


Youdi Network hilft neuen Medien, das Zeitalter der künstlichen Intelligenz zu meistern
Youdi Network engagiert sich seit mehr als 20 Jahren intensiv in der IPTV-Branche und hat sich zum Ziel gesetzt, Industriekunden bahnbrechende Spitzentechnologien und zukunftsweisende Gesamtlösungen zu bieten. Die neue Runde der technologischen Revolution, die durch künstliche Intelligenz (KI) hervorgerufen wird, insbesondere die Einführung neuer Geschäftsformate wie ChatGPT, verändert die soziale Produktion und den Lebensstil der Menschen in beispielloser innovativer Weise. Daher wird die IPTV-Branche für neue Medien auch große technologische Veränderungen einleiten. und neue Entwicklungen in Anwendungsszenarien. Als führendes High-Tech-Unternehmen der Branche hat Youdi Network stets Einblick in die neuesten globalen Technologietrends und verfolgt diese. Basierend auf seiner vorherigen eingehenden Analyse und Trendvorhersage der neuen Medienbranche hat das Unternehmen nun zukunftsweisende Pläne entwickelt für IPTV-Cloud-Systemlösungen, einschließlich Plattformbereitstellungsmethoden, Systembetriebs- und Servicemodelle, Benutzerbetriebsschnittstellen, Endbenutzer-Mensch-Computer-Interaktionserfahrung und andere umfassende Geschäftsinnovationen.
Von „Stromübertragung von West nach Ost“ bis hin zu „Daten von Ost nach West“ wurde in der nationalen Politik auf den zukünftigen Technologietrend hingewiesen. Daten und Rechenleistung werden in Zukunft die Kernressourcen von Unternehmen und der Gesellschaft sein. Systeme, die keine Daten und Rechenleistung nutzen können, werden mit der Zeit gnadenlos ausgerottet, genau wie Petroleumlampen, die keinen Strom nutzen können. Das Cloud-Bereitstellungssystem ist eine Voraussetzung für die Nutzung umfangreicher Rechenressourcen und künstlicher Intelligenz. Ude Network hat vor einigen Jahren ein cloudbasiertes intelligentes Betriebssystem entwickelt und bereitgestellt. Nach kontinuierlicher Iteration und Weiterentwicklung hat das Unternehmen nun die cloudbasierte Systembereitstellung für alle Systeme implementiert und kann sich flexibel mit externen Computerressourcen verbinden, um künstliche KI zu implementieren . Intelligence, wodurch eine umfassende Stärkung des IPTV-Geschäftssystems für neue Medien realisiert wird, das auf Daten und KI als Kern basiert.
Youdi Network basiert auf einer cloudbasierten Full-Stack-Gesamtlösung und übernimmt das landesweit führende Cloud-Betriebssystem und cloudbasierte Datenbanksystem. Es erfüllt alle Anforderungen an die Informationserstellung und verwendet ein hybrides Cloud-Architekturmodell, um die Gesamtübertragung sicherzustellen Sicherheit in den neuen Medien. Youdi Network stützt sich außerdem auf zwanzig Jahre Erfahrung in der Broadcast-Sicherheit, kombiniert mit digitalen Zwillingen und anderen Technologien, um die Gesamtsicherheit des Systems umfassend zu verbessern und zu optimieren, indem es visuelle intelligente KI-Überwachungsfunktionen nutzt, um eine umfassende automatische Überwachung und Sicherheitsgarantie zu erreichen Künstliche Intelligenz.
Im Zeitalter der künstlichen Intelligenz sind die Plattformparteien und beteiligten Unternehmen aller Industrieketten keine einfachen Zugehörigkeiten mehr. Das cloudbasierte intelligente Betriebssystem von Youdi Network basiert auf den Algorithmen des Forschungsinstituts für künstliche Intelligenz seiner Muttergesellschaft Langxin Technology und verbindet sich mit inländischen großen Modellplattformen. Es kann neuen Medienunternehmen verschiedene intelligente Tools zur Verfügung stellen, von der einfachen Videoanalyse , Verschiedene Szenarien, einschließlich Textverarbeitung und AIGC-Videoinhaltsproduktion basierend auf Benutzeranzeigedaten, helfen neuen Medienplattformen und Unternehmen der Industriekette, eine besser integrierte und symbiotische Beziehung aufzubauen und gemeinsam die Größe der Branche zu erweitern.
Darüber hinaus werden Datenressourcen unter der Führung der Politik des Landes zur „digitalen Industrialisierung“ in Zukunft sicherlich zu einem wichtigen Kerngut für Unternehmen der neuen Medien werden. Durch die Kombination jahrelanger Forschung und Entwicklung von Big-Data-Plattformen und umfangreicher Betriebserfahrung kann Youdi Network Unternehmen für neue Medien umfassende prozessbezogene Dienstleistungen in den Bereichen Datenerfassung und -verarbeitung, Datenherkunft und -verwaltung, Eigentumsbestätigung von Datenbeständen, Transaktionen von Datenbeständen usw. anbieten Bieten Sie neuen Medienunternehmen umfassende Dienstleistungen an. Integrieren Sie sich schnell in die Entwicklung der nationalen Big-Data-Branche und erweitern Sie gleichzeitig neue Gewinnwachstumspunkte, um effektive Unterstützung zu bieten.
Der Beginn des Zeitalters der künstlichen Intelligenz bringt für jedes Unternehmen neue Herausforderungen und Chancen mit sich. Voreingenommenheit, Vorrecherche und die Versorgung des Marktes mit zeitgemäßen Dienstleistungen sind für das Überleben und die Entwicklung eines Unternehmens von grundlegender Bedeutung. Youdi Network hofft, in der neuen Welle der künstlichen Intelligenz Hand in Hand mit Unternehmen der neuen Medien zusammenzuarbeiten, um gemeinsam neue Veränderungen in der Branche zu schaffen und zu bewältigen.
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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

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

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

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

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
