


Erfolgreiche Durchführung des integrierten Entwicklungsforums für künstliche Intelligenz und fortgeschrittenes Computing sowie des Kunpeng-Innovations-Unterforums
Um die zentrale unterstützende und führende Rolle der allgemeinen Rechenleistung in Longjiangs digitaler Wirtschaft weiter zu spielen und die weitere Entwicklung und das Wachstum des von Kunpeng vertretenen Ökosystems der Computerindustrie zu fördern, fand am Nachmittag des 15. August die Integration künstlicher Intelligenz und fortschrittlicher Datenverarbeitung statt wurde erfolgreich im Harbin Development Forum und im Kunpeng Innovation Sub-Forum abgehalten. Die Konferenz lud Branchenexperten, führende Unternehmen sowie vor- und nachgelagerte Partner der Kunpeng-Computerindustrie ein, zusammenzukommen, um zu diskutieren, wie die Kunpeng-Computerindustrie der digitalen Informationsindustrie von Longjiang dabei helfen kann, eine qualitativ hochwertige Entwicklung neuer Chancen, neuer Dynamiken und neuer Möglichkeiten zu erreichen
Wang Shaochen, Direktor des Industrie- und Informationstechnologiebüros der Stadt Harbin, Provinz Heilongjiang, hielt auf dem Forum eine Rede. Er sagte: Das Heilongjiang Kunpeng Ecological Innovation Center wird sich auf lokale natürliche industrielle und ökologische Vorteile stützen, um die digitale Transformation von Longjiang voranzutreiben . Das Harbin Municipal Bureau of Industry and Information Technology wird Industriepartnern auch dabei helfen, ein Unternehmen zu gründen, mit Zuversicht Innovationen und Entwicklungen vorzunehmen, das beste Umfeld zu schaffen, die beste Plattform aufzubauen und die besten Dienstleistungen anzubieten
Mit der Unterstützung der Regierung von Heilongjiang und Industriepartnern wird Kunpeng Computing als Branchenbooster dazu beitragen, dass die elektronische Informationsindustrie in Heilongjiang weiter beschleunigt und modernisiert wird und ein Maßstab für die Innovation von Informationstechnologieanwendungen im Nordosten Chinas und im Land geschaffen wird. Seit Oktober 2022 hat das Heilongjiang Kunpeng Ecological Innovation Center die Anpassungszertifizierung von mehr als 60 Unternehmen abgeschlossen und gemeinsam mit vielen lokalen Universitäten wie dem Harbin Institute of Technology und der Harbin Engineering University mehr als 14.000 Fachkräfte in Informationstechnologieanwendungen geschult. Das Kunpeng-Ökosystem wird einen „neuen Weg“ für die Entwicklung der digitalen Wirtschaft von Longjiang eröffnen und gemeinsam neue Entwicklungen und eine neue Zukunft für die digitale Wirtschaft von Longjiang schaffen
Um die Anwendungsinnovation der Industrie zu fördern und die schnelle Entwicklung der Kunpeng-Industrie und der Ökologie vor Ort zu fördern, tauschten viele Branchenführer und technische Experten vor Ort Themen aus
Gao Dan, Geschäftsführerin von CCID Consulting, teilte ihre Gedanken zum aktuellen Entwicklungstrend der Computerbranche mit. Sie sagte, dass inländische Anbieter von Rechenleistung schnell wachsen und ihre Förderung und Anwendung in Branchen oder Bereichen wie Telekommunikation, Finanzen, Internet, Bildung und Transport beschleunigen. Ein vielfältiges Computing-Ökosystem unterstreicht die Notwendigkeit einer universellen Konvergenz. In Zukunft wird China in eine Ära umfassender Empowerment-Anwendungen von „Daten + Algorithmus + Rechenleistung“ eintreten. Sie betonte außerdem, dass das Software- und Hardware-Ökosystem miteinander kompatibel sein, sich integrieren und eine Win-Win-Situation bieten und die industrielle Modernisierung auf vielfältige Weise fördern sollte
Der stellvertretende General Manager Dong Bo wies in seiner Rede darauf hin, dass die Vielfalt der Industrieanwendungen zu einer Vielfalt an Daten und Rechenleistung geführt habe, was zu höheren Anforderungen an Betriebssysteme geführt habe. Kirin Software hat sich stets an den tatsächlichen Bedürfnissen der Benutzer orientiert und arbeitet mit dem Kunpeng-Ökosystem, der openEuler-Community und Industriepartnern zusammen, um gemeinsam die technischen Kernfunktionen der chinesischen Betriebssysteme zu verbessern. Durch die Kombination grundlegender Software und Hardware wird das Überholen in Kurven ermöglicht und bietet der Welt eine zweite Option
Wang Kewen, General Manager der Northeast Region of Beijing Massive Data Technology Co., Ltd., wies in seiner Rede darauf hin, dass die riesige Datenbank Vastbase G100 auf Basis des openGauss-Kernels entwickelt und mit dem Kunpeng-Ökosystem kombiniert wird, um Benutzern vollständige Daten bereitzustellen -Stack-Lösung mit hoher Leistung, hoher Kompatibilität und hoher Parallelität, hoher Verfügbarkeit und hoher Sicherheit
Nan Le, Lösungsdirektorin der Abteilung für ökologische Entwicklung von Shenzhen Mingyuan Cloud Technology Co., Ltd., berichtete über die digitale Praxis und zukunftsweisende Forschung von Mingyuan Cloud in der Immobilienbranche. Er sagte, dass Mingyuan Cloud eine integrierte Smart-Management-Plattform für „Investition, Bau und Betrieb“ geschaffen habe, die auf dem Technologiesystem von Kunpeng basiert, um vollständige und professionelle industrielle Cloud-Lösungen für die Immobilienbranche bereitzustellen. Mingyuan Cloud hofft, in Zukunft mit den vor- und nachgelagerten Industrien von Longjiang zusammenzuarbeiten, um gemeinsam ein lokales digitales Ökosystem aufzubauen und die Entwicklung der regionalen digitalen Wirtschaft zu fördern
Liu Huanxi, Vice President of Operations von Harbin Linke Information Technology Co., Ltd., teilte die „Kunpeng Project Achievements Display: Harbin New Area Social Governance Innovation National Demonstration Project“ mit. Er sagte, dass Harbin Science and Technology mit Hilfe der Full-Stack-Cloud-Service-Funktionen von Kunpeng ein Sensorzentrum mit einer Basis von Social-Governance-Funktionen aufgebaut habe, wobei das Front-End-Sensorsystem und das Videoinformationssystem als Basisplattform genutzt würden Die Unterstützung des Sensordatenaggregations- und Servicezentrums bietet wirksame Mittel und Garantien
Angesichts der neuen Situation der digitalen Wirtschaftsentwicklung hat Kunpeng stets an dem Konzept „Hardware-Offenheit, Software-Open-Source, Unterstützung von Partnern und Entwicklung von Talenten“ festgehalten und seine unterstützende Rolle bei der Entwicklung der digitalen Wirtschaft von Heilongjiang voll ausgeschöpft. und Förderung der industriellen Digitalisierung durch digitale Industrialisierung. Bereitstellung von Dienstleistungen für lokale Unternehmen, weitere Erweiterung des lokalen Industrieraums, Schaffung eines höheren Mehrwerts für die vor- und nachgelagerte Industriekette und Unterstützung von Heilongjiang bei der umfassenden Digitalisierung
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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

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

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

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
