


Wie künstliche Intelligenz die zukünftige Bildungsentwicklung fördern kann
Seit der industriellen Revolution wurde die Entwicklung der menschlichen Gesellschaft immer durch den Wettbewerb und die Interaktion zwischen Technologie und Bildung vorangetrieben. Technologie als zentrale treibende Kraft bei der Förderung der Entwicklung der Menschheitsgeschichte konkurriert mit Bildung, dem „Motor des Humankapitals“, um die Hauptkraft bei der Förderung der wirtschaftlichen und sozialen Entwicklung zu werden. Als herausragendes Kennzeichen der vierten industriellen Revolution prägt die rasante Entwicklung der künstlichen Intelligenz nach und nach neue Geschäftsformen in Gesellschaft, Wirtschaft, Leben und anderen Bereichen und bringt auch ständig disruptive, reichhaltige und innovative neue Geschäftsformate hervor. Angesichts der Impulse, die die Technologie der künstlichen Intelligenz auf die Entwicklung der gesamten Gesellschaft ausübt, ist die Entwicklung der Bildung zu einem wichtigen Thema geworden, über das es sich nachzudenken lohnt.
Künstliche Intelligenz beleuchtet die Herausforderungen der innovativen Talententwicklung
Als Kerntechnologie, die die vierte wissenschaftliche und technologische Revolution auslöst, fördert künstliche Intelligenz die exponentielle Entwicklung der Sozialwirtschaft sowie von Wissenschaft und Technologie und schafft neue Anforderungen an die Qualität und Bereitstellung von Humankapital Die gegenseitige Abhängigkeit zwischen künstlicher Intelligenz und Humanressourcen hat zu beispiellosen Spannungen geführt, und die Weiterentwicklung der Bildung steht vor beispiellosen Herausforderungen.
Erstens macht es die exponentielle Entwicklung des Wissenswachstums äußerst unsicher, welche Vorbereitungen zukünftige Talente benötigen.
Zweitens ist der Anteil geistiger Arbeiter gestiegen und innovative Talente sind zu einem entscheidenden Bedürfnis für die Entwicklung unserer Zeit geworden. Die tiefe Integration der Technologie der künstlichen Intelligenz in den Produktionsprozess wird die Nachfrage nach Praktikern im Produktionsbereich erheblich verringern, insbesondere in den Bereichen, in denen künstliche Intelligenz gewinnt.
Drittens hat der Aufstieg der Technologie der künstlichen Intelligenz zu einem breiteren Entwicklungsraum für High-Tech-Industrien, aufstrebende Industrien und neue Dienstleistungsbranchen geführt, was zu einem Anstieg der Nachfrage nach innovativen Talenten, Verbundtalenten und High-Tech-Talenten geführt hat die Arbeitsstruktur. Kreativität, Flexibilität, Menschlichkeit und andere Fähigkeiten, die nicht durch künstliche Intelligenz ersetzt werden können, werden im intelligenten Zeitalter zum Schlüssel für den Talentwettbewerb. Bildung hat die Aufgabe, innovative Talente zu fördern und zukünftige Talente im Voraus vorzubereiten.
Wenn wir auf die Geschichte zurückblicken, können wir die Erfahrung machen, dass die gesellschaftliche Entwicklung nur dann Bestand haben kann, wenn die Bildung dem Tempo der technologischen Entwicklung voraus ist und die Humanressourcen im Voraus für eine technologisch fortgeschrittene Gesellschaft bereitgestellt werden. Da künstliche Intelligenz die schnelle Entwicklung der Gesellschaft fördert, ist es daher notwendig, die Frage zu beantworten, welche Art von Bildung die Aufgabe erfüllen kann, Humanressourcen im Voraus zu organisieren, um den Talentherausforderungen einer unbekannten Gesellschaft gerecht zu werden.
Künstliche Intelligenz hat neue Wege der Wissensproduktion hervorgebracht
Unter dem Einfluss künstlicher Intelligenz hat sich die menschliche Wissensproduktion verstärkt und die Wissenszunahme weist einen exponentiellen Trend auf. Die erbliche Entwicklung der Bildung wird sich nicht länger auf die Vermittlung und Vererbung von Wissen beschränken, sondern den Schwerpunkt auf die Schaffung und Innovation von Wissen legen. Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz sind neue Methoden zur Wissensproduktion entstanden.
Erstens verkürzt die leistungsstarke Fähigkeit der künstlichen Intelligenz zur Wissensentdeckung den Wissensproduktionszyklus. Mit der Entwicklung neuer Algorithmen für maschinelles Lernen wie Deep Learning und Reinforcement Learning kann künstliche Intelligenz nicht nur die Produktion, den Zugriff und die Nutzung von Wissen beschleunigen, sondern auch implizite, unbekannte, potenzielle und nützliche Informationen (Wissen) aus Daten extrahieren. , wodurch die Fähigkeit zur Wissensbildung erweitert wird.
Zweitens erweitert das intelligente Modell der Mensch-Maschine-Kollaboration die Chancen und Möglichkeiten der Wissensgenerierung. Die Technologie der künstlichen Intelligenz fördert nicht nur die kollaborative Innovation von Crowd Intelligence, sondern ermöglicht auch die Zusammenarbeit zwischen Menschen und Agenten der künstlichen Intelligenz. Die Superrechenleistung der letzteren kann die Wissensproduktion erheblich beschleunigen und die Massenschöpfung von Wissen und Mensch-Maschine fördern kollaboratives Wissen. Die durch künstliche Intelligenz hervorgebrachte neue Methode der Wissensproduktion stellt eine Herausforderung für die Bildung dar. Bildung beschränkt sich nicht mehr nur auf die Vererbung von Wissen, sondern auch auf die Innovation von Wissen. Künftig muss die Schulbildung den Schülern den Umgang mit der Technologie der künstlichen Intelligenz beibringen, die Lernfähigkeit der Lernenden schützen und großen Wert auf die Förderung der Fähigkeit der Schüler zur Wissensanalyse legen, die Lernenden zum „Lernen“ auffordern und die Lernenden fördern Wissen in der Mensch-Computer-Interaktion zu verwirklichen.
Künstliche Intelligenz verändert die Art des Lernens und bietet die Möglichkeit, Kreativität und Vitalität freizusetzen.
Künstliche Intelligenz hat in vielen Bereichen und Branchen tiefgreifende Veränderungen ausgelöst, und systemische Veränderungen in der Bildung stehen unmittelbar bevor, was die Möglichkeit von Veränderungen bei den Lernmethoden mit sich bringt. Erstens bietet die Technologie der künstlichen Intelligenz die Möglichkeit einer personalisierten Bildung in großem Maßstab. Die durch künstliche Intelligenz aufgebaute intelligente Lernumgebung schafft nicht nur einen flexiblen Lernraum, sondern kann auch Lernsituationen wahrnehmen, Schülermerkmale erkennen und den Schülern eine personalisierte Lernunterstützung bieten. Zweitens bietet die Technologie der künstlichen Intelligenz die Möglichkeit der Anpassungsfähigkeit im Rahmen einer standardisierten Bildung. Durch den adaptiven Lernmechanismus aus dynamischer Lerndiagnose, Feedback und Ressourcenempfehlung kann sich künstliche Intelligenz an die sich dynamisch ändernden Lernbedürfnisse der Schüler anpassen, wodurch die Grenzen standardisierter Bildung durchbrochen und die Kreativität und Vitalität der Schüler freigesetzt werden.
Schließlich verbessert künstliche Intelligenz strukturierte Lehrmethoden, setzt die Kreativität und Unterrichtsvitalität der Lehrer frei und konzentriert sich auf eine humanisierte Lerngestaltung. Die mühsame und sich wiederholende Arbeit der Lehrer kann durch intelligente Maschinen ersetzt werden, die die Lernprobleme und -bedürfnisse der Schüler genau lokalisieren können. Die Rolle der Lehrer wird sich auf bessere Lerndesigner konzentrieren und sich darauf konzentrieren, „wie man die Schüler dazu bringt, gut zu lernen“. um die Fähigkeiten und das Denken der Schüler zu fördern, mehr Zeit für die Gestaltung von Lernaktivitäten und die personalisierte Interaktion mit den Schülern aufzuwenden und den Schülern personalisierte Lernunterstützungsdienste anzubieten. Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz und ihre tiefe Integration in Bildung und Lehre haben mehr Möglichkeiten für die Reform und Innovation der Bildung geschaffen. Die Bildung muss die Befähigung, die Befähigung und die befähigenden Vorteile der Technologie voll ausschöpfen, um dem funktionalen Streben nach Bildung gerecht zu werden. und es muss sich auch an die Mission der Bildung halten, humanistische Werte zu vermitteln, praktische Lernmethoden und Lerndesigns zu erforschen, die auf dem Wachstum und der Entwicklung von Schülern basieren, und durch künstliche Intelligenz eine größere Vitalität der Bildung freizusetzen.
Künstliche Intelligenz löst Veränderungen in Bereichen und Branchen aus und fördert die Modernisierung des Bildungsökosystems
Die Auswirkungen künstlicher Intelligenz auf andere Bereiche und Branchen werden sich auch auf den Bildungsbereich erstrecken, da Bildung eine Ursache für die Gesamtentwicklung von ist Gesellschaft. Einerseits spiegeln sich die Rollen der Erweiterung, Substitution, Verbesserung und Transformation der künstlichen Intelligenz deutlich in ihren branchenverändernden Auswirkungen auf verschiedene Bereiche der gesellschaftlichen Produktion und des Lebens sowie in der Freisetzung von Arbeitskräften wider. Andererseits haben diese Umgestaltungseffekte und die Freisetzung von Humanressourcen Veränderungen in gesellschaftlichen Bereichen und Branchen ausgelöst und zu einer Verschiebung der Nachfrage nach gesellschaftlichen Talenten geführt. Bildung ist ein wichtiger Bereich für die Produktion sozialer Humanressourcen und erfordert eine starke Reaktion darauf Dies führte zu einer Verbesserung der Bildungsökologie.
Künstliche Intelligenz beschleunigt den Prozess der Vertiefung der Bildungsreform und fördert die Erneuerung und den Wiederaufbau innerhalb des Systems. Die digitale Technologie hat tiefgreifende Auswirkungen auf Bildungselemente wie Lehrer und Schüler, Kurse, Lehrmethoden, Lernerfahrung, Bewertung und Management und verändert die Bildungsökologie durch eine schrittweise Neugestaltung des Bildungsprozesses. Künstliche Intelligenz beschleunigt diesen Prozess weiter, indem sie einen disruptiven Innovationstrend nutzt, um die Bedeutung jedes Elements im System zu erweitern, die internen Beziehungen des Systems zu verbessern und zu erweitern und die Funktion und Form des Bildungssystems neu zu gestalten.
Künstliche Intelligenz erweitert die Grenzen der Bildung und fördert den Bau zukünftiger Schulen. Zukünftig werden Schulen die Macht der Technologie nutzen, um Lernorte außerhalb des Campus (z. B. Wissenschafts- und Technikmuseen, Museen) und Online-Lernorte in die Kategorie „Schule“ einzubeziehen, Bildungsressourcen aus allen Bereichen der Gesellschaft zu integrieren und ein neues Bildungsumfeld schaffen. Gleichzeitig fördern neue Technologien wie digitale Zwillinge die interaktive Integration von realem und virtuellem Raum, indem sie digitale Zwillinge von Menschen, Objekten und Umgebungen, bidirektionale Kartierung, dynamische Interaktion und Echtzeitverbindung zwischen physischem Raum erstellen und digitaler Raum werden erreicht. Die interne Modernisierung und Umgestaltung des Bildungssystems sowie die Erweiterung der räumlichen Ressourcen können es besser mit dem sozialen Bereich verbinden und einen besseren Ort für die Entwicklung innovativer Talente bieten, die für zukünftiges Leben und Arbeiten geeignet sind.
Künstliche Intelligenz steht im Zusammenhang mit der Verwirklichung des strategischen Ziels der Stärkung des Landes.
Bildung sollte dem nationalen strategischen Layout dienen, die Chance für die Entwicklung künstlicher Intelligenz nutzen, Vorreitervorteile schaffen und innovative Talente für den internationalen Wettbewerb exportieren soziale Entwicklung und unterstützen unabhängige Forschung und Entwicklung von Wissenschaft und Technologie. Gegenwärtig haben Länder auf der ganzen Welt die Entwicklung der künstlichen Intelligenz auf die Ebene nationaler Strategien erhoben, um die Höhepunkte der neuen Runde der wissenschaftlichen und technologischen Revolution und die Initiative im globalen Wettbewerb zu nutzen. Der „Entwicklungsplan für künstliche Intelligenz der neuen Generation“ stellt das strategische Ziel meines Landes dar, „das weltweit größte Innovationszentrum für künstliche Intelligenz zu werden“, und trifft allgemeine Regelungen für wichtige Aspekte wie Wirtschaft, Bildung, Wissenschaft und Technologie, soziale Entwicklung und nationale Sicherheit .
Die Strategie zur Stärkung des Landes durch Bildung ist der logische Ausgangspunkt für wichtige Strategien wie die Strategie zur Erneuerung des Landes durch Wissenschaft und Bildung, die Strategie zur Stärkung des Landes durch Talente und die innovationsgetriebene Entwicklungsstrategie stellt höhere Anforderungen an die Talentförderungsfähigkeiten der Bildung. In den letzten Jahren standen Länder auf der ganzen Welt bei der Entwicklung künstlicher Intelligenz auch vor großen Herausforderungen, wie beispielsweise Problemen bei innovativen Talenten und Problemen bei der unabhängigen Steuerbarkeit von High-Tech. Das Wesen des internationalen Wettbewerbs im Bereich der künstlichen Intelligenz ist ein Wettbewerb der Talente, bei dem die Bildung auf strategischer Ebene reagieren muss.
Wenn Bildung also eine führende Rolle in der Strategie spielt, muss sie nicht nur die Vorteile intelligenter Technologie voll ausschöpfen, um die Modernisierung des Bildungsökosystems zu fördern, sondern auch ein Layout planen, um Talentförderung für die nationale Entwicklung bereitzustellen. Ausgehend von der Perspektive, dass sich Technologie und Bildung im Wettbewerb gegenseitig prägen, erfordert die Erforschung künstlicher Intelligenz zur Förderung der künftigen Bildungsentwicklung die strategische Nutzung der Chance, innovative Talente durch Bildung in verschiedene Bereiche der Gesellschaft zu exportieren und die Transformation und Verbesserung verschiedener Bereiche zu unterstützen Bereiche der Gesellschaft und der künstlichen Intelligenz haben der Strategie zur Stärkung des Landes kontinuierliche Vitalität und Energie verliehen.
Bildung fördert gemeinsam die Entwicklung der Gesellschaft im Wettbewerb mit der Technologie. Bildung weist die Merkmale fortgeschrittener Natur, humanistischer Natur, erblicher Natur, strategischer Natur und ökologischer Natur auf. Angesichts der exponentiellen Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz ist es schwierig geworden, den fortgeschrittenen Charakter der Bildung aufrechtzuerhalten. Es besteht ein zeitlicher und räumlicher Konflikt zwischen dem humanistischen Charakter, der langsame Arbeit und sorgfältige Arbeit erfordert, und dem instrumentellen Charakter, der den Bedürfnissen von Bildung entspricht soziale Beschäftigung; das Erbe des menschlichen Wissens ist geworden. Es weist mehrere Merkmale des historischen Erbes, der zwischenmenschlichen Mitschöpfung und der Mitschöpfung von Mensch und Maschine auf. Angesichts der durch künstliche Intelligenz vorangetriebenen Beschleunigung der Entwicklung sind die Entwicklungsstrategie und die zukunftsorientierte Planung der Bildung wichtige Themen, auf die die Zeit nicht gewartet hat und die noch einen langen Weg vor sich haben.
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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

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

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

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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

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