


Six départements créent quatre scénarios d'application majeurs pour l'intelligence artificielle
Récemment, afin de mettre en œuvre le « Plan de développement de l'intelligence artificielle de nouvelle génération » et de guider systématiquement toutes les localités et entités pour accélérer l'application de scénarios d'intelligence artificielle et promouvoir un développement économique de haute qualité, le ministère de la Science et de la Technologie, le ministère de l'Éducation , le ministère de l'Industrie et des Technologies de l'information, le ministère des Transports et le ministère de l'Agriculture. Le ministère des Affaires rurales et six départements de la Commission nationale de la santé ont publié conjointement les « Avis directeurs sur l'accélération de l'innovation dans les scénarios et la promotion d'un développement économique de haute qualité grâce à Application de haut niveau de l'intelligence artificielle » (ci-après dénommés les « Avis »).
Les "Opinions" ont souligné que l'innovation par scénarios est guidée par l'application créative des nouvelles technologies et prend le lien entre l'offre et la demande comme voie à suivre pour réaliser des mises à niveau itératives des nouvelles technologies et le processus de croissance rapide de l'industrie. La promotion de l'innovation dans les scénarios d'intelligence artificielle est d'une grande importance pour promouvoir des applications de plus haut niveau de l'intelligence artificielle et mieux soutenir un développement de haute qualité. Le développement rapide de la technologie d'intelligence artificielle de la Chine, les données et les ressources informatiques de plus en plus abondantes et l'expansion continue des scénarios d'application ont jeté une base solide pour l'innovation dans les scénarios d'intelligence artificielle. Cependant, il existe encore des problèmes tels qu'une compréhension insuffisante de l'innovation de scène, une conception insuffisante des principaux systèmes de scène, une ouverture insuffisante des opportunités de scène et une écologie imparfaite de l'innovation de scène. Il est nécessaire de renforcer l'orientation globale du travail d'innovation de scène d'intelligence artificielle.
Les « Avis » indiquent clairement que des efforts doivent être faits pour créer des scénarios majeurs pour l'intelligence artificielle :
1 Créer des scénarios majeurs autour de la culture d'une économie intelligente haut de gamme et efficace. Encourager l'exploration approfondie des scénarios d'application de la technologie de l'intelligence artificielle dans des secteurs clés tels que l'industrie manufacturière, l'agriculture, la logistique, la finance, le commerce et l'ameublement afin de promouvoir le développement haut de gamme et efficace de l'économie intelligente. Dans le domaine manufacturier, la priorité est donnée à l’exploration de scénarios intelligents tels que les cerveaux industriels, la fabrication assistée par robot, l’inspection industrielle par vision industrielle et la gestion de l’interconnexion des équipements. Dans le domaine agricole, la priorité est donnée à l'exploration de scénarios intelligents tels que les opérations de conduite automatique des machines agricoles, la navigation par satellite, les moteurs d'information géographique agricole, la réservation en ligne de machines agricoles, l'exploitation de l'hévéa, les fermes intelligentes, la gestion numérique des chaînes industrielles, la protection des plantes par drones, surveillance de l'IoT de la production agricole et contrôle de la qualité et de la sécurité des produits agricoles. Dans le domaine de la logistique, la priorité est donnée à l'exploration de scénarios intelligents tels que le tri robotisé, la manutention, l'entreposage tridimensionnel intelligent et les terminaux de traçabilité. Dans le domaine financier, la priorité est donnée à l'exploration de scénarios intelligents tels que le contrôle des risques financiers par le Big Data, les rapports de solvabilité intelligents d'entreprise et la lutte intelligente contre la fraude. Dans le domaine des affaires, la priorité est donnée à l'exploration de scénarios intelligents tels que les réunions collaboratives en ligne à plusieurs, les expositions en ligne et le règlement des stocks. Dans le domaine de l'ameublement, la priorité est donnée à l'exploration de scénarios intelligents tels que l'interconnexion intelligente de la maison, la surveillance intelligente des bâtiments et la conception de produits en ligne. Dans le secteur de la consommation, nous explorons activement des scénarios émergents tels que la vente au détail de conteneurs sans personnel, les supermarchés sans personnel et les guides d'achat intelligents. Dans le domaine des transports, la priorité sera accordée à l'exploration de scénarios d'application intelligents de la conduite autonome et des technologies d'expédition intelligentes dans le transport des parcs, les liaisons par ferry, la distribution intelligente, le peloton de camions, le transport de conteneurs portuaires, les opérations portuaires intelligentes et la navigation maritime autonome.
Deuxièmement, créer des scénarios majeurs autour de la construction d'une société sûre, pratique et intelligente. Orientés vers une ville plus intelligente et une société plus attentionnée, nous continuerons à explorer les opportunités de scénarios d'application de l'intelligence artificielle dans les domaines de la gestion urbaine, de la gestion du trafic, de la protection écologique de l'environnement, de la santé médicale, de l'éducation et des soins aux personnes âgées, et réaliserons des démonstrations. d'applications de scénarios sociaux intelligents. Dans le domaine de la gestion urbaine, nous explorons des scénarios tels que le cerveau urbain, la perception de l'IoT urbain, la disponibilité de données gouvernementales invisibles et les achats numériques. Dans le domaine de la gestion du trafic, nous explorons des scénarios tels que les cerveaux de la circulation, les routes intelligentes, le stationnement intelligent, la conduite autonome, les ports intelligents et les voies navigables intelligentes. Dans le domaine de la protection écologique et environnementale, l'accent est mis sur l'exploration de scénarios tels que la surveillance intelligente de l'environnement et les inspections autonomes par drones. Le domaine des communautés intelligentes explore les communautés futures, la livraison sans pilote, le commerce électronique communautaire, les restaurants numériques et d'autres scénarios. Le domaine médical explore activement des scénarios tels que le diagnostic auxiliaire intelligent de l'imagerie médicale, l'aide à la décision auxiliaire pour le diagnostic et le traitement cliniques, les robots médicaux, les hôpitaux Internet, la gestion intelligente des équipements médicaux, les hôpitaux intelligents et les services de santé publique intelligents. Le domaine de l'éducation explore activement les salles de classe en ligne, les salles de classe virtuelles, la formation par simulation virtuelle, les salles virtuelles d'enseignement et de recherche, le nouveau matériel pédagogique, la construction de ressources pédagogiques, les campus intelligents et d'autres scénarios. Le domaine des soins aux personnes âgées explore activement des scénarios tels que la surveillance intelligente à domicile et les applications d'appareils portables intelligents. Dans le secteur rural, nous explorons activement des scénarios tels que la gouvernance rurale intelligente, le logement rural numérique et les services gouvernementaux en ligne.
3. Créer des scènes majeures autour d'activités de recherche scientifique de haut niveau. Promouvoir la technologie de l'intelligence artificielle pour qu'elle devienne un nouveau paradigme pour résoudre des problèmes scientifiques majeurs dans les domaines des mathématiques, de la chimie, des géosciences, des matériaux, de la biologie et des sciences spatiales, et faire jouer pleinement le rôle de la technologie de l'intelligence artificielle dans l'acquisition de données littéraires et la prédiction expérimentale. , analyse des résultats, etc., en nous concentrant sur Dans les domaines de la création de nouveaux médicaments, de la recherche génétique, de la recherche et du développement en sélection biologique, de la recherche et du développement de nouveaux matériaux, de l'espace profond et de la mer profonde, etc., nous planifions les scénarios d'application de la technologie de l'intelligence artificielle en fonction de la demande, intégrer des algorithmes de modèles d'intelligence artificielle et des connaissances en matière de données de domaine, et réaliser des percées en matière de recherche sur des questions et des découvertes scientifiques majeures.
4. Créer des scènes majeures autour des grands événements nationaux et des grands projets. Lors d'événements majeurs et de conférences importantes telles que les Jeux asiatiques, les Jeux nationaux, l'Exposition internationale d'importation de Chine et le Salon du commerce des services, développez les scénarios d'application de l'intelligence artificielle et offrez des opportunités de test et de vérification pour la technologie et les applications de produits de l'intelligence artificielle. Encourager l'utilisation de la technologie de l'intelligence artificielle dans les grands projets de construction tels que les corridors stratégiques, les chemins de fer à grande vitesse, les installations portuaires et maritimes et la construction d'aéroports modernes pour améliorer l'efficacité de la construction des grands projets.
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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.

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

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

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.

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

Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
