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Les nouvelles règles pour octobre sont là ! Impliquant les nouveaux panneaux de signalisation routière, l'industrie de l'intelligence artificielle, etc.
Les nouvelles règles pour octobre sont là ! Impliquant les nouveaux panneaux de signalisation routière, l'industrie de l'intelligence artificielle, etc.
À partir du 1er octobre 2022, une grande vague de nouvelles politiques et réglementations sera officiellement mise en œuvre, impliquant 18 nouveaux éléments de signalisation routière, l'Administration générale des douanes ajustant le catalogue des marchandises d'importation et d'exportation qui doivent être inspectées , et la mise en œuvre de la réglementation « Shanghai promeut le développement de l'industrie de l'intelligence artificielle », etc.
18 nouveaux éléments de signalisation routière concernent les véhicules électriques et les vélos électriques
« Panneaux et marquages routiers, partie 2 : Panneaux de signalisation routière » sera mis en œuvre le 1er octobre. En réponse aux nouvelles installations et aux nouveaux besoins de gestion du trafic apparus ces dernières années, la nouvelle version de la norme ajoute 18 nouveaux panneaux de signalisation tels que « bornes de recharge pour véhicules électriques », « panneaux de signalisation pour vélos électriques », « entrée interdite aux vélos électriques ». " et " notez les panneaux d'accumulation d'eau ".
Les voitures particulières ne doivent être inspectées en ligne que deux fois en 10 ans
Les « Avis sur l'approfondissement de la réforme du système de contrôle des véhicules automobiles et l'optimisation des services de contrôle des véhicules » assouplissent encore le cycle d'inspection des voitures particulières et seront mis en œuvre à partir du 1er octobre. . Les voitures particulières et les motos qui ne fonctionnent pas ne doivent se rendre à l'agence d'inspection pour une inspection en ligne qu'au cours des 6e et 10e années à compter de la date d'immatriculation, et demander une marque d'inspection auprès de l'agence de sécurité publique tous les deux ans dans un délai de 10 ans. Les voitures particulières et les motos de plus de 10 ans en panne sont soumises à un contrôle en ligne une fois par an.
L'Administration générale des douanes ajuste le catalogue des marchandises d'importation et d'exportation qui doivent être inspectées
L'Administration générale des douanes a récemment décidé d'ajuster le catalogue des marchandises d'importation et d'exportation qui doivent être inspectées. À partir du 1er octobre, la condition de surveillance douanière « A » sera supprimée pour 87 numéros de marchandises douanières à 10 chiffres impliquant des matériaux métalliques non dangereux et leurs produits, des équipements de traitement de l'industrie électronique, des équipements et appareils de séchage, et les douanes ne le mettront pas en œuvre. l'inspection des marchandises importées.
Le « Règlement de Shanghai sur la promotion du développement de l'industrie de l'intelligence artificielle » sera mis en œuvre.
Le « Règlement de Shanghai sur la promotion du développement de l'industrie de l'intelligence artificielle » a été voté lors de la 44e réunion du Comité permanent du 15e Congrès de Shanghai. Congrès populaire municipal et sera mis en œuvre le 1er octobre 2022. À compter d'aujourd'hui. Il s'agit de la première réglementation locale au niveau provincial du pays à promouvoir le développement de l'industrie de l'intelligence artificielle. C'est également la deuxième réglementation locale dans le domaine de l'économie numérique à Shanghai après la « réglementation sur les données de Shanghai ». transformation numérique globale et contribuer à la construction d'une ville au rayonnement international avec l'intelligence artificielle « Shanghai Highlands ».
Les normes techniques des équipements de numérisation de sécurité personnelle à ondes millimétriques des douanes seront mises en œuvre le 1er octobre
Il est rapporté que l'Administration générale des douanes de la République populaire de Chine a récemment proposé et coordonné le Département de surveillance portuaire de l'Administration générale des douanes et du Le China Customs Management Cadre College rédigera et compilera conjointement les « Exigences techniques douanières en millimètres pour les équipements de numérisation de sécurité personnelle HS/T 69-2022. Les « Exigences techniques HS/T 69-2022 relatives aux équipements d'analyse de sécurité personnelle à ondes millimétriques des douanes » seront mises en œuvre le 1er octobre 2022.
Mise en œuvre du certificat électronique d'enregistrement des cosmétiques
Selon l'annonce pertinente publiée par la State Food and Drug Administration, à partir du 1er octobre, les cosmétiques spéciaux et les nouvelles matières premières cosmétiques approuvées pour l'enregistrement conformément aux « Mesures de gestion de l'enregistrement et du dépôt des cosmétiques ", ainsi que les modifications apportées au certificat d'enregistrement approuvé. Pour les cosmétiques spéciaux étendus, des certificats d'enregistrement électroniques seront délivrés. Les certificats d'immatriculation papier précédemment délivrés continueront d'être valables pendant leur période de validité.
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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
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
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.
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
Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
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
