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本文提出并阐述人工智能研究与应用中亟待解决的10个重大数理基础问题: (1) 大数据的统计学基础; (2) 大数据计算的基础算法; (3) 数据空间的结构与特性; (4) 深度学习的数学机理; (5) 非正规约束下的最优输运; (6) 如何学习学习方法论; (7) 如何突破机器学习的先验假设; (8) 机器学习的自动化; (9) 知识推理与数据学习的融合; (10) 智能寻优与人工智能芯片问题。
