


Nationaler Tag der Popularisierung der Wissenschaft 2023: VIA präsentiert wichtige Waffen von Großmächten und einen Plan zur Verbesserung der wissenschaftlichen Kompetenz im Bereich der künstlichen Intelligenz
Am 22. September wurde in der BBMG Intelligent Manufacturing Factory die Haidian-Heimveranstaltung zum Nationalen Wissenschaftspopularisierungstag 2023 mit dem Thema „Verbesserung der wissenschaftlichen Kompetenz der Menschen und Förderung der Eigenständigkeit und Eigenständigkeit in Wissenschaft und Technologie“ eröffnet. Diese Veranstaltung wurde vom Wissenschafts- und Technologie-Innovations- und Entwicklungszentrum der Chinesischen Akademie der Wissenschaften und der Beijing Science and Technology Association geleitet, von der Haidian District Science and Technology Association ausgerichtet und von der Science and Technology Association der Zhongke Zhihui Factory ausgerichtet BBMG Intelligent Manufacturing Factory Park.
Zu der Veranstaltung eingeladen waren Liu Jiaqi, ein Vulkangeologe und Quartärgeologe und Akademiker der Chinesischen Akademie der Wissenschaften, Wu Jianguo, stellvertretender Direktor des Innovations- und Entwicklungszentrums für Wissenschaft und Technologie der Chinesischen Akademie der Wissenschaften, und Bao Han, Generaldirektor Die Abteilung der Abteilung für Popularisierung von Wissenschaft und Technologie der Chinesischen Vereinigung für Wissenschaft und Technologie sowie das Mitglied der Parteigruppe der Pekinger Vereinigung für Wissenschaft und Technologie, stellvertretende Vorsitzende Meng Fanxing, und andere Führungskräfte nahmen daran teil. Huang Mingxi, Generalsekretär des VIA Artificial Intelligence Research Institute, wurde zur Teilnahme am Roundtable-Forum eingeladen. Er versammelte sich mit vielen Experten, Wissenschaftlern und Menschen aus allen Gesellschaftsschichten in verwandten Bereichen, um diesem einzigartigen Fest der Popularisierung der Wissenschaft beizuwohnen
Durch innovative Technologie der künstlichen Intelligenz haben wir ein Werkzeug von nationaler Bedeutung geschaffen
Das VIA Artificial Intelligence Research Institute, die Chinesische Akademie der Wissenschaften und die Redaktion für Jugendwissenschaft und Innovation haben gemeinsam den Plan zur Verbesserung der wissenschaftlichen Kompetenz „Großmächte und künstliche Intelligenz“ ins Leben gerufen, der darauf abzielt, eine umfassende, systematische und zukunftsweisende naturwissenschaftliche und technische Bildung zu erforschen für die zukünftige Entwicklung junger Menschen lebenswichtige Unterstützung und Hilfe leisten. Der Plan wird durch Ressourcen der Beijing Meteorological Monitoring Station, des National Radio Monitoring Center, der Beijing Jiaotong University und des 3E Youth Intelligent and Creative Design Practice Organizing Committee
unterstützt
Viele Experten kamen zusammen, um über technologische Entwicklung und populärwissenschaftliche Innovationen zu diskutieren
Am Tag der Veranstaltung fand vor Ort ein Roundtable-Forum zum Thema „Technologieentwicklung, Wissenschaftspopularisierung und Innovation“ statt, zu dem viele bekannte Unternehmer sowie Experten und Wissenschaftler in verwandten Bereichen eingeladen wurden, um Vorträge zu halten und sich auszutauschen. Huang Mingxi, Generalsekretär des VIA Artificial Intelligence Research Institute, wurde zur Teilnahme eingeladen. Basierend auf seinen eigenen Forschungs- und Arbeitserfahrungen teilte er seine Erkenntnisse und Gedanken zu Wissenschaft und Technologie und sprach über die praktische Anwendung leistungsstarker Waffen und künstlicher Intelligenz in Schulszenen, die die Resonanz und Begeisterung des Publikums hervorriefen.
Huang Mingxi sagte: „Die tiefe Integration modernster Technologien in den Bereichen Weltraumforschung, Luft- und Raumfahrttechnik, Tiefseeausgrabungen usw., die zu den wichtigen Waffen der Großmächte gehören, mit künstlicher Intelligenz wird junge Menschen dazu bringen, in eine zu gehen.“ Neue Welt der wissenschaftlichen und technologischen Entwicklung. Junge Menschen können die Technologie der künstlichen Intelligenz nutzen, um anwendungsorientiert zu sein, Technologie und Geisteswissenschaften zu kombinieren und das Interesse an Wissenschaft und Technologie durch praktische Erfahrung zu wecken Seien Sie auf der Suche nach Wissen mutig genug, unbekannte Gebiete zu erkunden, pflegen Sie ihre rigorose wissenschaftliche Einstellung und entwickeln Sie ständig neue Herausforderungen, damit sie sich besser an die zukünftige Gesellschaft und Arbeit anpassen können.“
Während der Veranstaltung wurden auch viele Ausstellungsflächen und interaktive Erlebnisbereiche vor Ort aufgebaut. Das VIA Artificial Intelligence Research Institute bietet jedem eine Reihe von Kerninhalten, von der Popularisierung der Wissenschaft, der Darstellung und Erfahrung modernster Technologie bis hin zu immersiven Erlebnissen von intelligentem Fahren, VR-Reisen ... und dem schwergewichtigen Stil „mächtige Waffen und künstliche Intelligenz“. . Eine lebendige und interessante wissenschaftliche und kulturelle Erfahrung, die alle dazu bringt, das Fest der wissenschaftlichen Popularisierung zu teilen.
Über VIA Creative Chestnut
VIA Creation Li ist die führende Marke für Bildung im Bereich der künstlichen Intelligenz der VIA Group und konzentriert sich auf die Bereitstellung von Bildungslösungen für künstliche Intelligenz für Jugendliche. Wir integrieren intelligente Hardware, intelligente Softwareplattformen, Lehrplansysteme, Lehrerausbildung, Veranstaltungen, Notenprüfungen und KI-Laborprojekte. Unsere Unterrichtsziele decken die gesamte Schulzeit ab und die Unterrichtsszenarien umfassen Präsenzunterricht, Vereinsaktivitäten, experimentellen Unterricht und andere Szenarien. Wir sind bestrebt, maßgeschneiderte Komplettlösungen für die Ausbildung im Bereich der künstlichen Intelligenz zu schaffen
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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

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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