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Les résultats des examens d'entrée à l'université sont publiés les uns après les autres. L'intelligence artificielle devrait devenir une option populaire pour le bénévolat.
Les résultats des examens d'entrée à l'université sont publiés les uns après les autres. L'intelligence artificielle devrait devenir une option populaire pour le bénévolat.
À partir d'aujourd'hui, les résultats des examens d'entrée à l'université dans de nombreux endroits à travers le pays seront annoncés les uns après les autres et le processus de candidature bénévole commencera. Il est entendu que cette année, divers collèges et universités ont reflété de nouvelles caractéristiques en termes de grands types, de tendances en matière de formation, de besoins particuliers en matière de talents complets, de systèmes de gestion scolaire et de formation aux compétences techniques. Par exemple, 95 collèges et universités ont ajouté l'intelligence artificielle. Les majors, qui font partie des spécialisations nouvellement enregistrées, la majeure qui en compte le plus grand nombre est l'ingénierie de fabrication intelligente, avec 53 universités ajoutant cette majeure.
À partir d'aujourd'hui, les résultats de l'examen national d'entrée au Collège seront « publiés » les uns après les autres.
Le travail de notation pour l'examen national d'entrée au Collège touche à sa fin. À partir d'aujourd'hui, les résultats du Collège national. Les examens d'entrée seront « publiés » les uns après les autres. À en juger par les régions qui annoncent l'heure de vérification des scores, le Yunnan, le Sichuan, le Jiangxi, le Gansu, le Ningxia et la Mongolie intérieure publieront les résultats vers le 23 juin. Parmi eux, les résultats de l'examen d'entrée à l'université du Gansu seront annoncés à 14h00 le 23, et le Sichuan devrait pouvoir vérifier les résultats à 22h00 le 23.
De plus, le Guangxi, le Jiangsu, l'Anhui, le Shanxi, le Shaanxi et d'autres endroits devraient publier les résultats vers le 24 juin, et Hainan, Guangdong, Chongqing, le Tibet, le Hunan, le Hubei, le Henan, Pékin, Tianjin et d'autres endroits sont prévus. publier les résultats le 25 juin Vers le 26 juin, le Zhejiang, le Shandong et d'autres endroits devraient l'être vers le 26 juin. Bien entendu, pour les candidats, une fois leurs scores connus, ils entreront également dans une période critique pour remplir le formulaire de candidature.
Il y a 31 nouvelles spécialisations de premier cycle en ingénierie intelligente, représentant près de 26%
En février de cette année, le ministère de l'Éducation a annoncé les résultats d'enregistrement et d'approbation des spécialisations de premier cycle dans les collèges généraux et les universités en 2021, avec 1 961 nouvelles majors ajoutées et 804 majors retirées, 31 nouvelles majors ont été incluses dans le « Catalogue majeur de premier cycle des collèges et universités généraux » et incluses dans les plans d'inscription au premier cycle des collèges et universités concernés en 2022.
Parmi eux, notamment la technologie de propulsion électrique intelligente aérospatiale, la conservation intelligente de l'eau, la construction intelligente et le transport intelligent, la détection intelligente de la terre, l'ingénierie des transports intelligents, la technologie océanique intelligente, la foresterie intelligente, l'ingénierie énergétique intelligente, les matériaux et dispositifs d'information optoélectroniques, la science de l'énergie hydrogène. et ingénierie, science et ingénierie du stockage du carbone, ingénierie du big data des ressources et de l'environnement, etc.
Il n'est pas difficile de constater qu'il existe de nombreuses disciplines liées à l'ingénierie intelligente. En outre, à en juger par le nombre de spécialisations de premier cycle nouvellement inscrites, 95 universités ont ajouté une spécialisation en « intelligence artificielle », ce qui représente le plus grand nombre de spécialisations nouvellement enregistrées, suivies par l'ingénierie de fabrication intelligente, qui a été ajoutée à 53 universités.
L'intelligence artificielle est en tête de la liste des dix disciplines les plus recherchées lors de l'examen d'entrée à l'université pendant trois années consécutives
Chaque année, Baidu publie "Hot Search · College Entry Examination Big Data". Récemment, Baidu a annoncé "Baidu Hot Search". ·Mégadonnées de l'examen d'entrée à l'université 2022". Les données montrent que parmi les dix disciplines les plus populaires en 2022, l'intelligence artificielle se classe au premier rang. Cette spécialité a connu la plus forte augmentation de popularité pendant trois années consécutives. Cela reflète sans aucun doute les inquiétudes des candidats et des parents concernant les spécialisations en intelligence artificielle.
Alors, pourquoi l’intelligence artificielle attire-t-elle l’attention de tous ? Il y a plusieurs raisons à cela. Le développement de la technologie de l’intelligence artificielle est appelé la quatrième révolution industrielle et est devenu un champ de bataille où les pays du monde entier s’affrontent.
D'un point de vue politique nationale, l'intelligence artificielle a non seulement été incluse pour la première fois dans le rapport de travail des deux sessions, le Conseil d'État a également publié le « Plan de développement de l'intelligence artificielle de nouvelle génération », formulant le déploiement stratégique de l'intelligence artificielle par la Chine en les 10 prochaines années. Le plan présente clairement l'idéologie directrice, les objectifs stratégiques, les tâches clés et les mesures de sauvegarde pour le développement de la nouvelle génération d'intelligence artificielle de la Chine en 2030, promeut les théories et technologies perturbatrices de l'intelligence artificielle, déploie et construit les avantages du premier arrivé dans le développement de l'intelligence artificielle dans mon pays, et accélère la construction et l'innovation, pays modèle et puissance technologique mondiale.
De toute évidence, avec l'augmentation des politiques nationales et la planification stratégique du déploiement, les perspectives « financières » pour le développement de l'intelligence artificielle sont larges. De plus, à en juger par le nombre total de talents professionnels, il existe un énorme déficit de professionnels de l'intelligence artificielle et le cheminement de carrière « argent » est prometteur. Selon les données du « Livre blanc sur le développement intégré de l'intelligence artificielle et de la fabrication 2020 », le manque de talents nationaux en intelligence artificielle atteint 300 000, et selon les normes des talents hautement interdisciplinaires et composés, la pénurie de talents pourrait exister pendant une longue période.
Même pendant la saison de l'emploi « la plus difficile », les talents en intelligence artificielle sont toujours confrontés à un énorme écart. De nombreuses entreprises offrent des millions de salaires annuels et ont du mal à trouver des « chevaux de mille kilomètres ». Les données montrent que le déficit actuel de talents en intelligence artificielle en Chine s'élève à 5 millions. C'est précisément en raison du soutien des politiques nationales, de l'accent mis sur le développement de l'industrie de l'intelligence artificielle et du fait qu'il existe un grand manque de professionnels de l'intelligence artificielle, une vaste scène « d'argent » d'emploi a été créée, attirant l'attention de nombreux candidats et parents ces dernières années.
Il y a un dicton selon lequel « sept points à l'examen, trois points dans le rapport ». Alors que les résultats des examens d'entrée à l'université à travers le pays sont annoncés les uns après les autres et que les candidatures volontaires ultérieures sont remplies, les candidats ne choisissent pas seulement l'intelligence artificielle. " vérifier les notes à l'avance", "quota de réinscription, indicateurs internes", "affirmer pouvoir demander des subventions", "remplir un avis d'orientation volontaire", "Faux avis d'admission" etc.
De plus, un rappel chaleureux aux candidats et aux parents de ne pas cliquer sur des liens provenant de sources inconnues ; conserver bien les informations personnelles et refuser de les divulguer à des étrangers ; vérifier les résultats et les informations d'admission par le biais des canaux.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
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.
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.
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
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.
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
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
