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- Das erste große UI-Modell in China wird veröffentlicht! Das große Modell von Motiff ist der beste Assistent für Designer und optimiert den UI-Design-Workflow
- Künstliche Intelligenz entwickelt sich schneller, als Sie sich vorstellen können. Seit GPT-4 die multimodale Technologie in die Öffentlichkeit gebracht hat, sind multimodale Großmodelle in eine Phase rasanter Entwicklung eingetreten, die sich allmählich von der reinen Modellforschung und -entwicklung hin zur Erforschung und Anwendung in vertikalen Bereichen verlagert und tief in alle Lebensbereiche integriert ist. Im Bereich der Schnittstelleninteraktion haben internationale Technologiegiganten wie Google und Apple in die Forschung und Entwicklung großer multimodaler UI-Modelle investiert, die als einziger Weg für die KI-Revolution im Mobiltelefon gelten. In diesem Zusammenhang wurde das erste groß angelegte UI-Modell in China geboren. Am 17. August stellte Motiff, ein Designtool im KI-Zeitalter, auf der IXDC2024 International Experience Design Conference sein unabhängig entwickeltes multimodales UI-Modell vor – das Motiff Model. Dies ist das weltweit erste UI-Design-Tool
- KI 873 2024-08-19 16:48:06
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- Das Nature Sub-Journal, das Shanghai Institute of Technology, die Fudan University und die China Meteorological Administration entwickeln ein subsaisonales KI-Großmodell „Fuxi', um die „Vorhersagbarkeitswüste' zu durchbrechen.
- 1. Herausgeber |. Autor von ScienceAI |. Der vom Staatsrat herausgegebene „Plan für eine qualitativ hochwertige meteorologische Entwicklung (2022-2035)“ besagt eindeutig, dass es notwendig ist, „große Wetterprozesse einen Monat im Voraus vorherzusagen“, und das auch ist untrennbar mit der subsaisonalen Klimaprognose von mehr als 15 Tagen verbunden. Die subsaisonale Klimavorhersage konzentriert sich auf Klimaanomalien in den nächsten 15 bis 60 Tagen, die wichtige Unterstützung für Produktionsvereinbarungen in der Landwirtschaft, Wasserwirtschaft, Energie und anderen Bereichen bieten können. Im Vergleich zu kurz- und mittelfristigen Wettervorhersagen mit einer Gültigkeitsdauer von weniger als zwei Wochen weisen subsaisonale Klimavorhersagen eine größere Unsicherheit auf. Es muss nicht nur das Anfangswertproblem berücksichtigt werden, sondern auch die Auswirkungen der Grenzerzwingung. Die Vorhersagequellen sind komplexer und die Vorhersagefähigkeiten geringer. Daher wurde die subsaisonale Klimavorhersage sogar als „Vorhersagbarkeitswüste“ bezeichnet
- KI 443 2024-08-19 16:39:02
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- Game Changer für das Erlernen von Roboterstrategien? Berkeley schlägt Body Transformer vor
- In den letzten Jahren hat die Transformer-Architektur große Erfolge erzielt und auch eine Vielzahl von Varianten hervorgebracht, beispielsweise VisionTransformer (ViT), der sich gut für die Verarbeitung visueller Aufgaben eignet. Der in diesem Artikel vorgestellte BodyTransformer (BoT) ist eine Transformer-Variante, die sich sehr gut für das Erlernen von Roboterstrategien eignet. Wir wissen, dass ein physischer Akteur, wenn er eine Korrektur und Stabilisierung von Handlungen durchführt, oft eine räumliche Reaktion auslöst, die auf der Position des externen Reizes basiert, den er empfindet. Beispielsweise befinden sich die menschlichen Reaktionsschaltkreise auf diese Reize auf der Ebene der neuronalen Schaltkreise der Wirbelsäule und sind speziell für die Reaktion eines einzelnen Aktors verantwortlich. Die korrigierende lokale Ausführung ist der Hauptfaktor für effiziente Bewegungen, insbesondere bei Robotern.
- KI 977 2024-08-19 16:35:03
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- Ein Artikel zum Verständnis von Mamba, dem stärksten Konkurrenten von Transformer
- Obwohl Mamba gut ist, steht seine Entwicklung noch am Anfang. Es gibt viele Deep-Learning-Architekturen, aber die erfolgreichste der letzten Jahre ist Transformer, die ihre Dominanz in mehreren Anwendungsfeldern etabliert hat. Ein wesentlicher Faktor für diesen Erfolg ist der Aufmerksamkeitsmechanismus, der es Transformer-basierten Modellen ermöglicht, sich auf relevante Teile der Eingabesequenz zu konzentrieren, um ein besseres Kontextverständnis zu erreichen. Der Nachteil des Aufmerksamkeitsmechanismus besteht jedoch darin, dass der Rechenaufwand hoch ist, der quadratisch mit der Eingabegröße zunimmt, was die Verarbeitung sehr langer Texte erschwert. Glücklicherweise wurde vor einiger Zeit eine neue Architektur mit großem Potenzial geboren: das Structured State Space Sequence Model (SSM). Diese Architektur kann komplexe Abhängigkeiten in Sequenzdaten effizient erfassen und wird so zu Transforme
- KI 309 2024-08-19 16:33:34
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- So entfernen Sie die Vorschau von Windows 10
- In diesem Artikel werden Methoden zum Deaktivieren oder Entfernen der Copilot-Vorschaufunktion in Windows 10 behandelt. Er behandelt das Entfernen des Vorschaufensters, das dauerhafte Deaktivieren von Copilot-Diensten und die Erkundung alternativer Screenshot- und Bildschirmaufzeichnungstools, die PR ermöglichen
- KI 519 2024-08-19 14:51:17
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- wie man die Sprache ändert
- Dieser Artikel enthält Anweisungen zum Ändern der von Copilot verwendeten Sprache. Die Sprache von Copilot ist an die Sprache des Google-Kontos des Benutzers gebunden. Wenn Sie also die Sprache des Google-Kontos ändern, ändert sich auch die Sprache von Copilot.
- KI 522 2024-08-19 14:50:16
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- So starten Sie copilot in Word
- Dieser Artikel enthält Anweisungen zum Starten von Copilot in Microsoft Word, einschließlich der Überprüfung seiner Verfügbarkeit sowie der Aktivierung oder Deaktivierung und hebt seine Vorteile hervor, wie z. B. die Automatisierung von Schreibaufgaben, die Zeitersparnis und die Verbesserung der Schreibqualität
- KI 1118 2024-08-19 14:49:18
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- Was kann Microsoft tun?
- Microsoft Copilot, powered by AI, revolutioniert die Codeunterstützung durch die Generierung von Code in natürlicher Sprache. Das Kontextverständnis und die sprachübergreifende Unterstützung steigern die Produktivität, während Autosuggest-Funktionen die Entwicklung beschleunigen. Allerdings Potentia
- KI 608 2024-08-19 14:48:18
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- So umgehen Sie den copilot-Filter
- In diesem Artikel werden Methoden und mögliche Folgen der Umgehung der Copilot-Filterbeschränkungen erläutert. Das Hauptproblem ist die Verletzung von Servicebedingungen und die Gefährdung durch schädliche Inhalte aufgrund der Umgehung von Sicherheitsmaßnahmen, die zu unserem Schutz dienen sollen
- KI 993 2024-08-19 14:47:18
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- Wie kaufe ich copilot Microsoft
- Dieser Artikel bietet umfassende Anleitungen zum Erwerb von Copilot von Microsoft über verschiedene Kanäle wie AppSource, VLSC und CSP. Es befasst sich mit den verschiedenen verfügbaren Kaufoptionen, einschließlich Abonnements, Pro-Benutzer-Lizenzen und Add-ons
- KI 292 2024-08-19 14:46:16
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- kann & Notizen machen
- Copilot, ein KI-gestützter Assistent, bietet umfassende Besprechungsunterstützung durch Notizen, Transkription und Organisation. Es nutzt die Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinelles Lernen, um wichtige Punkte zu erfassen, Aufzeichnungen zu transkribieren und Dokumente mit Anmerkungen zu versehen
- KI 515 2024-08-19 14:45:15
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- speichert Daten
- In diesem Artikel werden Datenspeicherungs- und Sicherheitsmaßnahmen erläutert, die von Copilot, einem Codierungsassistenten-Tool, implementiert werden. Darin wird hervorgehoben, dass Copilot Daten sowohl lokal als auch in der Cloud speichert, wobei lokale Daten in einer sicheren Sandbox und Cloud-Daten verschlüsselt werden
- KI 1005 2024-08-19 14:44:17
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- Um die Protein-DNA-Bindungsspezifität vorherzusagen, entwickelt das USC-Team eine neue geometrische Deep-Learning-Methode
- Herausgeber | Rettichhaut Die Vorhersage der Protein-DNA-Bindungsspezifität ist eine anspruchsvolle, aber entscheidende Aufgabe für das Verständnis der Genregulation. Protein-DNA-Komplexe binden typischerweise an ausgewählte DNA-Ziele, wohingegen Proteine an ein breites Spektrum von DNA-Sequenzen mit unterschiedlichem Grad an Bindungsspezifität binden. Diese Informationen sind nicht direkt in einer einzelnen Struktur zugänglich. Um auf diese Informationen zuzugreifen, schlugen Forscher der University of Southern California und der University of Washington den Deep Binding Specificity Predictor (DeepPBS) vor, ein geometrisches Deep-Learning-Modell, das die Bindung anhand von Protein-DNA-Strukturen vorhersagen soll.
- KI 1208 2024-08-19 13:34:10
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- copilot verwendet welches Modell
- Copilot setzt ein großes Sprachmodell (LLM) ein, um seine Fähigkeiten zur Codegenerierung, Vervollständigung, zum Verständnis und zur Unterstützung mehrerer Programmiersprachen zu verbessern. Dieses LLM bietet Genauigkeit, Anpassungsfähigkeit, Flexibilität und kontinuierliche Verbesserung
- KI 544 2024-08-19 11:04:17
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- Wo werden copilot Eingabeaufforderungen gespeichert?
- Die cloudbasierte Speicherung von Copilot-Eingabeaufforderungen in der Cloud-Plattform Azure von Microsoft wird untersucht. Dabei wird das Fehlen einer lokalen Speicherung und die Notwendigkeit einer manuellen Sicherung über die Copilot-Benutzeroberfläche durch den Export ausgewählter Eingabeaufforderungen als JSON-Datei hervorgehoben.
- KI 1084 2024-08-19 11:03:23