


Das Forschungs- und Entwicklungszentrum für künstliche Intelligenz von Hanxin Technology erreicht ein neues Niveau: offiziell eröffnet im Bereich der Forschung und Entwicklung und Anwendung künstlicher Intelligenz
Hanxin Technology (837092) hat am 18. November offiziell sein Forschungs- und Entwicklungszentrum für künstliche Intelligenz eröffnet. Dies markiert, dass das Unternehmen ein neues Niveau im Bereich der Forschung und Entwicklung und Anwendung künstlicher Intelligenz erreicht hat und auf die Überholspur der Entwicklung der Branche der künstlichen Intelligenz gelangt ist. Das Unternehmen erklärte, dass es diese Gelegenheit nutzen werde, um die Investitionen in Forschung und Entwicklung weiter zu erhöhen, die technologische Stärke zu verbessern und weiterhin danach zu streben, das große Ziel der zweiten zwanzig Jahre zu erreichen
Das Forschungs- und Entwicklungszentrum für künstliche Intelligenz von Hanxin Technology befindet sich in Yantai und bietet Dienstleistungen im ganzen Land an. Der Schwerpunkt liegt auf den drei Hauptgeschäftsbereichen industrielle Intelligenz, intelligente Netzwerkverbindung und Smart City. Das Zentrum nutzt Technologien der künstlichen Intelligenz, um die digitale Transformation und Modernisierung für Regierungs- und Unternehmenskunden zu erreichen. Das Zentrum ist mit mehreren Forschungs- und Entwicklungslabors ausgestattet, beispielsweise für industrielle Intelligenz und das Internet der Fahrzeuge, und hat die besten Wissenschaftler und Ingenieure für künstliche Intelligenz der Branche zusammengebracht
Das Zentrum verfügt außerdem über fortschrittliche experimentelle Ausrüstung und umfangreiche Software- und Hardwareressourcen, die wichtige Aufgaben der Grundlagenforschung, der angewandten Forschung und der Entwicklung neuer Technologien im Bereich der künstlichen Intelligenz übernehmen und die wissenschaftlichen Forschungs- und Technikteams verschiedener Einheiten bei der Fertigstellung unterstützen können Anwendung der Technologie der künstlichen Intelligenz in den Bereichen Industrie, Verkehr und Städtebau. Forschung zu theoretischen Themen und Förderung der Kommerzialisierung der Ergebnisse der künstlichen Intelligenz.
Auf der Grundlage des Forschungs- und Entwicklungszentrums entwickelte und startete Hanxin Technology die industrielle Internetplattform „Hanggong Cloud“. Daten zeigen, dass es sich bei dieser Plattform um eine industrielle Internetplattform handelt, die auf groß angelegten Modellen künstlicher Intelligenz in der Region basiert, was Hanxins Fähigkeit widerspiegelt, neue KI-Technologien zu nutzen, um die digitale Transformation und Modernisierung von Unternehmen zu unterstützen. Die Plattform kann Industrieunternehmen digitale Dienstleistungen und Lösungen aus einer Hand bieten. Durch Kernprodukte wie industrielle Vision, Prozessoptimierung und Betriebsoptimierung hat sie „KI+Industrie“-Szenarioanwendungen erstellt und gemeinsam „KI+X“-Industrie entwickelt Stiftungen mit Partnern, Dienstleistungen umfassen Feinchemikalien, Autoteile, medizinische Geräte, 3C-Elektronik und andere Branchen.
Darüber hinaus hat das Forschungs- und Entwicklungsteam von Hanxin Technology im Bereich der Zusammenarbeit zwischen Fahrzeug und Straße regelmäßig gute Nachrichten erhalten, und viele technische Errungenschaften wurden mit Branchenpreisen ausgezeichnet. „C-V2X intelligente Transportanwendung basierend auf dem Kunpeng-Ökosystem“ ist eine der repräsentativen Errungenschaften. Das Unternehmen entwickelte ein großes KI-Modell für den kollaborativen Transport zwischen Fahrzeugen und Straßen, das auf dem Pangu-KI-Grundmodell und der Kunpeng-Ökologie basiert. Auf der Grundlage des Modells für den kollaborativen Transport zwischen großen Fahrzeugen und Straßen entwickelte es eine holografische Cloud-Steuerungsplattform für die Zusammenarbeit zwischen Fahrzeugen und Straßen Straßennetz und eine intelligente Netzwerkverbindung. Endgeräte und andere Software- und Hardwareprodukte. Lösen Sie effektiv das Konfliktspielproblem zwischen autonomem Fahren und nicht autonomem Fahren sowie autonomem Fahren auf niedrigem Niveau im gemischten Zustand, verbessern Sie die Verkehrseffizienz und verringern Sie Verkehrsstaus.
Künstliche Intelligenz ist zu einem Hotspot für technologische Innovationen und einer wichtigen treibenden Kraft für die industrielle Transformation und Modernisierung geworden. Hanxin Technology erklärte, dass wir in Zukunft unsere technischen Vorteile in den Bereichen künstliche Intelligenz, Cloud Computing, Big Data und anderen Bereichen voll ausschöpfen werden, um die Entwicklung der Branche der künstlichen Intelligenz voranzutreiben und eine branchenführende Technologieplattform für künstliche Intelligenz aufzubauen
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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

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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