Auf welche Bereiche konzentriert sich Künstliche Intelligenz derzeit?
Derzeit konzentriert sich die künstliche Intelligenz auf 7 Hauptbereiche, nämlich: 1. Möbel und Haushaltsgeräte; 4. Diagnose und Behandlung; 6. Sicherheit;
Die Betriebsumgebung dieses Artikels: Windows 7-System, Dell G3-Computer.
Der aktuelle Fokus der künstlichen Intelligenz liegt auf 7 Hauptbereichen
1. Der Schlüssel zu Smart-Home-Geräten liegt in der Cloud-Computing-Technologie für Anwendungsszenarien, die auf intelligenten Produkten, Systemsoftware und Cloud-Computing-Plattformen basiert. Es entsteht ein vollständiger Satz detaillierter ökologischer Möbelketten. Benutzer können Geräte aus der Ferne bedienen, Daten zwischen Geräten austauschen und Selbstlernvorgänge durchführen usw., um die Sicherheit, Energieeinsparung, den Komfort usw. der häuslichen Umgebung insgesamt zu verbessern. Es ist erwähnenswert, dass intelligente Lautsprecher in den letzten Jahren mit der Transformation der Spracherkennungstechnologie zu einem Ausbruchsherd geworden sind. Unternehmen wie Redmi, Taobao und Rokid wetteifern um die Veröffentlichung eigener intelligenter Lautsprecher, was nicht nur den Markt für Hausbaumaterialien öffnet, sondern auch die Kundengewohnheiten für eine große Anzahl intelligenter Haushaltsgeräte in der Zukunft prägt. Der aktuelle Markt für Hausbaumaterialien verfügt jedoch über komplexe Arten von Smart-Home-Produkten. Wie man diese Produkte verbindet und eine zuverlässige Geschäftsumgebung für Smart-Home-Geräte schafft, ist der Schwerpunkt der nächsten Stufe dieser Fertigungsindustrie.
2. Virtual-Reality-Technologie ist im Einzelhandel weit verbreitet, intelligente Logistiksysteme, unbemannte Lagerhäuser/unbemannte Fahrzeuge. Das von Suning.com unabhängig entwickelte unbemannte Lager nutzt eine große Anzahl automatisierter Logistikroboter für die Zusammenarbeit und Koordination. Es nutzt Virtual-Reality-Technologie, tiefe neuronale Netze, automatische Bildidentifikation, Big-Data-Anwendung und andere Technologien, um Industrierobotern die unabhängige Ausführung zu ermöglichen Urteile und Handlungen, führen verschiedene komplexe Aufgaben aus und bewahren die Intelligenz während der Phasen der Warensortierung, des Transports und der Lagerung. Tupu Technology wendet künstliche Intelligenz auf Passagierstromstatistiken an. Basierend auf der Passagierstromstatistikfunktion zur Gesichtserkennung kann das Geschäft Porträts von Kunden erstellen, die das Geschäft unter den Gesichtspunkten Geschlecht, Alter, Gesichtsausdruck, neue und alte Verbraucher und Aufenthaltsdauer besucht haben usw., um Geschäftsstrategien anzupassen, um das Filialmanagement bei der Verbesserung der Konversionsraten im Hinblick auf die Anpassung an den tatsächlichen Filialverkehr zu unterstützen.
3. Straßennetz
Intelligentes Transportsystem ist ein Material, das Kommunikations-, Informations- und Steuerungssysteme modular im Transportsystem nutzt. Die am häufigsten für ITS genutzte Region ist Südkorea, gefolgt vom Vereinigten Königreich, Europa und anderen Regionen. Derzeit konzentriert sich die Anwendung von ITS in China hauptsächlich auf die Erfassung und Analyse der Anzahl von Fahrzeugen und Fahrgeschwindigkeiten im Straßennetz und kann das Straßennetz überwachen und steuern, um die Verkehrskapazität effektiv zu verbessern, das Straßenmanagement zu vereinfachen und die Luftverschmutzung zu verringern , usw.
4. Diagnose und Behandlung
Derzeit können Bildverarbeitungs- und Natural Language Understanding-Technologien grundsätzlich die Anforderungen der Medizingeräteindustrie erfüllen, beispielsweise bei der Bereitstellung automatisierter Medizin . Bildgebungstechnologieunternehmen Deshang Yunxing, Zhihui Obwohl Smart Medical Care wichtige Funktionen in den Bereichen Hilfsdiagnose und -behandlung, Krankheitsanalyse, Diagnose und Behandlung, bildgestützte Diagnose sowie Arzneimitteldesign und -planung etabliert hat, ist die Zusammenarbeit zwischen dem Unternehmen und dem Klinikzentrum aufgrund der medizinischen Bildgebung unklar Daten, elektronische Krankenakten usw. werden nicht in jedem Klinikzentrum verkauft, was zu Diskrepanzen zwischen der technologischen Transformation und dem Gleichgewicht zwischen digitalem Angebot und Nachfrage geführt hat.
5. Bildung
Unternehmen wie iFlytek und Yixue Education haben schon lange damit begonnen, die Anwendung von Virtual-Reality-Technologie im Bildungsbereich zu erforschen. Durch die Bilderkennung können Geräte zum Markieren von Prüfungsarbeiten, zum Erkennen und Lösen von Problemen usw. verwendet werden. Durch die Spracherkennung kann die Aussprache korrigiert und verbessert werden, und die Mensch-Computer-Interaktion kann zur Online-Beantwortung von Fragen verwendet werden. Die Integration von KI und Bildung kann Probleme wie die unausgewogene Verteilung von Lehrkräften und die hohen Kosten in der Bildungs- und Ausbildungsbranche bis zu einem gewissen Grad verbessern und Lehrkräften und Schülern effizientere Lehrmethoden in Bezug auf die Werkzeuge bieten, kann dies jedoch noch nicht mehr praktische Auswirkungen auf die Lehrinhalte bringen.
6. Fracht
Logistikunternehmen haben durch den Einsatz von Technologien wie automatisierter Suche, Problemplanung, Computer Vision und Servicerobotern einen intelligenten Wandel in den Bereichen Transport, Lagerung, Lieferung und Entladung durchgeführt und können im Grunde keinen Menscheneinsatz aufrechterhalten. Beispielsweise wird Cloud Computing verwendet, um die Lieferplanung von Waren zu automatisieren, Ausrüstung und Frachtangebot und -nachfrage, Nachfrageanpassung, Frachtressourcen usw. zu verbessern. Derzeit sind die meisten Humanressourcen von Logistikunternehmen in der Bereitstellungsphase „Internet Plus“ verteilt. Suning.com, Suning und Lainiao streben danach, unbemannte Fahrzeuge und unbemannte Flugzeuge zu entwickeln, um Marktchancen zu nutzen.
7. Sicherheit
In den letzten Jahren hat sich die Überwachungs- und Sicherheitsindustrie meines Landes rasant verändert, und die Zahl der in öffentlichen und privaten Bereichen installierten Überwachungskameras hat 100 Millionen überschritten . Darüber hinaus ist die Videoüberwachung in einigen Großstädten bereits flächendeckend vorhanden. Aus ausländischer Sicht hat Chinas Überwachungs- und Sicherheitsindustrie jedoch noch viel Raum für Erfolg.
Bislang hat die Transformation der Überwachungs- und Sicherheitsindustrie vier Transformationsphasen durchlaufen, nämlich die Phasen des analogen Monitors, der digitalen Überwachung, des Ultra-Clear-Internets und des Videoüberwachungssystems. Jede Transformation in der Fertigung ist auf technologische Innovationen bei Rechenmethoden, Chips und Komponenten und das daraus resultierende Gewinnwachstum zurückzuführen. Daher sind technologische Innovation und Kostenmanagement vor und nach der industriellen Entwicklung wichtig geworden, um die Funktionen von Sicherheitsüberwachungssystemen zu verbessern und die Produktionsleistung zu steigern, und sind auch zu einer wichtigen Grundlage für die grüne Entwicklung der Fertigungsindustrie geworden.
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Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen
Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird
Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert
Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S
GlobalFoundries erschließt Märkte wie KI und erwirbt die Galliumnitrid-Technologie von Tagore Technology und zugehörige Teams
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Laut Nachrichten dieser Website vom 5. Juli veröffentlichte GlobalFoundries am 1. Juli dieses Jahres eine Pressemitteilung, in der die Übernahme der Power-Galliumnitrid (GaN)-Technologie und des Portfolios an geistigem Eigentum von Tagore Technology angekündigt wurde, in der Hoffnung, seinen Marktanteil in den Bereichen Automobile und Internet auszubauen Anwendungsbereiche für Rechenzentren mit künstlicher Intelligenz, um höhere Effizienz und bessere Leistung zu erforschen. Da sich Technologien wie generative künstliche Intelligenz (GenerativeAI) in der digitalen Welt weiterentwickeln, ist Galliumnitrid (GaN) zu einer Schlüssellösung für nachhaltiges und effizientes Energiemanagement, insbesondere in Rechenzentren, geworden. Auf dieser Website wurde die offizielle Ankündigung zitiert, dass sich das Ingenieurteam von Tagore Technology im Rahmen dieser Übernahme mit GF zusammenschließen wird, um die Galliumnitrid-Technologie weiterzuentwickeln. G