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KI
Yunzhisheng gewann den Veco Cup·OFweek2023 Artificial Intelligence Industry Leading Enterprise Award
Yunzhisheng gewann den Veco Cup·OFweek2023 Artificial Intelligence Industry Leading Enterprise Award
Kürzlich wurde der „Veco Cup·OFweek 2023 (8.) Internet of Things and Artificial Intelligence Industry Annual Awards (OFweek 8th IoT & AI Awards) vom High-Tech-Branchenportal OFweek Veike.com und von OFweek Internet of Things ausgerichtet und OFweek Artificial Intelligence. 2023)“ wurde erfolgreich in Shenzhen durchgeführt. Yunzhisheng gewann den „Veco Cup·OFweek2023 Artificial Intelligence Industry Leading Enterprise Award“ für seine technologischen Innovations- und Kommerzialisierungsleistungen im Bereich KI.
Weike.coms „Artificial Intelligence Industry Annual Selection“ hat aufgrund seines fairen und objektiven Auswahlverfahrens in der Branche große Aufmerksamkeit erregt und sich zu einer der professionellsten, einflussreichsten und repräsentativsten Branchenauswahlen im High-Tech-Bereich entwickelt.
Diese Auswahl zielt darauf ab, herausragende Produkte, Technologien, Lösungen, Anwendungsfälle und Unternehmen zu würdigen, die herausragende Beiträge in der Branche der künstlichen Intelligenz geleistet haben, und mehr Unternehmen zu ermutigen, sich an der Forschung und Entwicklung von Produkten der künstlichen Intelligenz sowie an technologischen Innovationen zu beteiligen und gleichzeitig mehr für die Branche zu leisten Industrie Innovieren Sie Produkte und Spitzentechnologien, um die Produktivität und den wirtschaftlichen Nutzen zu verbessern, die allgemeine Kreativität der Branche der künstlichen Intelligenz zu steigern und die gesunde und schnelle Entwicklung der Branche zu steuern.
Im gegenwärtigen Zeitalter der schnellen technologischen Entwicklung und Iteration wird der Wert der Technologie der künstlichen Intelligenz von immer mehr Menschen erkannt. Als einer der Pioniere bei der Industrialisierung der AGI-Technologie in China begann Yunzhisheng 2016 mit dem Aufbau der Atlas-Infrastruktur für künstliche Intelligenz und baute darauf aufbauend die UniBrain-Technologieplattform auf – basierend auf dem universellen Erkennungssystem von Shanhai (UniGPT). Das Zhida-Modell ist der Kern, kombiniert mit intelligenten Komponenten wie multimodaler Wahrnehmung und Generierung, Wissensgraphen und IoT-Plattformen, um eine effiziente Produktunterstützung für Yunzhisheng Smart IoT, Smart Medical und andere Unternehmen bereitzustellen und „U( Cloud Zhisheng) Gehirn) +
Yunzhisheng KI-Technologiesystem und U+X-Strategie
Mit Blick auf den Bereich des intelligenten IoT basiert Yunzhisheng auf dem Shanhai-Modell, um Branchenlösungen für Vertrieb, Wissensmanagement, Bildung, Fahrzeuge und andere segmentierte Szenarien zu erstellen. Im Vertriebsszenario basiert Yunzhisheng auf dem Shanhai-Modell, um eine Cloud zu erstellen. Das auf einem Cloud-Modell basierende Bei-Vertriebsmanagementsystem kann Vertriebsmitarbeitern helfen, die Kundenbedürfnisse genauer zu verstehen und die Effizienz der Kundenakquise zu verbessern. Im Wissensmanagement-Szenario realisiert Yunzhisheng KMS die Verwaltung, den Austausch und die Anwendung von proprietärem Wissen für wissensintensive Unternehmen Das Modell wird von „Wissenskosten“ zu „Wissenskapital“ weiterentwickelt. Für Bildungsszenarien verwendet Yunzhisheng das Shanhai-Modell, um Ausspracheführung, Grammatikkorrektur und Dialoggenerierung auf drei Ebenen zu korrigieren und Englischlernern dabei zu helfen, ihre Sprechfähigkeiten zu verbessern Fahrzeugszenarien: Mit der Unterstützung des Berg- und Meeresmodells kann Yunzhisheng die Benutzerbedürfnisse tiefgreifend verstehen, eine Sprachinteraktionslösung aus einer Hand bereitstellen und in intelligenten Transportszenarien eine ideale Mensch-Fahrzeug-Interaktion schaffen, dazu nutzt Yunzhisheng das Berg- und Meeresmodell Schaffen Sie einen menschlicheren, intelligenten Kundenservice, der den Passagieren ein schnelleres und bequemeres Reiseerlebnis bietet...
Mit Blick auf den Bereich der intelligenten Medizin integriert Yunzhisheng frühere Daten- und Erfahrungsakkumulationen und führt basierend auf dem Shanhai-Modell drei wichtige medizinische Produktanwendungen ein: einen Assistenten für das Verfassen von chirurgischen Krankenakten, ein System zur Erstellung von ambulanten Krankenakten und ein intelligentes Anspruchssystem für gewerbliche Versicherungen Wir leiten die innovative Entwicklung einer intelligenten medizinischen Versorgung. Seit seiner Veröffentlichung am 24. Mai hat das auf dem Shanhai-Modell basierende System zur Erstellung ambulanter Krankenakten von Yunzhisheng Ehrenpreise gewonnen, darunter die erste Reihe großer Modellanwendungsfälle in der Industrie für künstliche Intelligenz in Peking und die typischen Fälle zur Stärkung der Industrie für künstliche Intelligenz in Peking im Jahr 2023. Dies bestätigt voll und ganz seinen Einsatzwert im Bereich der intelligenten medizinischen Versorgung.
Diese Aufnahme in die Liste zeigt nicht nur Yunzhishengs herausragende Stärke und Einfluss auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz, sondern ermöglicht es den Menschen auch, das enorme Anwendungspotenzial künstlicher Intelligenz in Tausenden von Branchen zu erkennen. In Zukunft wird Yunzhisheng weiterhin technologische Innovationen erforschen und neue Möglichkeiten zur Kombination künstlicher Intelligenz mit spezifischen Szenarien erweitern. Gemeinsam mit vielen Partnern, die investieren, auf die Entwicklung der KI-Branche achten und sich darauf freuen werden gemeinsam die erfolgreiche Zukunft der Branche der künstlichen Intelligenz gestalten und miterleben.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonYunzhisheng gewann den Veco Cup·OFweek2023 Artificial Intelligence Industry Leading Enterprise Award. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
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
Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
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
Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
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
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
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 ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
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
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
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
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
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
Eine neue Ära der VSCode-Frontend-Entwicklung: 12 sehr empfehlenswerte KI-Code-Assistenten
Jun 11, 2024 pm 07:47 PM
In der Welt der Front-End-Entwicklung ist VSCode mit seinen leistungsstarken Funktionen und seinem umfangreichen Plug-in-Ökosystem für unzählige Entwickler zum Werkzeug der Wahl geworden. In den letzten Jahren sind mit der rasanten Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz KI-Code-Assistenten auf VSCode entstanden, die die Codierungseffizienz der Entwickler erheblich verbessert haben. KI-Code-Assistenten auf VSCode sind wie Pilze nach einem Regen aus dem Boden geschossen und haben die Codierungseffizienz der Entwickler erheblich verbessert. Es nutzt Technologie der künstlichen Intelligenz, um Code intelligent zu analysieren und eine präzise Code-Vervollständigung, automatische Fehlerkorrektur, Grammatikprüfung und andere Funktionen bereitzustellen, wodurch Entwicklerfehler und mühsame manuelle Arbeit während des Codierungsprozesses erheblich reduziert werden. Heute werde ich 12 KI-Code-Assistenten für die Frontend-Entwicklung von VSCode empfehlen, die Sie bei Ihrer Programmierreise unterstützen.
