Problème commun
Quelles sont les orientations de développement de l'intelligence artificielle ?
Quelles sont les orientations de développement de l'intelligence artificielle ?
L'orientation du développement de l'intelligence artificielle : 1. Soins de santé intelligents ; 2. Agriculture intelligente ; 3. Logistique intelligente ; 5. Transport intelligent ; 7. Éducation intelligente ; Robots de renseignement ; 9. Sécurité intelligente ; 10. AR et VR.
L'environnement d'exploitation de ce tutoriel : système Windows 10, ordinateur Dell G3.
Actuellement, l'intelligence artificielle est progressivement entrée dans la phase d'industrialisation. Le développement de la technologie de l'intelligence artificielle passe du stade de laboratoire promu par les universitaires au stade d'industrialisation promu conjointement par le monde universitaire et l'industrie.
Selon l'état actuel de la technologie de l'intelligence artificielle et le développement industriel de mon pays, les principales orientations pour le développement futur de l'intelligence artificielle sont les suivantes :
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Les soins de santé intelligents sont En créant une plate-forme régionale d'informations médicales pour les dossiers de santé et en utilisant la technologie Internet des objets la plus avancée, nous pouvons réaliser l'interaction entre les patients et le personnel médical, les institutions médicales et les équipements médicaux, et progressivement parvenir à l'informatisation.2. Agriculture intelligente
L'agriculture intelligente intègre la recherche scientifique, la production, la transformation et les ventes pour réaliser une production annuelle, par tous les temps et hors saison, à l'échelle de l'entreprise ; Intégrant la biotechnologie moderne, l'ingénierie agricole, les nouveaux matériaux agricoles et d'autres disciplines, en s'appuyant sur des installations agricoles modernes, avec un contenu scientifique et technologique élevé, une valeur ajoutée élevée des produits, une production foncière élevée et une productivité du travail élevée, c'est un projet qui s'étend sur plusieurs siècles pour mon la nouvelle révolution technologique agricole du pays.3. Logistique intelligente
La logistique intelligente utilise des codes-barres, la technologie d'identification par radiofréquence, des capteurs, des systèmes de positionnement global et d'autres technologies IoT avancées grâce au traitement de l'information et à la technologie de communication en réseau. La plate-forme est largement utilisée dans les activités de base telles que le transport, l'entreposage, la distribution, l'emballage, le chargement et le déchargement dans l'industrie de la logistique pour réaliser un fonctionnement automatisé et une gestion optimisée et efficace du processus de transport de marchandises, améliorer le niveau de service de l'industrie de la logistique, réduire les coûts, et réduire la consommation des ressources naturelles et sociales.4. Smart Finance
La finance intelligente est l'intégration complète de l'intelligence artificielle et de la finance, basée sur des technologies de haute technologie telles que l'intelligence artificielle, le big data, le cloud computing , et blockchain. Les éléments fondamentaux sont d'autonomiser complètement les institutions financières, d'améliorer l'efficacité des services des institutions financières, d'élargir l'étendue et la profondeur des services financiers, de permettre à l'ensemble de la société d'obtenir des services financiers égaux, efficaces et professionnels et de réaliser des services intelligents et personnalisés. et les services financiers personnalisés changent.5. Transport intelligent
Le système de transport intelligent est l'orientation du développement du futur système de transport. Il combine une technologie de l'information avancée, une technologie de transmission de données et une technologie de détection électronique. , la technologie de contrôle et la technologie informatique sont efficacement intégrées et appliquées à l'ensemble du système de gestion des transports terrestres pour établir un système de gestion des transports complet en temps réel, précis et efficace qui fonctionne dans un large éventail et dans toutes les directions.6. Maison intelligente
La maison intelligente utilise la technologie de l'Internet des objets pour intégrer divers appareils dans la maison (tels que les équipements audio et vidéo, les systèmes d'éclairage, le contrôle des rideaux, contrôle de la climatisation, systèmes de sécurité, systèmes de cinéma numérique, serveurs audio et vidéo, systèmes de cinéma, appareils réseau, etc.) sont connectés ensemble pour fournir le contrôle des appareils électroménagers, le contrôle de l'éclairage, la télécommande téléphonique, la télécommande intérieure et extérieure, anti- alarme antivol, surveillance de l'environnement, contrôle CVC, transfert infrarouge et contrôle de synchronisation programmable et autres fonctions et moyens.7. Éducation intelligente
Récemment, la Conférence internationale sur l'intelligence artificielle et l'éducation s'est tenue à Pékin. Le président a envoyé une lettre de félicitations à la conférence, soulignant que la Chine. attache une grande importance à l'impact profond de l'intelligence artificielle sur l'éducation. Impact, promouvoir activement l'intégration profonde de l'intelligence artificielle et de l'éducation, promouvoir la réforme et l'innovation éducatives, tirer pleinement parti des avantages de l'intelligence artificielle et accélérer le développement de l'éducation qui l'accompagne. chacun tout au long de sa vie, une éducation également orientée vers chacun, une éducation adaptée à tous et une éducation plus ouverte et flexible.8. Robots intelligents
Les robots intelligents disposent d'une variété de capteurs d'informations internes et externes, tels que la vision, l'ouïe, le toucher et l'odorat. En plus d'avoir des récepteurs, il possède également des effecteurs, qui servent de moyens d'agir sur le milieu environnant. Ce sont des muscles, ou moteurs pas à pas, qui bougent les mains, les pieds, les longs nez, les antennes, etc. On voit également que les robots intelligents doivent avoir au moins trois éléments : des éléments de sensation, des éléments de réaction et des éléments de réflexion.9. Sécurité intelligente
La technologie de sécurité intelligente fait référence à l'informatisation des services, à la technologie de transmission et de stockage d'images, qui, avec le développement et les progrès de la science et de la technologie. Le décollage des technologies de l'information au 21e siècle est entré dans un nouveau domaine et les frontières entre les technologies de sécurité intelligentes et les ordinateurs disparaissent progressivement.10. AR et VR
La technologie de réalité virtuelle (VR) est un système de simulation informatique qui peut créer et expérimenter un monde virtuel. Elle utilise des ordinateurs pour générer une simulation. Environment est un système de simulation de fusion d'informations multi-sources, de vision dynamique tridimensionnelle interactive et de comportement d'entité, permettant aux utilisateurs de s'immerger dans l'environnement. La technologie de réalité augmentée (RA) est une technologie qui calcule la position et l'angle des images de la caméra en temps réel et ajoute les images, vidéos et modèles 3D correspondants. Le but de cette technologie est d'immerger le monde virtuel. l'écran. dans le monde réel et interagir avec lui.Dans la société actuelle, l'intelligence artificielle est devenue un nouveau pôle de concurrence internationale. L'intelligence artificielle est une technologie stratégique qui mènera l'avenir. Mon pays a identifié le développement de l'intelligence artificielle comme un plan stratégique national.
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Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
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Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière