


Huang Wei und Yunzhisheng wurden erfolgreich für die „2023 Artificial Intelligence Annual Selection' ausgewählt und gewannen zwei Auszeichnungen
Am 14. Dezember wurden auf der von Qubit veranstalteten MEET2024 Intelligent Future Conference die Ergebnisse der „2023 Artificial Intelligence Annual Selection“ offiziell bekannt gegeben. Mit seiner herausragenden Innovation im Bereich der künstlichen Intelligenz und seinen praktischen Anwendungsmöglichkeiten wurde Yunzhisheng erfolgreich in die Liste „2023 Artificial Intelligence Annual Leading Enterprises TOP50“ aufgenommen. Gleichzeitig wurde Huang Wei, der Gründer und CEO von Yunzhisheng, aufgrund seiner herausragenden Einsicht, Kreativität und Führungsqualitäten auch in die Liste „2023 Artificial Intelligence Annual TOP30 Influential People“ aufgenommen
Als Chinas bekanntes neues Medium im Bereich künstlicher Intelligenz und Spitzentechnologie hat die von Qubit veröffentlichte Liste eine wichtige Orientierungsbedeutung in der Branche. Diesmal ist die „2023 Artificial Intelligence Annual Selection“ in drei Dimensionen unterteilt: Unternehmen, Einzelperson und Produkt/Lösung. In den letzten drei Monaten hat Qubits schließlich 50 führende Unternehmen und 20 führende Unternehmen auf der Grundlage realer Daten ausgewählt, kombiniert mit eingehender Recherche zu Hunderten von Unternehmen für künstliche Intelligenz und den Meinungen Dutzender bekannter Branchenexperten Startups, 30 Führungskräfte, 10 herausragende Produkte und 10 herausragende Lösungen
2023 Artificial Intelligence Annual Leading Enterprises TOP50
In der Liste „2023 Artificial Intelligence Annual Leading Companies TOP50“ gibt es 50 Unternehmen mit Kerntechnologie, vielversprechendem Kapital, Kundenvertrauen und kommerziellem Erfolg. Sie sind das Rückgrat von Chinas KI-Bereich – technisch gesehen führend in der Basisindustrie Neueste Trends wie Modelle, KI-Computing, verkörperte Intelligenz, räumliches Computing und multimodale Interaktion decken aktuelle Mainstream-KI-Anwendungsfelder wie AIGC, autonomes Fahren, intelligente Terminals, Finanzen, E-Commerce und Logistik ab , Sicherheit und Content-Communities. Die Liste umfasst Branchenriesen, die früh in die Branche eingestiegen sind und großen Einfluss haben, sowie führende repräsentative Unternehmen mit auffälligen Leistungen im vertikalen Bereich. Yun Zhisheng ist einer von ihnen.
Als Pionier in Chinas Industrie für künstliche Intelligenz hält Yunzhisheng an der Technologieorientierung als Kern fest, geht weiterhin tief in die Schwachstellen der Branche ein, versteht die Bedürfnisse der Branche und setzt die Technologie der künstlichen Intelligenz weiterhin rational in tatsächlichen Szenarien ein, mit dem Ziel, künstliche Intelligenz zu schaffen Intelligenz bringt allen Lebensbereichen praktische Vorteile. Aus dieser ursprünglichen Absicht heraus veröffentlichte Yunzhisheng im Mai dieses Jahres das große Modell von Bergen und Meeren und schlug damit ein neues Kapitel im Bereich der großen Modelle auf
Yunzhisheng nutzt das Shanhai-Modell, um Branchenlösungen für den Bereich Smart IoT bereitzustellen, die segmentierte Szenarien wie Wissensmanagement, Bildung, Fahrzeuge und Transport abdecken. Im Hinblick auf das Wissensmanagement kann das KMS-System von Yunzhisheng proprietäres Wissen verwalten, teilen und anwenden und so die Weiterentwicklung des Unternehmensmodells von „Wissenskosten“ zu „Wissenskapital“ fördern. Für Bildungsszenarien verwendet Yunzhisheng das große Shanhai-Modell, um Korrekturen auf drei Ebenen zu implementieren, einschließlich Ausspracheanleitung, Grammatikkorrektur und Dialoggenerierung, um Englischlernenden dabei zu helfen, ihre Sprechfähigkeiten zu verbessern. Im Smart-Vehicle-Szenario verlässt sich Yunzhisheng auf das Shanhai-Modell, um die Benutzerbedürfnisse tiefgreifend zu verstehen und eine Sprachinteraktionslösung aus einer Hand bereitzustellen, um ein ideales Mensch-Fahrzeug-Interaktionserlebnis zu erreichen. Im Smart-Transport-Szenario nutzt Yunzhisheng große Modelle von Bergen und Meeren, um einen menschlicheren, intelligenten Kundenservice zu schaffen und den Passagieren ein schnelleres und bequemeres Reiseerlebnis zu bieten
Mit dem Ziel, den Bereich der intelligenten Medizin zu erschließen, kombiniert Yunzhisheng vergangene Daten und gesammelte Erfahrungen und hat auf der Grundlage des Shanhai-Modells drei medizinische Produktanwendungen auf den Markt gebracht: ein System zur Erstellung von Krankenakten für ambulante Patienten, einen Assistenten für das Verfassen von Operationsakten und ein intelligentes Anspruchssystem für gewerbliche Versicherungen, um weiterhin intelligent zu sein medizinische Versorgung Innovation und Entwicklung
2023 Artificial Intelligence Annual Influencer TOP30
Technologische Trends unterliegen einschneidenden Veränderungen, die im Wesentlichen untrennbar mit der Förderung von „Menschen“ verbunden sind. In diesem besonderen Jahr gibt es viele Neulinge und Veteranen in der Branche, die einen tiefgreifenden Einfluss auf Chinas KI-Kommerzialisierungsprozess haben und auch der Liste der KI-Helden „TOP30 einflussreichste Menschen des Jahres in der künstlichen Intelligenz im Jahr 2023“ Spannung verleihen. Einige von ihnen sind in der Wissenschaft bekannt und haben mit ihrer tiefgreifenden technischen Erfahrung die chinesische KI-Geschäftslandschaft beeinflusst, andere dominieren den Geschäftsmarkt und führen ihre Teams dazu, ihre Wettbewerbsfähigkeit mit präzisen Erkenntnissen kontinuierlich zu verbessern.
Als Leiter von Yunzhisheng schloss Huang Wei sein Studium an der Universität für Wissenschaft und Technologie Chinas ab und ist einer der ersten Forscher in China, der sich mit der Erforschung künstlicher Intelligenz und semantischer Technologien beschäftigt. Er war als leitender Forscher am Motorola China Research Center und als Dekan der Sprachabteilung des Shanda Innovation Institute tätig. Während dieser Zeit führte er das Team dazu, drei Jahre in Folge an der Redneranerkennungsbewertung des National Institute of Standards and Technology teilzunehmen und erreichte den ersten Platz in der Welt
Im Boom der Großmodelle führte Huang Wei das Team mit seiner ausgeprägten strategischen Vision dazu, eine neue Technologiewelle einzuleiten. Im Mai dieses Jahres veröffentlichten sie offiziell das Shanhai-Modell, das sich auf die beiden Bereiche Smart IoT und Smart Medical Care konzentriert und ständig neue Wege der Kommerzialisierung erkundet. Bisher wurde Yunzhishengs großes Modell von Bergen und Meeren erfolgreich in Szenarien wie intelligenter medizinischer Versorgung, intelligenten Regierungsangelegenheiten, intelligentem Schienenverkehr und intelligenten Fahrzeugen eingesetzt. Die auf diesem großen Modell basierenden Szenarioanwendungen werden ständig bereichert und erweitert. und sein kommerzieller Wert ist auch gestiegen. Die Anerkennung durch mehr Menschen ist ein Beweis für Huang Weis hervorragendes Urteilsvermögen, seine Kreativität und seine Führungsqualitäten
Während Huang Wei und sein Team für ihre Leistungen auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz ausgezeichnet wurden, wurde Yunzhisheng für die Auswahl 2023 ausgewählt. Dies ist nicht nur eine Anerkennung an sie, sondern auch eine Erwartung an ihr zukünftiges Entwicklungspotenzial. Auch in Zukunft wird Yunzhisheng die Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz vorantreiben und in der Branche Fuß fassen. Arbeiten Sie mit anderen Kollegen zusammen, um einen spannenderen Entwurf für die Kommerzialisierung künstlicher Intelligenz in China zu erstellen
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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

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

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 | 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

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

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
