Anwendung künstlicher Intelligenz im Leben
Zu den Anwendungen künstlicher Intelligenz im Leben gehören Sprachassistenten, fahrerloses Fahren, Finanzdienstleistungen, medizinische Diagnose, Smart Homes, intelligente Empfehlungen, Verarbeitung natürlicher Sprache und Spieledesign usw. Die Anwendung künstlicher Intelligenz im Leben ist in verschiedene Bereiche vorgedrungen und bringt Bequemlichkeit und Veränderungen ins Leben. Mit der Weiterentwicklung der Technologie wird der Einsatz künstlicher Intelligenz umfassender und tiefgreifender und eröffnet dem Menschen mehr Möglichkeiten.
Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Technologie, die menschliche Intelligenz simuliert und menschliche Denk- und Entscheidungsprozesse nachahmen und ausführen kann. In den letzten Jahren ist der Einsatz künstlicher Intelligenz in verschiedenen Bereichen mit der Entwicklung der Technologie und der Bereicherung der Anwendungsszenarien immer umfangreicher geworden. Im Folgenden sind einige häufige Anwendungen künstlicher Intelligenz im Leben aufgeführt:
Sprachassistent: Die Technologie der künstlichen Intelligenz macht Sprachassistenten wie Apples Siri, Amazons Alexa, Googles Google Assistant usw. zur Realität. Durch Spracherkennung und Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache kann der Sprachassistent die Anweisungen des Benutzers verstehen und entsprechende Antworten geben und so den Komfort der Mensch-Computer-Interaktion erkennen.
Autonomes Fahren: Der Einsatz künstlicher Intelligenz im Bereich des autonomen Fahrens hat große Durchbrüche erzielt. Durch Computer Vision und Deep-Learning-Technologie können fahrerlose Fahrzeuge die Umgebung in Echtzeit wahrnehmen, Verkehrszeichen und Hindernisse erkennen und entsprechende Entscheidungen und Kontrollen treffen. Es wird erwartet, dass die kommerzielle Anwendung des autonomen Fahrens die Landschaft der Transportbranche verändern wird.
Finanzdienstleistungen: Zu den Anwendungen künstlicher Intelligenz im Finanzbereich gehören Risikobewertung, Kreditbewertung, Anlageberatung, Betrugserkennung usw. Durch maschinelles Lernen und Datenanalysetechnologie kann künstliche Intelligenz Finanzinstituten dabei helfen, ihre Effizienz und Genauigkeit zu verbessern und gleichzeitig Risiken zu reduzieren.
Medizinische Diagnose: Der Einsatz künstlicher Intelligenz im medizinischen Bereich kann Ärzten helfen, Krankheiten zu diagnostizieren und Behandlungspläne zu formulieren. Durch die Analyse großer Mengen medizinischer Daten und Bilder kann künstliche Intelligenz genauere Diagnoseergebnisse liefern und Ärzte bei Behandlungsentscheidungen unterstützen.
Smart Home: Künstliche Intelligenz kann eine intelligente Steuerung und einen automatisierten Betrieb von Heimgeräten ermöglichen. Durch die Verbindung mit Heimgeräten kann künstliche Intelligenz Temperatur, Beleuchtung, Sicherheit und andere Systeme automatisch an die Gewohnheiten und Bedürfnisse der Benutzer anpassen und so für ein komfortableres und komfortableres Wohnumfeld sorgen.
Intelligente Empfehlung: Künstliche Intelligenz kann personalisierte Empfehlungsdienste für Benutzer bereitstellen, die auf ihren persönlichen Vorlieben und historischen Verhaltensweisen basieren. Beispielsweise kann künstliche Intelligenz auf E-Commerce-Plattformen den Nutzern anhand ihrer Kaufaufzeichnungen und ihres Surfverhaltens Produkte empfehlen, die für sie von Interesse sind.
Verarbeitung natürlicher Sprache: Künstliche Intelligenz kann Maschinen dabei helfen, die natürliche Sprache des Menschen zu verstehen und zu verarbeiten. Durch die Verarbeitung natürlicher Sprache kann künstliche Intelligenz Aufgaben wie automatische Übersetzung, Stimmungsanalyse und Informationsextraktion ausführen und so eine effizientere und bequemere Art der Sprachkommunikation bieten.
Game Design: Der Einsatz künstlicher Intelligenz im Bereich Game Design kann Spiele anspruchsvoller und interessanter machen. Durch intelligente Algorithmen und Reinforcement-Learning-Technologie kann künstliche Intelligenz intelligente Spielgegner generieren und ein anspruchsvolleres Spielerlebnis bieten.
Kurz gesagt, die Anwendung künstlicher Intelligenz im Leben ist in verschiedene Bereiche vorgedrungen und hat Komfort und Veränderungen in unser Leben gebracht. Mit der Weiterentwicklung der Technologie wird der Einsatz künstlicher Intelligenz umfassender und tiefgreifender werden und so mehr Möglichkeiten für den Menschen schaffen. Als Programmierer werden wir weiterhin sinnvollere Anwendungen der künstlichen Intelligenz erforschen und entwickeln und zum Fortschritt der menschlichen Gesellschaft beitragen.
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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

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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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