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LT是什么材料

锂皂石，具有质地细腻，硬度小的特点，是一种含镁、锂、硅的灰白色粘土矿物。

矿物简介

锂皂石是一种含镁、锂、硅的粘土矿物，属蒙托石、蛭石族中的蛭石亚族，晶体结构为三八面体型。一般为灰白色，质地细腻，硬度小而具滑感。锂皂石加入水中，能很快膨胀，形成包含大量水网络结构的凝胶，具有较好的触变性、分散性、悬浮性和增稠性。因此，锂皂石可做为多种涂料、化妆品、医药、增稠剂、分散剂、悬浮剂、烟雾剂、乳胶稳定剂、橡胶胶乳等使用。

优点︰ LT无机凝胶（锂皂石）是一种人工合成白色粉状硅酸镁锂胶体材料，与英国Laponite产品性能近。LT无机凝胶（锂皂石）在水中具有极大的成胶性能, 在水分散体系中, 硅酸镁锂矿物微细颗粒的晶面和晶结合, 形成包含大量水分子的触变性凝胶, 其成胶能力表现在较低的固含量下, 能形成较高粘度的胶体。

【特点】

1、粒度极细: 颗粒呈不规则片状, 片宽约50纳米, 片厚约15纳米。

2、胶体性能: 能较好地分散在水中, 水化膨胀形成半透明-透明的触变性凝胶, 2.5%无机凝胶水分散体粘度为>800mpa.s。

3、流变性: 具有良好水（冷水和热水）分散性和控制、调节水分散体系流变性能的能力 。

4、PH值：水分散体呈微碱性（PH9～10)，可调节成中性或微酸性。

5、耐酸、碱性：在LT无机凝胶水分散体系中加入少量酸、碱、盐等电解质，不会使胶体粘度降低或凝结，对电解质有较大的容耐性，胶体稳定性能良好。

6、配伍性: 与有机阴离子胶体有较好的相容性和配伍性, 能起到协同增稠作用。

7、交换和吸附性能：具有阳离子交换和吸附性能, 还能与脂肪胺、季胺盐等反应达到有机化, 还具有吸收香精、色素、颜料或酶制剂, 增加香味、减少药物苦味等功能。

8、悬浮性能:LT无机凝胶特有的包水网络结构具良好悬浮稳定性, 能有效地托浮各类粉料, 悬浮性能超过其它有机、无机悬浮剂。

9、乳化体稳定性能: 对水包油和油包水乳化体系具有较好的稳定性能, 还具有优良的展布性和成膜性。

10、稳定良好的化学性能: 长期存放不变质、不霉变。

中国在人工智能领域的科研实力怎么样

昨天，中国科学院文献情报中心与科睿唯安在北京召开《G20国家科技竞争格局之辩》系列报告发布暨研讨会，聚焦于G20国家的科技发展现状，追踪研究各国总体及人工智能领域的科研表现力和技术创新力，为中国建设科技强国和世界人工智能创新中心提供有价值的信息支撑和决策分析依据。而其中的《人工智能专题报告》指出中国科研实力不断上升，更是处于G20中上游水平，但配套的人才储备以及经费投入仍需加强。

其实近两年来，我们都可以清楚地感受到AI人工智能、深度计算、机器学习已经成为科技巨头竞相重点攻关目标，同时各国政府都看到其未来重要性，有相应的布局与支持计划。

《G20国家科技竞争格局之辩》指出，G20国家占据了世界科研论文成果总额的90%，意味着科研实力被这个20个国家牢牢掌控。其中中国的科研表现力提升迅速，科研经费投入、科研论文产出与学术影响力在2012-2016年均跃居世界第二位，其中关于化学、计算机科学、工程学、材料科学和物理学学科处于领先地位；同时中国在2012-2016年的专利申请量超过美国，居世界第一位。

而在人工智能方面，中国同样是增速明显，在人工智能的四个分支领域，中国表现最突出的是机器学习、自然语言处理和计算机视觉三个领域，稍微欠缺的一环是在语音处理上，不过仍处于G20国家中上游水准。另一方面报告指出中国人才储备、学术研究力量、经费资助仍需努力，形成了“美国一家独大，英国、印度和加拿大等紧随其后，中国尚有明显差距”的竞争局面。

目前G20国家在医疗、交通、教育和金融行业的人工智能研发及应用呈现百花齐放的景象，中国已经注重人工智能技术在行业上的应用于投入，并持续深耕，目前已经有相当一批产品已经进入商业以及公众生活等多个环节，加上早前乐观地估计中国2020年AI市场规模有望突破1600亿，可见人工智能前景非常广阔。

兴业银行业lT岗位主要是做什么

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1、 国家211工程院校全日制硕士及以上学历，计算机或计算机相关专业应届毕业生；

2、 曾在省部级及以上期刊、会议上发表过技术论文或参加过校级（含）以上计算机相关领域的技能竞赛并获得荣誉称号的优先考虑；

3、 具有相关领域方向的金融、IT实习经验者或获得相关IT认证证书者优先考虑；

4、 党员、学生干部或在校期间有相关社团活动组织经验者优先考虑。

工作方向：人工智能应用、数据分析与处理、电子商务应用、信息安全管理、需求分析、软件研发、软件测试以及系统、网络、应用系统管理等。

早期人工智能的三大主义

1.符号主义：人工智能源于数理逻辑

智能主要是知识表示、逻辑推理和知识运用，重在表示和推理

认知和思维的基本单元是符号

逻辑演绎描述智能行为

2.行为主义：人工智能源于控制

智能取决于感知和动作，重在外在交互，可学习、进化

模拟生物智能行为

建立感知

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决策的控制系统

3.连结主义：源于人脑模型

着重于人脑结构的模拟，建立连接机制和学习模型

模拟人脑的神经网络

建立输入

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输出的非线性关系

人工智能的发展，在不同的时间阶段经历了不同的流派，并且相互之间盛衰有别。目前人工智能的主要学派有下列三家：

符号主义(symbolicism)，又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派，其原理主要为物理符号系统，即符号操作系统，假设和有限合理性原理。

连接主义(connectionism)，又称为仿生学派或生理学派，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。

行为主义(actionism)，又称为进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。

会发现三者的根源依据存在着较大的差异性，也为后世的学派发展产生了较为深远的影响。

符号主义(优秀的老式人工智能)

认为人工智能源于数理逻辑，主张用公理和逻辑体系搭建一套人工智能系统。代表的有支持向量机(SVM)，长短期记忆(LSTM)算法。

数理逻辑从19世纪末起得以迅速发展，到20世纪30年代开始用于描述智能行为。计算机出现后，又在计算机上实现了逻辑演绎系统。其有代表性的成果为启发式程序LT逻辑理论家，它证明了38条数学定理，表明了可以应用计算机研究人的思维过程，模拟人类智能活动。

正是这些符号主义者，早在1956年首先采用“人工智能”这个术语。后来又发展了启发式算法 > 专家系统 > 知识工程理论与技术，并在20世纪80年代取得很大发展。

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