Vier Aspekte fördern das gesunde Wachstum der Roboterindustrie
Die Weltroboterkonferenz 2022, die vor nicht allzu langer Zeit zu Ende ging, konzentrierte sich auf die innovativen Anwendungen von Robotern in vielen Bereichen wie Fertigung, Bauwesen, medizinische Versorgung, Landwirtschaft, Bergbau, Logistik usw. und ist zu einem wichtigen Schaufenster geworden Entwicklungstrend der Roboterindustrie meines Landes.
In den letzten Jahren hat die Roboterindustrie meines Landes weiterhin eine gute Dynamik des schnellen Wachstums beibehalten und ihre Technologie, Produkte und Größe haben wichtige Durchbrüche erzielt.
Roboter gelten als „Kronjuwel der Fertigungsindustrie“, und ihre Forschung und Entwicklung, Fertigung und Anwendung sind zu wichtigen Symbolen für die Messung des technologischen Innovationsniveaus und des High-End-Fertigungsniveaus eines Landes geworden. Laut dem „China Robot Industry Development Report (2022)“ wird erwartet, dass der Robotermarkt meines Landes im Jahr 2022 17,4 Milliarden US-Dollar erreichen wird, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 22 % über fünf Jahre.
In Bezug auf innovative Robotertechnologien wird erwartet, dass Technologien wie medizinische minimalinvasive Roboter, kollaborative Roboter der neuen Generation und bionische High-End-Roboter auch in Zukunft auf dem internationalen Spitzenniveau bleiben in den Bereichen Heimservice-Roboter, medizinische Rehabilitationsroboter, industrielle Bildverarbeitung, Cloud-Service-Roboter usw. weiter fortgeschritten sein. In vielen Bereichen internationale Spitzenniveaus erreichen.
Das Ministerium für Industrie und Informationstechnologie und andere Ministerien und Kommissionen haben außerdem gemeinsam eine Reihe verwandter Pläne veröffentlicht, wie den „14. Fünfjahresplan für die Entwicklung intelligenter Fertigung“ und den „14. Fünfjahresplan für die Entwicklung der Robotikindustrie“. , die der Robotikindustrie als strategisch aufstrebender Industrie wichtige Unterstützung bietet und eine wichtige führende und fördernde Rolle bei der Ausbildung von Talenten, dem technologischen Fortschritt, der Transformation und Modernisierung der Fertigung usw. spielt.
Während die industrielle und technologische Entwicklung gute Chancen bietet, steht die Entwicklung der Roboterindustrie meines Landes auch vor vielen Herausforderungen. Auf der Kerntechnologieebene von Robotern wurden einige Kerntechnologien noch nicht effektiv durchbrochen, einige Schlüsseltechnologien weisen Mängel auf und auf der Ebene der Roboterproduktpositionierung besteht immer noch das Phänomen der funktionalen Positionierung einiger Produkte nicht klar genug, und die Anwendungsszenarien von Robotern sind unzureichend, es gibt viele ähnliche Produkte, die Roboter haben einzelne Funktionen und die Probleme, die sie lösen, sind im Hinblick auf die Größe der Roboterunternehmen nicht klar genug Führende Unternehmen sind in ihrer Größe begrenzt. Im Vergleich zu Industrierobotern ist der Gesamtumsatz führender Serviceroboterunternehmen gering.
In dieser Hinsicht müssen Richtlinien aus mehreren Blickwinkeln umgesetzt werden:
Zunächst muss die Grundlagenforschung gestärkt werden, um ein Innovationsökosystem für zentrale Robotertechnologien zu bilden und einen positiven Kreislauf und die Entwicklung von Technologie und Industrie zu fördern. Es ist notwendig, weiterhin relevante Kerntechnologien zu erobern, um unabhängige Steuerbarkeit zu erreichen, und Kernschlüsseltechnologien wie intelligente Wahrnehmung, Mensch-Computer-Interaktion, konforme Steuerung, Betriebssysteme, Roboterprogrammierung und -simulation, Systemintegration und Anwendungstechnologie weiter zu erobern. Universitäten, wissenschaftliche Forschungsinstitute und andere Einheiten sowie Roboterunternehmen sollten „Industrie, Wissenschaft, Forschung und Anwendung“ eng vernetzen, um gemeinsam Schlüsselprobleme anzugehen. Entsprechend den Merkmalen der multidisziplinären und bereichsübergreifenden integrierten Entwicklung von Robotern können verschiedene neue Modelle der „Industrie-Universität-Forschung-Anwendung“-Transformation entwickelt werden, um die Anwendung und Transformation innovativer Innovationsergebnisse zu beschleunigen.
Zweitens ist es notwendig, die führende Rolle führender Roboterunternehmen weiter zu nutzen und die Anwendung und Vermarktung von Produkten zu beschleunigen. Wir sollten die Demonstrations- und Führungsrolle führender Unternehmen voll ausschöpfen und den Aufbau von Serviceroboterszenarien wie Medizin und Gesundheitswesen, kommunale Dienste, unbemannter E-Commerce-Vertrieb, unbemannter Verkauf, gewerbliche Reinigung und Inspektion beschleunigen, damit dies der Fall ist ein größerer Marktraum für die innovative Entwicklung verwandter Branchen geschaffen werden. Konzentrieren Sie sich auf die dringenden Bedürfnisse in den Bereichen Epidemieprävention und -kontrolle, medizinische Rehabilitation, Sonderdienste und andere Bereiche, etablieren Sie einen Green-Channel-Mechanismus für den Marktzugang von Robotern, vereinfachen Sie das Ausschreibungsverfahren und verkürzen Sie den Genehmigungszyklus unter der Prämisse, Sicherheit und Sicherheit zu gewährleisten Qualität. Stärken Sie die Aufsicht und die Vorschriften, geben Sie der Förderung der Vermarktung und Förderung intelligenter Roboterprodukte, die bestimmte Schwellenbedingungen erfüllen, Vorrang und stellen Sie die langfristige und stabile Entwicklung der Roboterindustrie sicher.
Erneut ist es notwendig, die Talentausbildung im Bereich Robotik zu stärken und ein neues Modell der Robotikausbildung zu erforschen, das Industrie und Bildung integriert. Konzentrieren Sie sich auf die dringend benötigten Berufsfelder der Roboter, stärken Sie die Ausbildung hochqualifizierter Fachkräfte mit interdisziplinärem Hintergrund, führen Sie innovative Untersuchungen im Rahmen von roboterbezogenen Hochschulen und Hauptfächern an Universitäten durch, etablieren Sie Forschungsplattformen wie Roboter-Innovationszentren und bauen Sie auf ein neues Modell der akademischen Talentausbildung von Robotern. Stärken Sie den Austausch und die Zusammenarbeit zwischen Schulen und Unternehmen im Bereich Robotik, überwinden Sie Nachfragebarrieren zwischen Universitäten und dem Markt, richten Sie Praktikumsstandorte in führenden Robotikunternehmen und vorteilhaften Unternehmen ein und verbessern Sie den Umfang und die Qualität der Ausbildung für Talente in der Robotikanwendung.
Schließlich ist es notwendig, die koordinierte und stabile Entwicklung der Roboterindustriekette und Lieferkette weiter zu stärken, um eine unabhängige Kontrolle der Industriekette zu erreichen. Gestützt auf die Intervention vorteilhafter Bereiche der Roboterindustrie meines Landes, etablierter Parkträger und aktivem Kapital werden wir den Aufbau und die Entwicklung einer öffentlichen Dienstleistungsplattform für Roboter fördern, um eine vollständige lokale Versorgung mit Robotern, Produktzertifizierung und Qualitätsprüfungsdienste bereitzustellen . Wir sollten die Rolle von Robotern als Industrieplattformen und Allianzen voll ausschöpfen, die effiziente Verbindung zwischen wissenschaftlichen und technologischen Innovationseinheiten wie Universitäten und wissenschaftlichen Forschungsinstituten und Roboteranwendungsunternehmen fördern und kollaborative Innovationen in der Roboterindustriekette auf der Grundlage von Problemen fördern und Bedürfnisse.
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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 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

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

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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 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht
