


Eine kurze Diskussion über die Technologie der künstlichen Intelligenz, die das Englischlernen erleichtert
Technologie der künstlichen Intelligenz wurde in unsere tägliche Arbeit, unser Studium und unser Leben integriert und verändert still und leise das soziale Leben. Die Technologie der künstlichen Intelligenz bringt auch Chancen und Herausforderungen für den Englischunterricht mit sich. Der Englischunterricht muss mit moderner Informationstechnologie, insbesondere Technologie der künstlichen Intelligenz, kombiniert werden, um innovative, komplexe und angewandte Talente mit einer internationalen Perspektive besser zu fördern. Die Technologie der künstlichen Intelligenz hat vielfältige Lernwege eröffnet, das Englischlernen unterstützt und die Verbesserung der Qualität des Englischlernens gefördert.
Dieser Artikel kombiniert die Konnotation von künstlicher Bildungsintelligenz und Englisch-Lernmechanismus, um die fördernde Wirkung der Technologie der künstlichen Intelligenz auf das Englischlernen zu untersuchen. Auf dieser Grundlage schlägt er einen Weg für die Technologie der künstlichen Intelligenz vor, um Innovationen beim Englischlernen zu fördern. Der Aufbau einer Englisch-Lernplattform mit künstlicher Intelligenz wird dazu beitragen, die Aufnahme und Anwendung von Englischkenntnissen zu fördern, die Qualität des Englischlernens zu verbessern und herausragende Talente mit vielfältigen Fähigkeiten zu fördern.
Der Inhalt der pädagogischen künstlichen Intelligenz und des Englischlernmechanismus
Pädagogische künstliche Intelligenz. Die Anwendung künstlicher Intelligenz im Bildungswesen hat große Fortschritte gemacht, und intelligente Datenaustauschfunktionen können die fortschrittlichsten Konten der Lehrressourcenplattform integrieren. Unter pädagogischer künstlicher Intelligenz versteht man vor allem die effektive Anwendung künstlicher Intelligenztechnologie zum Erlernen von Wissen außerhalb des Unterrichts, wodurch fragmentierte Zeit rational genutzt und Wissensreserven bereichert werden. Beim Englischlernen nutzen wir die Anwendungsvorteile von Plattformen für künstliche Intelligenz, um den Lernzweck, den Lernprozess und die Lernmethoden genau zu lokalisieren und den englischen Lerneffekt zu erkennen, sodass Lernende den Anwendungskontext des englischen Wortschatzes und des englischen Wortschatzes schnell beherrschen können Sätze und erstellen Sie eine gute praktische Kommunikationsszene, um das Gelernte anzuwenden. Darüber hinaus kann die Technologie der künstlichen Intelligenz die individuellen Entwicklungsbedürfnisse der Lernenden kombinieren, um für die Lernenden geeignete Englisch-Lernpläne zu entwickeln.
Englisch-Lernmechanismus. Der englische Lernmechanismus bezieht sich in der Regel auf die umfassende Anwendung mehrerer Lernmethoden durch Lernende, die Nutzung ihrer Freizeit zur Beherrschung komplexer englischer Wissensinhalte, die Verinnerlichung von Wissen, die Bereicherung persönlicher englischer Kommunikationserfahrungen und auf dieser Grundlage die Regulierung ihres inneren emotionalen Zustands und mehr Anpassung gut mit der komplexen und sich ständig verändernden englischen Kommunikationsumgebung vertraut zu machen. Nachdem die Technologie der künstlichen Intelligenz die traditionelle Art des Englischlernens verändert hat, kann sie wissenschaftliche und vernünftige Englisch-Lernpläne entwickeln, die auf den Altersmerkmalen sowie dem Arbeits- und Lebensumfeld der Lernenden basieren. Die Technologie der künstlichen Intelligenz kann die Alltagssprache als Lerninhalt nutzen und so den praktischen Bedürfnissen des Englischen besser gerecht werden. Künstliche Intelligenz bietet abwechslungsreiche und personalisierte Englisch-Lernpläne, kann den Unterricht entsprechend den Lerngewohnheiten der Lernenden anbieten und Schwächen genau erklären und aufzeigen.
Die Rolle der Technologie der künstlichen Intelligenz bei der Förderung des Englischlernens
Unterrichtsinhalte detailliert aufzeichnen – Selbstständiges Lernen fördern. Erstellen Sie eine Englisch-Lernplattform mit künstlicher Intelligenz, um eine umfassende Sammlung und Verwaltung von Informationen zum Englischunterricht zu erreichen und das anschließende unabhängige Lernen durch Unterrichtsinhalte und Aufzeichnungen über Unterrichtsprozesse stark zu unterstützen. Die riesige Lehrdatenbank, die durch die Technologie der künstlichen Intelligenz erstellt wurde, ermöglicht es den Lernenden, während des Prozesses des unabhängigen Lernens personalisierte Lernpläne basierend auf ihren persönlichen Lernbedürfnissen zu entwickeln und in der Datenbank die für sie passenden Unterrichtsinhalte für Englisch im Klassenzimmer zu finden. Durch den Aufbau einer intelligenten Englisch-Lehrplattform können Unterrichtsinhalte jederzeit und überall überprüft, die Interaktionen zwischen Lehrern und Schülern im Klassenzimmer detailliert aufgezeichnet und automatisierte Daten zur Speicherung generiert werden.
Im Prozess des unabhängigen Englischlernens können Sie Cloud-Computing-Technologie, Spracherkennungstechnologie und andere Technologien der künstlichen Intelligenz nutzen, um das englische Kommunikationsverhalten und den englischen Wortschatz, die im Unterrichtsprozess hervorgehoben werden, eingehend zu analysieren und Ihr eigenes Englischniveau durchgängig zu analysieren -Klassentest Erkennen Sie Ihre eigenen Defizite durch wiederholte Englischübungen und passen Sie Ihre Englischlernideen rechtzeitig an. Nutzen Sie die umfangreichen Ergebnisse der Datenanalyse, um wissenschaftliche Lernpläne zu formulieren und in Ihr eigenes Lernverhalten einzugreifen. Durch den effektiven Einsatz der Technologie der künstlichen Intelligenz kann es Lernende und Lehrkräfte bei ihrer Analyse und Beurteilung unterstützen und Daten und Fallunterstützung für das anschließende Englischlernen bereitstellen.
Intelligente mündliche Beurteilung – fördert die Lernreflexion. Das heutige China ist ein offenes China, und der internationale Austausch findet immer häufiger statt. Egal, ob Sie Angestellte sind, die gesellschaftliche Positionen übernommen haben, oder Studenten, die Wissen ansammeln, sie alle müssen über gute Englischkenntnisse verfügen.
Im Laufe der Jahre wurden bei Englischtests hauptsächlich die grundlegenden Englischkenntnisse sowie die Lese- und Schreibfähigkeiten der Lernenden gemessen, es fehlte jedoch eine wirksame Bewertung der Englischkenntnisse der Lernenden im Hör- und Sprechen.
Der effektive Einsatz künstlicher Intelligenztechnologie hat die traditionelle Englischbewertungsmethode, die auf Prüfungen im geschlossenen Buch basiert, verändert und kann die kommunikativen Englischfähigkeiten der Lernenden jederzeit und überall verstehen. Künstliche Intelligenz kann die englische Aussprache und die Intonation der Lernenden in englischen Gesprächen autonom analysieren. Während des intelligenten Englischtests generiert das System eine Reihe von Bildern, und der Prüfling beschreibt die Bildinformationen, die er auf Englisch sieht, wodurch die Englischanwendungsfähigkeiten des Lernenden umfassend überprüft werden können. Die Englisch-Lernplattform mit künstlicher Intelligenz kann objektive Bewertungen basierend auf der tatsächlichen Leistung der Lernenden liefern und so den Einfluss subjektiver Faktoren bei herkömmlichen manuellen Bewertungsmethoden wirksam reduzieren.
Intelligente Aufteilung von Wissenspunkten – fördert die Wissensakkumulation. Im traditionellen Lernprozess der englischen Sprache verwenden Lernende häufig fragebasierte Taktiken, um ihre persönlichen Englischkenntnisse und Testfähigkeiten durch das Rezitieren einer großen Anzahl von Vokabeln und die Analyse von Fragen zu verbessern. Die Einrichtung einer Englisch-Lernplattform mit künstlicher Intelligenz kann die Einschränkungen traditioneller Englisch-Lernmethoden und -Inhalte durchbrechen, Lerninhalte, Lernfähigkeiten und Lernmethoden verfeinern und aufteilen, auf die Korrelationswahrscheinlichkeit zwischen Wissenspunkten und entsprechend den Lerninhalten achten und Lernstil, filtern Sie die Lernschwerpunkte und -schwierigkeiten heraus, die für Lernende geeignet sind. Je detaillierter die Wissenspunkte sind, desto genauer wird die Diagnose jedes einzelnen Schülers sein und desto effektiver wird der Unterricht des Pädagogen sein. Die Einrichtung einer Englisch-Lernplattform mit künstlicher Intelligenz kann auch blinde Flecken beim Englischlernen überwachen, die Wiederholungsrate von Lerninhalten reduzieren und die Lerneffizienz verbessern.
Innovative Englisch-Lernmethode mit künstlicher Intelligenz-Technologie
Spracherkennung unterstützt das Hör- und Sprechtraining. Sprache ist ein wichtiges Mittel zum Informationsaustausch zwischen Menschen. Spracherkennungstechnologien mit künstlicher Intelligenz werden zum Üben des Hörens und Sprechens der englischen Sprache, Technologien mit künstlicher Intelligenz zur Realisierung der Sprachinteraktion und maschinelle Übersetzungsfunktionen zur Stärkung eingesetzt das Verständnis der englischen Sprache. Die Reaktionsgeschwindigkeit der Englisch-Lernplattform mit künstlicher Intelligenz ist hoch, nachdem die Maschine dem Englischausdruck des Lernenden zugehört hat, wodurch reale Interaktionsszenarien simuliert werden können die gleichen und ähnliche Aussprachewörter, back[ bæk]--bike[baik] und [ænd]--end [end], sick[sik]--seek[si:k] usw. Künstliche Intelligenz kann das machen Erkennungsprozess interessant und anschaulich. Zweitens können wir, um die kommunikativen Absichten und Kommunikationsmethoden beider Parteien in der interkulturellen Kommunikation zu verstehen, die Technologie der künstlichen Intelligenz nutzen, um wiederholt das Lesen und Dialogen auf Englisch zu üben. Künstliche Intelligenz kann ein gezieltes Training basierend auf dem aktuellen Englischniveau der Lernenden ermöglichen und den Lernenden dabei helfen, kommunikative Absichten und Textinhalte schnell und effizient zu verstehen.
Schaffen Sie eine Kommunikationsatmosphäre, um das Erlernen der englischen Konversation zu unterstützen. Der Kern des Englischlernens besteht darin, das Sprachvokabular für die englische Kommunikation geschickt nutzen zu können. Daher erfordert die effektive Anwendung der Technologie der künstlichen Intelligenz die Schaffung eines Lernwerkzeugs, mit dem Lernende unabhängig kommunizieren können, und sich auf die Förderung der englischen Kommunikationsfähigkeiten der Lernenden zu konzentrieren. Englischlernen ist ein Prozess, bei dem Übung den Meister macht. Es ist notwendig, eine wissenschaftliche Englisch-Kommunikationsatmosphäre zu schaffen, das Interesse der Lernenden am Dialog zu wecken, den Lernenden ein englisches Dialogszenario zu bieten und von den Lernenden zu verlangen, dass sie wiederholt Simulationstrainings durchführen, bis die Lernenden sie geschickt anwenden können die Dialoginhalte und Kommunikationsstrategien, um das Ziel der unabhängigen Kommunikation zu erreichen.
Pädagogische künstliche Intelligenz verfügt über bestimmte Mobilitätsfähigkeiten und kann Englischlernende jederzeit begleiten. Beispielsweise beginnt ein berühmter Lehrer-Roboter-Lehrassistent ein Englischgespräch mit Englischlernern und hält die Interaktion aufrecht, wodurch der Effekt der Unterhaltung und Unterhaltung erzielt wird. Die Technologie der künstlichen Intelligenz kann nicht nur die traditionelle Kommunikation von Mensch zu Mensch ersetzen, sondern auch ihre intelligenten Vorteile im Bildungsbereich nutzen. Beispielsweise hat iFlytek einen intelligenten Begleitroboter auf den Markt gebracht, der proaktiv entsprechend den Englisch-Lerninhalten aktueller Lernender lernen kann mit Lernenden kommunizieren. Während des Gesprächs zwischen Mensch und Maschine beobachtet der Nachhilferoboter die Leistung des Lernenden und gibt umgehend Tipps zum englischen Vokabeln, um den Lernenden bei der Vervollständigung grundlegender englischer Konversationen zu unterstützen. Die Interaktion zwischen Mensch und Computer kann umfassendere Möglichkeiten zum mündlichen Üben bieten. Beim Erlernen traditioneller chinesischer Feste legen wir Wert darauf, den Lernenden häufig verwendete englische Kommunikationsinhalte zu vermitteln: Das Frühlingsfest findet im Januar statt und leitet sich vom Mittherbstfest im August in Qingming ab Festival im April usw. Von „Menschen essen Mondkuchen beim Mittherbstfest“ (Menschen essen Mondkuchen beim Mittherbstfest) ist abgeleitet von „Menschen essen Reisknödel beim Drachenbootfest“ (Menschen essen Reisknödel beim Drachenbootfest) usw. und kommunizieren und über verwandte Themen interagieren, um das Erlernen mündlicher Kommunikationsfähigkeiten zu verbessern.
Englisches Lesen bereichert das Erlernen des englischen Wortschatzes. Wecken Sie das Interesse am Lernen, indem Sie reichhaltige und farbenfrohe Leseinhalte bereitstellen, wie z. B. die virtuelle Begleitfunktion der künstlichen Intelligenz, die den Lernenden eine große Auswahl an gesammelten Leseinhalten zur Verfügung stellen und Lernaufgaben auf der Grundlage englischer Lesematerialien zuweisen kann, um das Gelernte anzuwenden . Stimulieren Sie die intrinsische Motivation von Englischlernern. Die Englisch-Lernplattform mit künstlicher Intelligenz verfügt über viele Spielfunktionen, wie Vokabeldurchbrüche, Szenenaustausch usw., die als Hilfsmittel für die Leseübungen verwendet werden können. Durch den Levelaufstieg und die Aufwertung werden die Leseinhalte sukzessive erweitert und die Leseschwierigkeit schrittweise erhöht, wodurch das Lernen interessanter und herausfordernder wird. Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz wird eine virtuelle Lernumgebung geschaffen, um ein immersives Lernerlebnis zu erzielen, z. B. durch die Gestaltung eines virtuellen Bildes, das den Lernenden gefällt, und durch die Kommunikation und Interaktion mit den Lernenden rund um den Leseinhalt auf der Grundlage von Bildern Informationen, Video Informationen zur englischen Artikelerstellung. Zum Beispiel sagte die Figur der virtuellen Geschichte, dass mir das Essen sehr gut geschmeckt hat (ich mag das Essen hier sehr), wie zum Beispiel..., während des Lesevorgangs kann der Lernende den englischen Wortschatz im Zusammenhang mit Essen beherrschen, und dann Der Lernende kann selbstständig reagieren. Essen Sie nicht zu viel Junkfood.
Englisches Schreiben fördert die Sprachorganisationsfähigkeiten. Lesen und Schreiben ergänzen sich beim Englischlernen, indem man beim Erstellen von Artikeln die Wissensinhalte des Lesens kombiniert, um mit halbem Aufwand das doppelte Ergebnis zu erzielen. Durch den effektiven Einsatz der Technologie der künstlichen Intelligenz können die Englischkenntnisse des aktuellen Lernenden jederzeit und überall analysiert und personalisierte Schreibaufgaben entwickelt werden. Leiten Sie die Lernenden an, die Kontextinformationen des Artikels zu kombinieren, das Schreibthema festzulegen, gute englische Schreibgewohnheiten der Lernenden zu fördern und die erstellten englischen Artikel auf der intelligenten Plattform zu veröffentlichen, um mit anderen Englischbegeisterten zu kommunizieren und zu diskutieren. Zum Beispiel war Li beim letzten Frühlingsfest in Kanada (Letztes Frühlingsfest reiste Li nach Kanada). Es schneite. Li ging Schlittschuhlaufen. (Es schneite, Li ging Schlittschuhlaufen). Die Technologie der künstlichen Intelligenz konzentriert sich auf diese Leseinhalte und forciert den allgemeinen englischen Wortschatz und die Ausdrücke, wenn es schneit, und formuliert entsprechende Schreibaufgaben. Anschließend schreiben die Studierenden auf Englisch, indem sie Online-Themensätze ausfüllen, Beispiele vervollständigen, Absätze übersetzen, Absätze kopieren, Absätze zusammenfassen usw. und eine intelligente Überprüfung der abgeschlossenen Arbeiten, Online-Kommunikation und -Diskussion usw. durchführen.
Künstliche Intelligenztechnologie ermöglicht das Erlernen der englischen Sprache, indem sie die traditionellen Methoden und Prozesse des Englischlernens verändert und die zeitlichen und räumlichen Beschränkungen des Lernens überwindet. Lernende können fragmentierte Zeit nutzen, um auf aktuelle Informationen zuzugreifen und praktische Fähigkeiten zu erlernen. Durch den effektiven Einsatz der Technologie der künstlichen Intelligenz können wir das vertiefte Lernen und das personalisierte Lernen der Lernenden fördern und die effektive und präzise Entwicklung des Englischunterrichts und -unterrichts fördern. Die umfangreichen Online-Lehrressourcen für künstliche Intelligenz können auch mehrdimensionale Perspektiven nutzen, um Lernenden bei Schwierigkeiten eine praktische Demonstrationsbasis zu bieten und die Fähigkeit der Lernenden zur unabhängigen Analyse und praktischen Untersuchung umfassend zu verbessern. Die Technologie der künstlichen Intelligenz stärkt das Englischlernen, verändert die Lernökologie und bringt viele Chancen und Herausforderungen für den Englischunterricht mit sich. Pädagogen müssen die Situation nutzen und die Initiative ergreifen, um die effektive Integration der Technologie der künstlichen Intelligenz und des Englischunterrichts zu fördern.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEine kurze Diskussion über die Technologie der künstlichen Intelligenz, die das Englischlernen erleichtert. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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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

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

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