


Stärken Sie die Modebranche mit Technologie und unterstützen Sie den Bezirk Futian beim Aufbau eines „Bay Area Fashion Headquarters Center'.
Derzeit ist die digitale Wirtschaft zu einem neuen Motor geworden, der die qualitativ hochwertige Entwicklung der chinesischen Wirtschaft vorantreibt. Mit der rasanten Entwicklung von Cloud Computing, künstlicher Intelligenz, 5G, Internet der Dinge und anderen Technologien nutzen alle Lebensbereiche aktiv neue Technologien, beschleunigen industrielle Innovationen und Transformationen und verbessern die zentrale Wettbewerbsfähigkeit.
Als wichtiger Teil der Kreativwirtschaft ist der Entwicklungsgrad der Modebranche ein wichtiger Maßstab zur Messung des Entwicklungsstandes der Kreativwirtschaft. Er spielt eine wichtige Rolle im Austausch und in der Zusammenarbeit in verschiedenen Bereichen wie der internationalen Wirtschaft und Kultur. Angesichts der globalen digitalen Transformation realisiert die Modebranche die digitale Transformation in allen Aspekten von Branding, Design, Fertigung, Kanälen und Einzelhandel. Die digitale Technologie gibt der Modebranche mehr Raum für Fantasie.
Als zentrales Stadtgebiet von Shenzhen strebt der Bezirk Futian den Aufbau eines nationalen modernen Modellstadtgebiets an, das sich auf die drei Schlüsselbranchen Mode, Wissenschaft und Technologieinnovation sowie Finanzen konzentriert und alle Anstrengungen unternimmt, um die digitale Transformation zu fördern Unternehmen in seinem Zuständigkeitsbereich und hat separate Unterstützungsrichtlinien für die Modebranche eingeführt. Die Bereitstellung umfassender Beratung und Unterstützung für Unternehmen zeigt deutlich, welche Bedeutung der Bezirk Futian der Modebranche beimisst. Um die Integration der Ressourcen der Modebranche zu beschleunigen und die industrielle Verknüpfung und Integration zu stärken, förderte der Bezirk Futian in diesem Jahr die Verbesserung der Richtlinien zur Unterstützung der Modebranche und veröffentlichte die „Mehrere Maßnahmen des Bezirks Futian zur Unterstützung der Entwicklung moderner Cluster der Modebranche“. Modeunternehmen, internationale Modemedien und unabhängige Designer, eine internationale öffentliche Kommunikationsplattform für Mode und andere Aspekte bieten mehrdimensionale politische Unterstützung, um die qualitativ hochwertige Entwicklung von Modeunternehmen in der Region zu unterstützen und ein „Bay Area Fashion Headquarters Center“ zu schaffen. und sich in ein international einflussreicheres „Futian Fashion Home“ verwandeln.
Technologie und Mode sind eng miteinander verbunden, und die digitale Transformation der Modebranche kommt auf die Überholspur.
Der Kern der digitalen Transformation besteht darin, neue digitale Technologien wie Cloud Computing, KI und 5G zu nutzen, um das traditionelle Geschäft zu transformieren Design, Produktion, Vertrieb und andere Ebenen werden umgestaltet, um der Branche mehr Innovations- und Entwicklungsmöglichkeiten zu bieten.
Wie wir alle wissen, ist die Modebranche ein relativ einzigartiges Produkt- und Rohstoffbetriebsmodell, das verschiedene traditionelle industrielle Ressourcenelemente durch Fähigkeiten, Kreativität, Kommunikation, Konsum usw. integriert, verbessert und kombiniert. Derzeit geht es darum, wie man digitale Technologie nutzt, um die Bedürfnisse moderner Menschen genauer zu erfassen, Produkte zu entwerfen, die der Verbraucherästhetik entsprechen, und digitale Marketingmethoden zu nutzen, um dies zu erreichen
Als Brückenkopf der Reform und Öffnung Chinas ist Shenzhen nicht nur eine Stadt der technologischen Innovation; Modekapital. Futian beschleunigt auch die technologische Innovation und Mechanismusinnovation in der Modebranche. Bereits 2019 arbeitete Futian District mit Huawei zusammen, um gemeinsam das Huawei Cloud Futian Artificial Intelligence and Software Development Cloud Innovation Center (im Folgenden als „Innovation Center“ bezeichnet) aufzubauen. ). Durch die Erforschung der tiefgreifenden Integration von Technologie und Modebranche wurde eine solide Grundlage für die digitale Transformation der Modebranche in der Region geschaffen.
Am Beispiel von Shenzhen Diexun Technology Co., Ltd. als umfassender und professioneller Internet-Integrationsdienstleister und ökologische Plattform für die Modebranche mit Hilfe des Innovation Centers durch „KI-Erkennung + Farbraumanalyse“-Technologie zur Unterstützung Benutzer erstellen ein Big-Data-Tool zum effizienten Extrahieren und Verwenden beliebter Farben und Kleidungsstile – Coloretto, das Modedesignern „gute Nachrichten“ gebracht hat. Durch die Kombination mit dem Cloud-Suchdienst von Huawei wurde die Effizienz der Materialsuche für Designer erheblich verbessert.
Bauen Sie gemeinsam eine bahnbrechende Demonstrationszone für die Modebranche auf und fördern Sie gemeinsam die qualitativ hochwertige Entwicklung der Branche.
Shenzhen ist derzeit die am weitesten entwickelte Stadt in Chinas Modebranche Sind unabhängige Marken in erstklassigen Einkaufszentren in großen und mittelgroßen Städten im ganzen Land? Skalenagglomerationseffekt. Gegenwärtig verändert das digitale Zeitalter jeden Aspekt des Lebens der Menschen und die neue Generation der Informationstechnologie hat der Modebranche unbegrenzte Expansionsmöglichkeiten eröffnet.
Shenzhen Shuzhi Fashion Technology Co., Ltd. (im Folgenden „Shuzhi Fashion“ genannt) ist ein Mitglied der Modebranche im Bezirk Futian. Dieses Modetechnologieunternehmen setzt sich seit seiner Gründung für die Stärkung der Modebranche ein Zu den Kerngeschäften gehören Internet-Datendienste, digitale kulturelle und kreative Inhalte, Software und Dienstleistungen im Zusammenhang mit der Blockchain-Technologie usw.
Um Bekleidungsunternehmen und Designern eine bessere Vorhersage von Modetrends, Design-Empowerment, intelligente Stilempfehlungen und andere Dienstleistungen bieten zu können und die Expansion von Unternehmen nach der Industriekette zu fördern und Bekleidungsmarken dabei zu helfen, Traffic und Monetarisierung zu betreiben, wurden 2022 Digital Fashion und Innovation: Arbeiten Sie mit dem Zentrum zusammen, um das große Huawei Cloud Pangu-Modell zu nutzen, um technische Kernfunktionen wie Bilderkennung, Data Mining und intelligente Empfehlungen zu verbessern und die Servicefunktionen der Lieferkette aus einer Hand zu nutzen, um Kunden mitzuteilen, welche Art von Kleidungsdesigns am besten sind Qian usw. ermöglicht es Designern und Marken, zeitnah Einblicke in die Bedürfnisse der Verbraucher zu gewinnen, schnell verkaufte Kleidung zu entwerfen, die den Vorlieben der Verbraucher entspricht, und verbessert die Design-Erfolgsquote und Produktionseffizienz von Bekleidungsunternehmen. und reduziert die Produktions- und F&E-Kosten und hilft Unternehmen beim Aufbau neuer digitaler Unternehmensmodelle.
Tatsächlich sind Shuzhi Fashion und Diexun.com nur der Inbegriff vieler industrieller Innovationsszenarien im Cloud Innovation Center für künstliche Intelligenz und Softwareentwicklung von Huawei Cloud. In den letzten drei Betriebsjahren haben wir uns auf die Vorteile und ökologischen Ressourcen von Huawei Cloud verlassen Im Bereich Cloud Computing hat Innovation das Zentrum dazu befähigt, 126 Unternehmen und Verbände im Distrikt Futian in die Lage zu versetzen, in wichtigen Industrieclustern im Distrikt Futian wie Finanzen, Wissenschaft und Technologie sowie Mode zu arbeiten und gemeinsam mit wichtigen Unternehmen in der Industriekette Branchenlösungen zu entwickeln um den Bezirk Futian dabei zu unterstützen, den Bau eines erstklassigen, modernen Buchtgebiets zu beschleunigen.
Stärken Sie das Fundament der industriellen Transformation und stärken Sie weiterhin die digitale Transformation von Unternehmen
Von Mode bis Finanzen, von der Produktion bis zum Betrieb ... Das Huawei Cloud Futian Cloud Innovation Center für künstliche Intelligenz und Softwareentwicklung bietet Futian „Technologie + ökologische“ Dienstleistungen Bezirk soll helfen Die Branche beschleunigt den Digitalisierungsprozess und erreicht eine effiziente Entwicklung.
Neben der Erschließung der 30-jährigen IKT-Fähigkeiten von Huawei legt das Innovationszentrum auch besonderen Wert auf die Ausbildung von Talenten, wobei der Schwerpunkt auf der Förderung branchenführender Talente, Talente für Technologieanwendungen und technologieintegrativer Talente sowie auf dem Austausch von Technologie durch fortgeschrittene KI liegt Expertenkurse und Verbesserungstrainingslager sowie praktische Übungen, die mehr als 6.000 Forschungs- und Entwicklungsmitarbeiter von Unternehmen im Distrikt in die Lage versetzen, die Cloud-Dienste von Huawei für die Durchführung von Forschung und Entwicklung zu nutzen, und mehr als 150 technische Rückgrate für Unternehmen im Futian-Distrikt schulen und so von Punkt zu Punkt Unternehmenstransformationsfähigkeiten aufbauen .
Darüber hinaus hält sich das Huawei Cloud Futian Cloud Innovation Center für künstliche Intelligenz und Softwareentwicklung auch an das ökologische Baukonzept des Einbringens und Ausgehens und schließt sich mit über 30 Partnern in der Region zusammen, um ein neues Branchenökosystem aufzubauen und weiter zu stärken ökologisches Bauen. Derzeit hat das Innovationszentrum 19 sorgfältig ausgewählte, selbst betriebene Produktlieferanten von Huawei wie Fanruan, Liangfengtai, Kingdee und UFIDA vorgestellt, um Futian-Unternehmen durch gemeinsame Inkubation von Ergebnissen, Technologieaustausch und gemeinsame Produktforschung zu unterstützen, und hat gemeinsam 15+ geschaffen Szenariobasiert Die Lösungen decken neun Industriecluster ab, darunter Finanztechnologie, Bekleidung und Mode, Softwaretechnologiedienstleistungen und Architekturdekoration. Die vielfältigen Kooperationsmodelle haben die gemeinsame Wettbewerbsfähigkeit gefestigt und weiterhin eine solide Grundlage für die digitale Transformation von Unternehmen in der Region geschaffen.
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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

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

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

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

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

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

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

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
