


Conseil d'État : accélérer la recherche et le développement de produits intelligents pour soutenir des applications technologiques telles que la conduite autonome et la livraison sans pilote
Récemment, le Comité central du Parti communiste chinois et le Conseil d'État ont publié les « grandes lignes du plan stratégique pour l'expansion de la demande intérieure (2022-2035) » (ci-après dénommé les « grandes lignes »). À l'horizon 2035, l'objectif à long terme de la mise en œuvre de la stratégie d'expansion de la demande intérieure est d'atteindre un nouveau niveau dans l'échelle de la consommation et de l'investissement, d'établir pleinement un système complet de demande intérieure et de réaliser essentiellement une nouvelle industrialisation, une informatisation et une urbanisation ; , et la modernisation de l'agriculture, et pour obtenir de plus grands résultats dans la construction d'un marché intérieur fort. Les technologies de base clés ont réalisé des percées majeures, et le cycle national entraîné par l'innovation et la demande intérieure est devenu plus efficace et plus fluide.
Le « Plan » propose d'accélérer la culture d'une nouvelle consommation et de soutenir le développement intégré de la consommation de matières premières en ligne et hors ligne. Accélérez la transformation numérique, la transformation et la mise à niveau des formats commerciaux hors ligne traditionnels. Enrichissez les scénarios d’application du réseau 5G et du réseau optique Gigabit. Accélérez la recherche et le développement de produits intelligents pour prendre en charge des applications technologiques telles que la conduite autonome et la livraison sans pilote. Développer de nouveaux formats de vente au détail tels que les supermarchés intelligents, les magasins intelligents et les restaurants intelligents. Améliorer le système de technologie et de normes de service dans le nouveau domaine de consommation, réglementer le développement de l'économie de plateforme conformément à la loi et renforcer les capacités de supervision des nouveaux formats d'entreprise.
Culture d'un nouveau modèle « Internet + services sociaux ». Renforcer et optimiser les services d’apprentissage en ligne et favoriser la co-construction et le partage de diverses ressources éducatives numériques. Développer activement les services « Internet + santé médicale », améliorer les politiques de diagnostic et de facturation des traitements sur Internet et inclure les articles de services médicaux Internet qualifiés dans le champ d'application du paiement de l'assurance médicale conformément aux procédures. Approfondir le développement du divertissement en ligne, encourager la transformation en ligne des formats culturels et de divertissement traditionnels hors ligne et soutenir la création de contenu numérique de haute qualité et de plateformes émergentes de diffusion de ressources numériques. Encourager le développement du tourisme intelligent, de la radio et de la télévision intelligentes et des sports intelligents. Soutenir le développement de services pratiques de bureau en ligne et de transactions sans contact.
Le « Outline » clarifie clairement la nécessité de déployer systématiquement de nouvelles infrastructures et d'accélérer la construction d'infrastructures d'information. Construire un espace et une terre intégrés, omniprésents et à grande vitesse, une interconnexion intégrée, une infrastructure d'information sûre et efficace pour améliorer la perception, la transmission, le stockage et les capacités informatiques des données. Accélérer la construction de l'Internet des objets, de l'Internet industriel, de l'Internet par satellite et du réseau optique Gigabit, construire un système national intégré de centres de données Big, aménager et construire des nœuds centraux nationaux de centres de données Big, promouvoir des applications étendues et approfondies de l'intelligence artificielle. , cloud computing, etc., et promouvoir « les éléments de ressources cloud, réseau et terminaux sont intégrés et configurés intelligemment. Orienté vers la demande, améliore les capacités de service du réseau fédérateur national de communication sécurisée quantique à grande échelle.
Développement complet d’infrastructures convergées. Promouvoir l'intégration approfondie de la 5G, de l'intelligence artificielle, du big data et d'autres technologies dans les transports et la logistique, l'énergie, la protection écologique de l'environnement, la conservation de l'eau, les interventions d'urgence, les services publics, etc., et contribuer à améliorer les capacités de gouvernance des industries connexes. Soutenez l’utilisation de la technologie 5G pour transformer et mettre à niveau les réseaux de télévision par câble. Développer activement et régulièrement l’Internet des véhicules.
Déployez de manière proactive une infrastructure innovante. Nous soutiendrons les localités qualifiées dans la construction de pôles d’innovation régionaux et ferons progresser de manière appropriée la construction d’infrastructures scientifiques et technologiques majeures. Optimiser et moderniser les infrastructures d'innovation industrielle telles que le Centre national d'innovation industrielle, le Centre national d'innovation manufacturière, le Centre national de recherche en ingénierie et le Centre national d'innovation technologique, et renforcer l'offre de technologies de base communes.
Le « Aperçu » met également l'accent sur le renforcement des industries stratégiques émergentes. Promouvoir profondément le développement de grappes industrielles stratégiques nationales émergentes et construire une base industrielle émergente stratégique nationale. Améliorer globalement la compétitivité de base du secteur des technologies de l'information et promouvoir l'innovation technologique et les applications telles que l'intelligence artificielle, les communications avancées, les circuits intégrés, les nouveaux écrans et l'informatique avancée. Promouvoir la construction d’infrastructures satellitaires et applicatives. Développer les industries créatives numériques.
Accélérer le développement de nouvelles industries et de nouveaux produits, et atteindre l'autonomie et l'autonomie à un niveau élevé de science et de technologie. Mettre en œuvre un certain nombre de grands projets scientifiques et technologiques nationaux prospectifs et stratégiques dans des domaines de pointe tels que l’intelligence artificielle, l’information quantique et la science du cerveau. Concentrez-vous sur les pièces et composants de base, les matériaux de base clés, les logiciels de base clés, les processus de base avancés et les fondements de la technologie industrielle, et guidez l'amont et l'aval de la chaîne industrielle pour résoudre conjointement les problèmes clés.
Accélérer la promotion de l'industrialisation numérique et de la numérisation industrielle. Renforcer la construction d'une société numérique et d'un gouvernement numérique, développer un « cloud et utiliser les données pour responsabiliser l'intelligence » inclusif et améliorer continuellement le niveau de gouvernance numérique. Établir et améliorer les mécanismes de circulation et d'application des ressources de données entre les départements et les régions, renforcer les capacités de sécurité des données et optimiser l'environnement de circulation des éléments de données. Accélérer le développement et l'utilisation des ressources de données et la construction de normes institutionnelles, créer des clusters industriels numériques compétitifs au niveau international et accroître l'autonomisation numérique des petites et moyennes entreprises, en particulier des petites et moyennes entreprises manufacturières. Participer activement à la formulation des règles et standards internationaux dans le domaine du numérique.
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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

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.

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

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.

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
