇到了很多問題,最突出的問題就是,一些中醫(yī)的診斷方法對于“量”的定義十分模糊,如出現(xiàn)很多“適量”“少許”等字樣。我覺得這可能是經(jīng)驗使然,在專家的腦中,“適量”等詞匯應(yīng)是“量化”的結(jié)果,但對于外人而言,是難以捉摸的。所以在當時的條件下,構(gòu)造這樣一個系統(tǒng),數(shù)據(jù)是不夠的。但恰恰是遇到了這些問題,使我對“量化”產(chǎn)生了興趣,從而投身運籌學(xué)的研究。

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