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21世纪的科学技术还将创造哪些神话故事?
自动驾驶：自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。
中国牛郎织女故事中的天河，与欧洲神话传说中的银河异曲同工，都是古代人对宇宙伟大的幻想，空旷的宇宙是人类下一个目标，各种探测器和宇宙飞船都步入太空中，寻求下一个文明。
登月：随着科学技术的发展，人类未来可能将建立沿月球轨道飞行的实验室，把月球作为登上更遥远行星的一个落脚点。飞上月球，这是人类千百年来的梦想。就在20世纪后半期，人类终于成功实现了这一伟大梦想。
科学创造的神话有哪些如下：电视的诞生，是人类20世纪最伟大的发明之一。没有电视的生活在现代社会是无法想象的。
二十世纪的科学技术还创造了的神话如下：电子显微镜的发明：电子显微镜的发明使得科学家可以观察到更微小的物体，从而揭示了微观世界的奥秘。
突破低温极限 在过去，科学界有个共识就是我们没有办法将一个物体冷却到“量子极限”以下。为了获得低温，物理学家会利用激光来让原子速度降低从而降低他们的热振动。
人工智能与机器学习,人工智能与模式识别的区别与联系
人工智能、机器学习、深度学习三者的关系，是相继包含的关系。机器学习是人工智能的一个子领域，而深度学习是一种机器学习方法，机器学习还有很多其他模型和方法，例如：逻辑回归、支持向量机、决策树等等。
数据类型不同：图像处理和计算机视觉主要处理图像和视频等数据，机器学习和模式识别则主要处理非图像数据。
可以说，机器学习是实现人工智能的一种方法或技术手段。通过机器学习，计算机可以从大数据中提取规律和模式，并根据这些模式做出智能化的决策或行为。
人工智能是一个更大的概念，用来创造能够模拟人类思维能力和行为的智能机器，而机器学习是人工智能的一个应用或子集。它允许机器在没有显式编程的情况下从数据中学习。
数据依赖性 深度学习与传统的机器学习最主要的区别在于随着数据规模的增加其性能也不断增长。当数据很少时，深度学习算法的性能并不好。这是因为深度学习算法需要大量的数据来完美地理解它。
机器学习与人工智能将应用于哪些安全领域
在过去，关注网络和终端的保护就可以了，而如今应用程序，云服务和移动设备（例如平板电脑，手机，蓝牙设备和智能手表）的加入，使得组织机构的发展这些项目的同时，必须针对它们做好足够的防御。
交通出行领域：共享单车、共享电车、共享汽车方便了出行，让出行成本降低。智能辅助驾驶系统帮助人们安全驾驶，安全出行。
人工智能（AI）在网络安全领域的应用，包括机器学习和深度学习等技术，可以用于检测恶意活动、识别异常行为并加强网络防御。
人工智能在网络安全领域的应用预测恶意软件防御。预测恶意软件防御使用机器学习和统计模型来发现恶意软件家族的特征，预测进化方向，并提前防御。
该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
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