


Die 10 wichtigsten neuen Technologien und Trends, die Sie im Jahr 2023 kennen müssen
Die Technologie wird immer besser, was unser Leben einfacher als je zuvor macht. Mit jedem Tag schreitet die Technologie rasant voran. Technologie macht es Unternehmen extrem einfach, Kosten zu senken, das Kundenerlebnis zu verbessern und Gewinne zu steigern. Darüber hinaus hat der Ausbruch der Pandemie den Weg der digitalen Transformation von Unternehmen bestmöglich vorangetrieben. Ebenso hat es seine eigenen Vorteile, gut über zukünftige Technologietrends informiert zu sein. Dieser Artikel listet die zehn wichtigsten neuen Technologien und Trends auf, die Sie im Jahr 2023 kennen müssen.
1. Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz ist seit einiger Zeit beliebt. Tatsächlich entwickelt sich die künstliche Intelligenz ständig weiter und es entstehen immer neuere Anwendungen für diese neue Technologie. Heutzutage gibt es unzählige Anwendungen, die auf künstlicher Intelligenz basieren – Bild- und Spracherkennung, Navigationsprogramme, Sprachassistenten wie Siri und Alexa und mehr. Kein Wunder, dass in den kommenden Jahren noch stärker auf künstliche Intelligenz gesetzt wird.
2. Edge Computing
Heute können wir Millionen von Datenpunkten sehen, die Benutzerinformationen aus verschiedenen Quellen wie sozialen Medien, Websites, E-Mails und Websuchen sammeln. Dies zeigt, wie exponentiell die erhobenen Daten wachsen. Deshalb greifen alte und traditionelle Berechnungsmethoden zu kurz. Lassen Sie Edge Computing zur Rettung kommen.
3. Quantencomputing
Quantencomputing ist eine Art Computertechnologie, die auf den Prinzipien der Quantentheorie basiert. Sie ist seit einiger Zeit weithin anerkannt und beliebt. Quantencomputing ist in der Lage, Berechnungen auf der Grundlage der Wahrscheinlichkeiten des Zustands eines Objekts vor der Messung durchzuführen und nicht nur auf Nullen und Einsen. Diese Berechnung dürfte im Jahr 2023 größere Akzeptanz finden.
4. 5G-Technologie
Vorbei sind die Zeiten, in denen die Welt immer mit 3G und 4G zufrieden war. Heute ist die 5G-Ära. Da es das Potenzial hat, unsere Sicht auf die Online-Welt zu verändern, gibt es kein Zurück. 5G zielt darauf ab, virtuelle Interaktionen durch die Integration von AR- und VR-Technologien und bessere cloudbasierte Spielerlebnisse zu revolutionieren.
5. Internet der Dinge
Das Internet der Dinge hat sich im letzten Jahrzehnt zu einer der vielversprechendsten Technologien entwickelt. Heutzutage sind viele Geräte oder „Dinge“ WLAN-fähig, das heißt, sie können eine Verbindung zum Internet herstellen. Geräte innerhalb des Netzwerks können ohne menschliches Eingreifen miteinander kommunizieren, Daten sammeln und Daten über das Netzwerk übertragen.
6. Blockchain
Der Kryptowährungsmarkt misst der Blockchain-Technologie eine beispiellose Bedeutung bei. Die durch diese Technologie gebotene Sicherheit kann auch auf verschiedene andere Arten genutzt werden. Da diese Technologie konsensorientiert ist, das heißt, dass keine Einzelperson oder Organisation die Kontrolle über die Daten hat, zählt sie zu den Top-Technologietrends.
7. Virtual Reality und Augmented Reality
Virtual Reality und Augmented Reality sind beliebte Technologien im letzten Jahrzehnt. Virtual Reality lässt den Nutzer in eine neue Umgebung eintauchen, während Augmented Reality hingegen die bestehende Umgebung des Nutzers erweitert. Aufgrund ihrer großen Bedeutung für Spiele und Filter, Simulationssoftware usw. in sozialen Medien sind diese Technologien weiterhin Top-Trends.
8. Robotic Process Automation (RPA)
RPA nutzt eine Vielzahl von Software und Anwendungen, um Geschäftsprozesse wie Datenerfassung und -analyse, Kundenservice und andere sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, die zuvor durch manuelle Prozesse verwaltet wurden. Ebenso wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ist RPA eine sich schnell entwickelnde Technologie und zählt daher zu den Top-Technologietrends des Jahres 2023.
9. Full-Stack-Entwicklung
Full-Stack-Entwicklung ist einer der neuesten Branchentrends in der Technologie und wird im Jahr 2023 und darüber hinaus an Dynamik gewinnen. Das Internet der Dinge (IoT) ist weiter auf dem Vormarsch, da es sich zu einer Mainstream-Technologie mit vielfältigen Anwendungen entwickelt. Die Full-Stack-Entwicklung umfasst die Front-End- und Back-End-Entwicklung von Anwendungen und Websites.
10. Netzwerksicherheit
Obwohl es sich nicht um einen neuen Technologietrend handelt, lohnt es sich auf jeden Fall, ihm im nächsten Jahr Aufmerksamkeit zu schenken. Der Grund ist einfach: Bedrohungen und Hackerangriffe nehmen an Zahl und Intensität zu und erfordern verbesserte Sicherheitsprotokolle und Absicherungssysteme gegen böswillige Angriffe.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie 10 wichtigsten neuen Technologien und Trends, die Sie im Jahr 2023 kennen müssen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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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

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

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

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
