


Hehe Information arbeitet mit der School of Computer Science der Central South University zusammen, um Fragen der KI-Talentausbildung zu untersuchen
Kürzlich wurde Hehe Information an die Central South University eingeladen, um mit Experten der Fakultät für Informatik über Kooperationsmodelle zwischen Schule und Unternehmen und den Austausch von Technologien für künstliche Intelligenz zu diskutieren. Xia Jiazhi, stellvertretender Dekan der School of Computer Science der Central South University, Gao Jianliang, Professor der School of Computer Science, Distinguished Associate Professor Wu Wei, Diplom-Tutor Kan Shichao, Chang Yang, F&E-Direktor der Hehe Information Intelligent Innovation Division, Dr. Gu Xiaomeng, Bildalgorithmus-Experte der Intelligent Platform Division usw., nahm an der nichtöffentlichen Diskussion teil und diskutierte über intelligente Dokumentenverarbeitung und Bildsicherheitsforschung mit künstlicher Intelligenz sowie neue Trends in der technologischen Innovation und erforschte weitere neue Schulmodelle -Unternehmenskooperation
Kan Shichao teilte technische Themen im Zusammenhang mit multimodalen Großmodellen und wies darauf hin, dass die Großmodelltechnologie zur Lösung von Datenverarbeitungsproblemen beitragen kann. Er glaubt, dass die Generierung von Bilddialogdaten eine wichtige Forschungsrichtung in verwandten Bereichen ist. Es ist notwendig, mehrere Runden von Dialogdaten basierend auf Eingabebildern zu generieren und die generierten Daten auszuwerten. Durch die Feinabstimmung der generierten Mehrrunden-Dialogdaten verbesserte das Team die umfassende Fähigkeit zur Beantwortung von Bildfragen und beschreibungsbezogenen Testindikatoren um bis zu 8,06 %
Wu Wei teilte seine Fortschritte zum Forschungsthema „Ähnlichkeitsberechnung massiver hochdimensionaler spärlicher Daten“ mit. Er wies darauf hin, dass die Wissenschaft zwar mehr auf Genauigkeit achtet, aber wenn wir im tatsächlichen Betrieb die Zeit- und Platzeffizienz verbessern und gleichzeitig die Genauigkeit leicht verringern können, wird dies einen sehr praktischen Anwendungswert haben. Der Schlüssel zur Technologieimplementierung und -forschung liegt in den Anforderungen der Anwendungsszenarien, die ein Gleichgewicht zwischen Zeit, Genauigkeit und Raum herstellen müssen
Gao Jianliang erläuterte die relevanten Erfolge der Central South University im Bereich der automatischen maschinellen Lernforschung. Er sagte: „Angesichts der großen Auswahl an Deep-Learning-Netzwerkmodellen sind wir derzeit bestrebt, die Schwierigkeit zu lösen, ein für die Forschungsaufgabe geeignetes Modell auszuwählen. Wir schlagen vor, dass die Forschungsergebnisse des automatischen maschinellen Lernens automatisch mit dem am besten geeigneten Netzwerkmodell übereinstimmen.“ durch Extrahieren spezifischer Aufgabenfunktionen und Netzwerkebenen, wodurch die Modell-Debugging-Zeit verkürzt und die Forschungseffizienz verbessert wird.“
Xia Jiazhi stellte das Lehrprojekt der Turing-Klasse der School of Computer Science der Central South University aus der Perspektive der Förderung von Talenten im Bereich der künstlichen Intelligenz vor. Er äußerte die Hoffnung, dass Unternehmen und Schulen zusammenarbeiten können, um innovative Ausbildungsmaßnahmen zu entwickeln, eine Integration zwischen Industrie und Universität zu erreichen und den Studierenden praktische Kurse und Unterricht im Klassenzimmer anzubieten, damit sie ein tiefgreifendes Verständnis für die Geschäfts- und Anwendungsentwicklung tatsächlicher Unternehmen erlangen können
„Hehe Information legt seit jeher großen Wert auf den technischen Austausch und die Forschungsumsetzung mit Universitäten. Das Unternehmen pflegt nicht nur eine langfristige wissenschaftliche Forschungskooperation mit der South China University of Technology, sondern unterhält auch eine intensive Projektkooperation und technische Forschung mit vielen „Hehe Information Intelligence Chang Yang, F&E-Direktor der Innovationsabteilung, sagte, dass er sehr davon profitiert habe, zu technischen Seminaren und zum Austausch an die Central South University eingeladen zu werden. Die Forschungsthemen von Hochschullehrern lassen sich gut mit praktischer Geschäftspraxis kombinieren Anwendungen. Hehe Information legt seit jeher großen Wert auf den technischen Austausch mit Universitäten und die praktische Anwendung der Forschung. Wir arbeiten nicht nur langfristig mit der South China University of Technology zusammen, sondern führen auch intensive Projektkooperationen und technische Forschung mit vielen führenden inländischen Universitäten durch. Chang Yang, F&E-Direktor der Hehe Information Intelligent Innovation Division, sagte, dass er zu technischen Seminaren und zum Austausch an die Central South University eingeladen wurde und viel gewonnen habe. Die Forschungsthemen von Hochschullehrern lassen sich gut mit praktischen betriebswirtschaftlichen Anwendungen kombinieren
Hehe Information ist ein Unternehmen für künstliche Intelligenz und Big-Data-Technologie, das sich auf die Entwicklung und Anwendung intelligenter Texterkennung, Bildverarbeitung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Knowledge Graph und Big Data Mining sowie anderer Technologien konzentriert. Unsere zugehörigen Produkte und Lösungen werden in fast 30 Branchen wie Finanzen, Fertigung, Einzelhandel und Logistik ausgereift eingesetzt und haben Hunderten Millionen Benutzern in mehr als 100 Ländern und Regionen auf der ganzen Welt Dienste bereitgestellt. Wir sind fest davon überzeugt, dass Talente der Kern der technologischen Entwicklung sind. Hehe Information wird auch in Zukunft mit hervorragenden Hochschulen und Universitäten zusammenarbeiten, um ein systematisches Ausbildungssystem zur Förderung innovativerer Talente aufzubauen
Korrespondent He HeDas obige ist der detaillierte Inhalt vonHehe Information arbeitet mit der School of Computer Science der Central South University zusammen, um Fragen der KI-Talentausbildung zu untersuchen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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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

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
