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KI-gestützte Augmented und Mixed Reality: Die nächste Grenze für immersive Erlebnisse und betriebliche Effizienz
KI-gestützte Augmented und Mixed Reality: Die nächste Grenze für immersive Erlebnisse und betriebliche Effizienz
Die Konvergenz von künstlicher Intelligenz, Augmented Reality und Mixed Reality verändert die Branchenlandschaft rasant. Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung von Algorithmen der künstlichen Intelligenz wurden auch die Funktionen von AR- und MR-Anwendungen erheblich erweitert. Durch Technologien wie fortschrittliche Objekterkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache setzt künstliche Intelligenz neue Maßstäbe für Benutzereinbindung und betriebliche Effizienz. Diese Konvergenz ist nicht nur ein Technologietrend, sondern eine transformative Kraft, die die Branche neu gestaltet.
KI-verstärkte Objekterkennung: der Grundstein für immersive AR/MR
Eine überzeugende Anwendung künstlicher Intelligenz im AR/MR-Ökosystem ist der Einsatz von Algorithmen für maschinelles Lernen zur Objekterkennung. Durch die Verarbeitung visueller Daten in Echtzeit können AR/MR-Anwendungen Objekte und deren Kontext mit beispielloser Genauigkeit erkennen. Beispielsweise kann die KI-gestützte Gesichtserkennungstechnologie einzelne Gesichtsmerkmale identifizieren und so mehr Möglichkeiten für personalisierte Benutzererlebnisse bieten. Durch den Einsatz dieser Technologie können Benutzer hochgradig personalisierte Dienste und Erlebnisse genießen.
Natural Language Processing: Sprachinteraktion
Natural Language Processing (NLP) ist ein wichtiger Zweig im Bereich der künstlichen Intelligenz und revolutioniert die Art und Weise, wie Benutzer mit AR/MR-Anwendungen interagieren. Es ermöglicht eine sprachaktivierte Steuerung durch das Verstehen und Interpretieren menschlicher Sprache und bietet so großen Komfort in freihändigen Umgebungen wie im Gesundheitswesen und in der Fertigung. Die Entwicklung von NLP bietet den Menschen ein natürlicheres und intelligenteres interaktives Erlebnis und eröffnet breitere Perspektiven für die zukünftige technologische Entwicklung.
Adaptives Benutzerengagement: Die Kraft der Personalisierung
Die Lernfähigkeiten künstlicher Intelligenz verändern die Spielregeln für AR/MR-Anwendungen. Durch maschinelle Lernalgorithmen können Apps Inhalte und Interaktionen basierend auf der Benutzerinteraktion anpassen und so ein personalisierteres und ansprechenderes Erlebnis bieten. Beispielsweise können AR-basierte Schulungsprogramme Inhalte anpassen, indem sie die Benutzerleistung verfolgen, um optimale Lernergebnisse sicherzustellen.
Strategische Anwendung künstlicher Intelligenz in AR/MR
Um das Potenzial künstlicher Intelligenz in AR/MR voll auszuschöpfen, müssen Unternehmen spezifische Anwendungsszenarien identifizieren, die mit ihren Zielen übereinstimmen. E-Commerce-Plattformen können beispielsweise AR-Technologie nutzen, um Kunden die Visualisierung von Produkten in ihren Wohnräumen zu ermöglichen, während KI-Algorithmen die Objekterkennung verbessern und genauere Beschreibungsinformationen liefern können. Im Gesundheitswesen kann maschinelles Lernen AR/MR-Anwendungen unterstützen und genauere Diagnose- und Behandlungslösungen bereitstellen.
Die Zukunft ist rosig: Künstliche Intelligenz, Augmented Reality und Mixed Reality im Spatial Computing
Mit Blick auf die Zukunft wird erwartet, dass AR/MR-Erlebnisse durch die Integration von Spatial Computing realistischer werden. Wir können uns vorstellen, räumliches Bewusstsein zu nutzen, um in einer virtuellen Welt zu navigieren, und das alles auf Basis fortschrittlicher Algorithmen der künstlichen Intelligenz. Dies ist kein Blick in die ferne Zukunft, sondern ein Blick in unsere Zukunft. Das Erreichen dieses Ziels wird der nächste revolutionäre Meilenstein in der AR/MR-Technologie sein.
Zusammenfassung: Die synergetische Wirkung von künstlicher Intelligenz, Augmented Reality und Mixed Reality
Die Kombination von künstlicher Intelligenz und AR/MR verbessert das Benutzererlebnis rasant und hat tiefgreifende Auswirkungen auf den Geschäftsbetrieb in allen Branchen. Durch Technologien wie Objekterkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und adaptive Benutzerbeteiligung bietet künstliche Intelligenz neue Möglichkeiten für Innovationen in AR/MR-Anwendungen. Mit der weiteren Weiterentwicklung dieser Technologien können wir weitere bahnbrechende Anwendungen erwarten, die Industriestandards und Benutzererwartungen neu definieren werden.
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Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
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
Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
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
Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
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
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
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 ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
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
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
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
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
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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