


Der Branchensalon „KI-Trendprognose und Szenarioanwendung' für künstliche Intelligenz fand in der NTU Smart City statt
Der Salon für künstliche Intelligenz „KI-Trendprognose und Szenarioanwendung“ in der NTU Smart City wurde am Nachmittag des 6. Juni erfolgreich abgehalten. Diese Veranstaltung wurde von der Shanghai Artificial Intelligence Industry Association geleitet und von Shanghai Nanda Development and Construction Co., Ltd. und Lingang Nanda Company gemeinsam organisiert.
Auf der Veranstaltung wurden die digitale Transformation und die damit verbundenen Richtlinien des Bezirks Baoshan vorgestellt. Baoshan wird die digitale Transformation von Unternehmen durch Standort, Talente, Mittel und szenariobezogene Mittel energisch unterstützen und in Kürze präzisere und wirkungsvollere Sonderrichtlinien einführen.
Die Gäste des Treffens tauschten sich intensiv über die Entwicklung der Branche der künstlichen Intelligenz aus. Xu Qi, Parteisekretär und stellvertretender Generalsekretär der Shanghai Artificial Intelligence Industry Association, erläuterte die aktuellen KI-Trends und stellte die Entwicklung der KI-Industrie der Stadt und die Hauptfunktionen der Vereinigung vor. Er sagte, dass er weiterhin eng mit ihr zusammenarbeiten werde alle Lebensbereiche, einschließlich NTU, zur Bereitstellung wissenschaftlicher und technologischer Innovationsdienste; Liu Jingguo, Investmentdirektor des Shanghai Artificial Intelligence Industry Equity Investment Fund, gab einen Ausblick auf die Entwicklung der KI-Branche und stellte die grundlegenden Verantwortlichkeiten und Serviceinhalte vor vom Shanghai Artificial Intelligence Industry Fund; Chen Mengfei, Partner von Lijie Technology, und Wang Qi, Direktor der Abteilung für Geschäfts- und Außenangelegenheiten der Digital Communications Group, wurden ebenfalls über spezifische Anwendungen künstlicher Intelligenz informiert.
Die Unterzeichnungszeremonie für Hongcheng Energy (Shanghai) Co., Ltd. (ein Unternehmen, das sich der technologischen Innovation und der Anwendung sauberer Energie widmet) zur Ansiedlung im Digital Intelligence Center fand ebenfalls vor Ort statt Teile des Parks werden für Unternehmen geöffnet und fördern gemeinsam die grüne Entwicklung des Parks. Darüber hinaus veranstaltete die Lingang NTU Company eine Unterzeichnungszeremonie mit vier Investitionspartnern, darunter Colliers International, Golden Point Enterprise Management, Hehoren und Xiaohema. Sie werden die Zusammenarbeit weiter vertiefen, gemeinsam energiereiche Industrieprojekte einführen und die Transformation und Modernisierung der NTU umfassend unterstützen.
Derzeit ist der Bau des Nanda Smart City Carriers in vollem Gange und die Einführung des Digital Intelligence Center, der ersten Phase der Digital Intelligence Oasis, steht kurz vor der Fertigstellung Bis Ende dieses Jahres wird auch die International Talent Community fertiggestellt sein, die mehr Möglichkeiten für die industrielle Entwicklung bietet. Mit hochwertigem Transportraum beschleunigt sich die industrielle Atmosphäre des „Zusammenkommens von Händlern und überfüllten Menschen“.
Als kommunaler Charakterpark im Bereich der digitalen Wirtschaft konzentriert sich die Digital Intelligence NTU auf künstliche Intelligenz und andere Bereiche, um einen zukunftsweisenden und einzigartigen Branchencluster für die digitale Wirtschaft zu schaffen. Sie hat erfolgreich eine Reihe hochwertiger Unternehmen gegründet und stärkt weiterhin die Zusammenarbeit mit wichtigen Universitäten und wissenschaftlichen Forschungseinrichtungen. Die Zusammenarbeit zwischen Instituten schafft eine starke Atmosphäre der wissenschaftlichen und technologischen Innovation und unterstützt umfassend den Aufbau der Hauptposition des Shanghai Science and Technology Innovation Center und Baoshans „Northern Transformation“.
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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
