在过去的几十年里，人工智能技术迅猛发展，改变了每个人的日常生活，深刻改变了人类社会的进程。开发人工智能的目的是通过减少劳动、增加生活便利、促进社会公益来造福人类。然而，最近的研究和人工智能应用表明，人工智能可能会对人类造成意外伤害，例如，在安全关键的情况下做出不可靠的决定，或通过无意中歧视一个或多个群体而破坏公平。

近年来，机器学习技术飞速发展，并在自然语言处理、图像识别、搜索推荐等领域得到了广泛的应用。然而，现有大量开放部署的机器学习模型在模型安全与数据隐私方面面临着严峻的挑战。

自动驾驶存在单车智能自动驾驶（Autonomous Driving，AD）和车路协同自动驾驶（Vehicle-Infrastructure Cooperated Autonomous Driving，VICDA）两种技术路线。车路协同是单车智能的高级发展形式，能让自动驾驶行车更安全、行驶范围更广泛、落地更经济。

大脑一生面临的挑战重重，从出生到成熟，从衰老到死亡，外界环境时常波动，身体结构也一直在变化。为了适应生存，神经连接也在不断改变，比如在生殖期开始有新的连接形成，在学习过程中的神经连接随着外界反馈会不断自我修正，而与躯体运动相关的连接则一直保持强有力的输出等等。这些变化现象背后的规律如何？要回答这个问题，需要系统地观察全脑所有神经元的发育轨迹，才能透过现象看本质。

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机器阅读理解（MRC）旨在教机器阅读和理解人类语言，这是自然语言处理（NLP）的长期目标。随着深度神经网络的爆发和上下文语言模型（contextualized language models-CLM）的发展，MRC的研究经历了两个重大突破。作为一种现象，MRC和CLM对NLP社区有很大的影响。

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命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）作为自然语言处理领域经典的研究主题，是智能问答、知识图谱等任务的基础技术。领域命名实体识别（Domain Named Entity Recognition，DNER）是面向特定领域的NER方案。

可执行基本的注册表修复任务。

该组件可执行包括网络监测在内的几项任务。