Was sind die Entwicklungsrichtungen der Künstlichen Intelligenz?
Die Entwicklungsrichtung der künstlichen Intelligenz: 1. Intelligente Landwirtschaft; 9. Intelligente Sicherheit; 10. AR und VR.
Die Betriebsumgebung dieses Tutorials: Windows 10-System, Dell G3-Computer.
Gegenwärtig ist die künstliche Intelligenz allmählich in die Industrialisierungsphase eingetreten. Die Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz geht von der von Wissenschaftlern geförderten Laborphase in die von Wissenschaft und Industrie gemeinsam geförderte Industrialisierungsphase über.
Nach dem aktuellen Stand der künstlichen Intelligenztechnologie und der industriellen Entwicklung meines Landes sind die wichtigsten Richtungen für die zukünftige Entwicklung der künstlichen Intelligenz wie folgt:
1. Intelligente medizinische Versorgung
Intelligente medizinische Versorgung ist die Schaffung einer regionalen Medizinische Informationsplattform für Gesundheitsakten und Nutzung der fortschrittlichsten Internet-of-Things-Technologie, Realisierung der Interaktion zwischen Patienten und medizinischem Personal, medizinischen Einrichtungen und medizinischen Geräten und schrittweise Umsetzung der Informatisierung.
2. Intelligente Landwirtschaft
Intelligente Landwirtschaft integriert wissenschaftliche Forschung, Produktion, Verarbeitung und Vertrieb, um eine jährliche, wetterunabhängige Produktion im Unternehmensmaßstab zu erreichen; sie integriert moderne Biotechnologie, Agrartechnik, neue landwirtschaftliche Materialien usw Die auf modernen landwirtschaftlichen Einrichtungen basierende Disziplin verfügt über einen hohen wissenschaftlichen und technologischen Inhalt, einen hohen Mehrwert an Produkten, eine hohe Landproduktion und eine hohe Arbeitsproduktivität. Es ist ein jahrhundertealtes Projekt für die neue technologische Revolution in der Landwirtschaft.
3. Intelligente Logistik
Intelligente Logistik ist die Verwendung von Barcodes, Radiofrequenz-Identifikationstechnologie, Sensoren, globalen Positionierungssystemen und anderen fortschrittlichen Internet-of-Things-Technologien durch Informationsverarbeitungs- und Netzwerkkommunikationstechnologieplattformen Logistikbranche, Transport, Lagerung, Vertrieb, Verpackung, Be- und Entladen und andere grundlegende Aktivitäten können einen automatisierten Betrieb und eine hocheffiziente, optimierte Verwaltung des Frachttransportprozesses realisieren, das Serviceniveau der Logistikbranche verbessern, Kosten senken und den Verbrauch senken von natürlichen Ressourcen und sozialen Ressourcen.
4. Smart Finance
Smart Finance ist die umfassende Integration von künstlicher Intelligenz und Finanzen. Es braucht künstliche Intelligenz, Big Data, Cloud Computing, Blockchain und andere High-Tech-Technologien als Kernelemente, um Finanzinstitute vollständig zu stärken und zu verbessern . Verbessern Sie die Serviceeffizienz, erweitern Sie die Breite und Tiefe der Finanzdienstleistungen, ermöglichen Sie der gesamten Gesellschaft den Erhalt gleichwertiger, effizienter und professioneller Finanzdienstleistungen und realisieren Sie intelligente, personalisierte und maßgeschneiderte Finanzdienstleistungen.
5. Intelligentes Transportsystem
Intelligentes Transportsystem ist die Entwicklungsrichtung des zukünftigen Transportsystems. Es integriert und wendet fortschrittliche Informationstechnologie, Datenkommunikationsübertragungstechnologie, elektronische Sensortechnologie, Steuerungstechnologie und Computertechnologie an Echtzeit-, genaues und effizientes umfassendes Transportmanagementsystem, das auf der Grundlage des gesamten Bodentransportmanagementsystems in einem weiten Bereich und in alle Richtungen funktioniert. 6. Smart Home und Videoserver, Kinoschranksysteme, vernetzte Haushaltsgeräte usw.) werden miteinander verbunden, um mehrere Funktionen und Mittel bereitzustellen, wie z. B. Steuerung von Haushaltsgeräten, Beleuchtungssteuerung, Telefonfernbedienung, Innen- und Außenfernbedienung, Diebstahlalarm und Umgebungsüberwachung , HVAC-Steuerung, Infrarot-Weiterleitung und programmierbare Zeitsteuerung. 7. Intelligente Bildung , fördert aktiv die tiefe Integration von künstlicher Intelligenz und Bildung und fördert Reformen und Innovationen im Bildungswesen, schöpft die Vorteile künstlicher Intelligenz voll aus und beschleunigt die Entwicklung einer Bildung, die jeden ein Leben lang begleitet und die sich gleichermaßen an alle richtet , Bildung, die für alle geeignet ist, und Bildung, die offener und flexibler ist.
8. Intelligente Roboter
Intelligente Roboter verfügen über eine Vielzahl interner und externer Informationssensoren wie Sehen, Hören, Berühren und Riechen. Es verfügt nicht nur über Rezeptoren, sondern auch über Effektoren, die als Mittel zur Einwirkung auf die Umgebung dienen. Dabei handelt es sich um Muskeln bzw. Schrittmotoren, die Hände, Füße, lange Nasen, Fühler usw. bewegen. Man erkennt auch, dass intelligente Roboter mindestens drei Elemente haben müssen: Gefühlselemente, Reaktionselemente und Denkelemente.
9. Intelligente Sicherheit
Intelligente Sicherheitstechnologie bezieht sich auf die Informatisierung von Diensten, Bildübertragungs- und Speichertechnologie mit der Entwicklung und dem Fortschritt von Wissenschaft und Technologie und dem Aufschwung der Informationstechnologie im 21. Jahrhundert trat in eine neue Phase ein Ein neues Feld ist entstanden und die Grenzen zwischen intelligenter Sicherheitstechnologie und Computern verschwinden allmählich.
10. AR und VR
Virtual-Reality-Technologie (VR) ist ein Computersimulationssystem, das eine virtuelle Welt erzeugen und erleben kann. Es handelt sich um eine interaktive Informationsfusion Die Systemsimulation einer einzigartigen dreidimensionalen dynamischen Szene und des Verhaltens von Entitäten lässt den Benutzer in die Umgebung eintauchen.
Augmented Reality-Technologie (AR) ist eine Technologie, die die Position und den Winkel von Kamerabildern in Echtzeit berechnet und entsprechende Bilder, Videos und 3D-Modelle hinzufügt. Ziel dieser Technologie ist es, die virtuelle Welt in die reale Welt zu übertragen den Bildschirm und zur Interaktion. In der heutigen Gesellschaft ist künstliche Intelligenz zu einem neuen Schwerpunkt des internationalen Wettbewerbs geworden. Künstliche Intelligenz ist eine strategische Technologie, die die Zukunft anführen wird. Mein Land hat die Entwicklung künstlicher Intelligenz als nationalen strategischen Plan identifiziert. Weitere Informationen zu diesem Thema finden Sie in der Spalte „FAQ“!
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Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
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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
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
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
Eine neue Ära der VSCode-Frontend-Entwicklung: 12 sehr empfehlenswerte KI-Code-Assistenten
Jun 11, 2024 pm 07:47 PM
In der Welt der Front-End-Entwicklung ist VSCode mit seinen leistungsstarken Funktionen und seinem umfangreichen Plug-in-Ökosystem für unzählige Entwickler zum Werkzeug der Wahl geworden. In den letzten Jahren sind mit der rasanten Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz KI-Code-Assistenten auf VSCode entstanden, die die Codierungseffizienz der Entwickler erheblich verbessert haben. KI-Code-Assistenten auf VSCode sind wie Pilze nach einem Regen aus dem Boden geschossen und haben die Codierungseffizienz der Entwickler erheblich verbessert. Es nutzt Technologie der künstlichen Intelligenz, um Code intelligent zu analysieren und eine präzise Code-Vervollständigung, automatische Fehlerkorrektur, Grammatikprüfung und andere Funktionen bereitzustellen, wodurch Entwicklerfehler und mühsame manuelle Arbeit während des Codierungsprozesses erheblich reduziert werden. Heute werde ich 12 KI-Code-Assistenten für die Frontend-Entwicklung von VSCode empfehlen, die Sie bei Ihrer Programmierreise unterstützen.