


Berufsaufklärung durch künstliche Intelligenz, die den Grundstein für den „KI-Traum' legt
Berufsaufklärung durch künstliche Intelligenz, die den Grundstein für den „KI-Traum“ legt
Um die Attraktivität der beruflichen Bildung zu steigern, die berufliche Erkenntnis und das Bewusstsein im Primar- und Sekundarbereich zu stärken und den Charme von Informationstechnologien der neuen Generation wie künstlicher Intelligenz zu demonstrieren, gingen Lehrer des Henan Higher Education Teaching Reform Research and Practice Project Team zu Fuß Das Betreten des Nantai Road Campus der Nanyang Experimental School bescherte den Kindern hier eine einzigartige Reise zur künstlichen Intelligenz, die sie dazu brachte, die Technologie der künstlichen Intelligenz zu verstehen und den Charme der beruflichen Bildung zu spüren.
Während der Aktivität nutzte Lehrer Li Jiangdai populärwissenschaftliche Animationen, Science-Fiction-Filmausschnitte usw., um den Schülern die Definition und Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz bekannt zu machen, erklärte den Entwicklungsprozess von Robotern und demonstrierte Robotersteuerungstechnologie, was starkes Interesse weckt Interesse bei den Kindern.
Lehrer Li Qiaojun führte die Kinder durch eine Reihe interessanter Vorgänge wie gegenseitige Begrüßung, Tanzen zur Begrüßung, Farbtest, Gesichtserkennung, Fallen und Aufstehen usw. dazu, dass er die Kinder tief in ihren Bann zog Aufmerksamkeit und gab den Kindern das Gefühl... Die Wunder der künstlichen Intelligenz, sie spürten die Magie und den Charme der Technologie durch praktische Übungen. Die Atmosphäre war lebhaft und der Campus war voller Gelächter und Ausrufe.
Nach der Erfahrungsaktivität äußerten die Kinder, dass sie sehr glücklich waren, an dieser Aufklärungsaktivität zur Anwendung der Technologie der künstlichen Intelligenz teilzunehmen. Sie haben viel über künstliche Intelligenz gelernt und hofften, dass sie, wenn sie erwachsen sind, nützliche technische Talente entwickeln können Gesellschaft und leisten Sie Ihren Beitrag zum Land.
Diese Veranstaltung zur Aufklärung über künstliche Intelligenz ist nicht nur eine Kollision von Innovations- und Wachstumsfunken, sondern auch eine wissenschaftliche und praktische Aufklärung über das Predigen, das Lösen von Zweifeln und das Verwirklichen von Träumen mit Wissenschaft und Technologie. Das Forschungs- und Praxisprojekt „Forschung und Praxis zum Berufsbildungs- und Berufserfahrungsbildungsmodell in höheren Berufsschulen vor dem Hintergrund des kompetenzbasierten Gesellschaftsaufbaus“ in Henan hat sorgfältig Projektkurse zur Arbeits- und Berufsbildungsbildung entworfen, die für die Entwicklung geeignet sind von Grund- und Sekundarschülern und angeleitet Die beruflichen Erkenntnisse und Berufserfahrungen von Grund- und Sekundarschülern spielen eine wichtige und grundlegende Rolle dabei, den Schülern zu helfen, ein Gefühl für lebenslanges Lernen zu entwickeln und ein Bildungssystem für lebenslanges Kompetenzwachstum aufzubauen Die berufliche Bildung hat eine große Zahl qualifizierter Talente hervorgebracht, was zur Förderung der wirtschaftlichen und sozialen Entwicklung beigetragen und wichtige Beiträge zur Beschäftigungsförderung geleistet hat.
In der zukünftigen Arbeit wird die Henan Provincial Artificial Intelligence Technology Application Vocational Enlightenment and Career Experience Base weitere Berufserfahrungsaktivitäten für Grund- und weiterführende Schulen durchführen. Durch Basisunterricht, die Entsendung von Klassen an Schulen, Berufserfahrungswochen und andere Aktivitäten wird das Lernen gefördert sich auf die Zukunft von Grund- und Sekundarschülern beziehen. Die Verbindung zwischen Arbeit und Leben besteht darin, die Ausbildung technischer Fertigkeiten in der Grund- und Sekundarschulstufe tief in die Arbeitserziehung und die berufliche Aufklärung zu integrieren und den Geist vorbildlicher Arbeiter und Handwerkskunst zu fördern. Erkunden Sie das Berufsbildungs- und Berufserfahrungsbildungsmodell an höheren Berufsschulen vor dem Hintergrund des Aufbaus einer kompetenzbasierten Gesellschaft, optimieren Sie weiterhin das „modulare + fortgeschrittene“ Lehrplansystem, stellen Sie ein professionelles und zusammengesetztes Lehrerteam zusammen und verbessern Sie den Qualitätssicherungsmechanismus für berufliche Aufklärung und Berufserfahrung. Fördern Sie die vertikale Integration der Bildung auf verschiedenen Ebenen, fördern Sie Talente für angewandte technische Fähigkeiten, steigern Sie den sozialen Einfluss und die Strahlungswirkung der beruflichen Bildung und stärken Sie den Aufbau der subzentralen Stadt Nanyang. (Korrespondent Lian Han)
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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

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

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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