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Explorez l'effet perturbateur de la technologie de l'intelligence artificielle sur l'industrie automobile
Explorez l'effet perturbateur de la technologie de l'intelligence artificielle sur l'industrie automobile
Ces dernières années, l'industrie automobile a subi des changements majeurs en raison des progrès technologiques.
Des véhicules électriques aux voitures autonomes, la technologie bouleverse l’industrie automobile comme jamais auparavant.
L'un des changements technologiques les plus importants dans l'industrie automobile est l'essor des véhicules électriques. Les véhicules électriques ont parcouru un long chemin depuis leur introduction, avec des autonomies plus longues, des prix plus abordables et un réseau de bornes de recharge en constante expansion. Alors que les gouvernements du monde entier se fixent des objectifs ambitieux pour réduire les émissions de carbone, les véhicules électriques deviennent un choix de plus en plus populaire auprès des consommateurs.
Une autre avancée majeure dans la technologie automobile est le développement des voitures autonomes. Les véhicules autonomes ont le potentiel de réduire considérablement les embouteillages, d’améliorer la sécurité et de rendre les routes plus efficaces. Des entreprises telles que Tesla, Google et Uber ont investi massivement dans le développement de technologies de conduite autonome, et certains de ces véhicules sont déjà visibles sur les routes aujourd'hui.
Outre les voitures électriques et les voitures autonomes, la technologie a également eu un impact sur la conception et la fabrication des voitures. Par exemple, l’impression 3D peut créer des pièces complexes mais légères qui étaient auparavant impossibles à produire. Cela a conduit au développement de véhicules plus efficaces et aérodynamiques, ainsi que de voitures plus personnalisables.
L'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) a également eu un impact significatif sur l'industrie automobile. L’intelligence artificielle peut être utilisée pour améliorer la sécurité des véhicules, réduire la consommation de carburant et améliorer l’expérience de conduite des consommateurs. Par exemple, certaines voitures sont équipées de capteurs et de caméras capables de détecter quand les conducteurs sont fatigués ou distraits et de leur rappeler de faire une pause ou de se recentrer sur la route.
L'un des plus grands avantages de la technologie dans l'industrie automobile est son potentiel à améliorer la sécurité. Les systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS), tels que l’avertissement de sortie de voie, le régulateur de vitesse adaptatif et le freinage d’urgence automatique, ont rendu la conduite plus sûre pour des millions de personnes. À l’avenir, avec la popularisation de la technologie de conduite autonome, nous pourrons assister à une réduction significative des accidents de la route et des décès.
Une autre tendance est la montée en puissance des voitures hybrides. Les véhicules hybrides utilisent une combinaison d’essence et d’électricité pour réduire la consommation de carburant et les émissions, ce qui en fait un choix populaire parmi les consommateurs soucieux de l’environnement.
Les progrès technologiques ont rendu les véhicules hybrides plus abordables, pratiques et efficaces que jamais. De nombreux constructeurs automobiles proposent désormais une gamme de modèles hybrides, des voitures compactes aux SUV, pour répondre à différents besoins et préférences.
Un autre domaine dans lequel la technologie a un impact majeur est celui de la durabilité. Les véhicules électriques ont le potentiel de réduire considérablement les émissions de gaz à effet de serre et la pollution atmosphérique, qui constituent des préoccupations environnementales majeures. De plus, les progrès de la technologie des batteries rendent les véhicules électriques plus abordables et plus pratiques pour un usage quotidien.
Dans le processus de fabrication, la technologie aide les constructeurs automobiles à devenir plus efficaces et plus rentables. Les robots et l’automatisation sont utilisés pour assembler les voitures, réduisant ainsi le besoin de main-d’œuvre et accélérant les temps de production. Non seulement cela est bon pour les résultats financiers, mais cela permet également aux constructeurs automobiles de produire des voitures plus rapidement et de meilleure qualité.
La technologie change également le point de vue des gens sur les transports dans leur ensemble. L’essor des services de covoiturage comme Uber et Lyft, ainsi que le développement des voitures autonomes, pourraient conduire les gens à abandonner complètement la possession d’une voiture. Au lieu de posséder une voiture, les gens peuvent simplement en héler une quand ils en ont besoin, réduisant ainsi le nombre de voitures sur la route et potentiellement les embouteillages.
Enfin, la technologie a également changé la façon dont les gens interagissent avec les voitures. Les smartphones et autres appareils peuvent désormais être connectés aux véhicules, permettant ainsi aux utilisateurs de contrôler diverses fonctions à distance. Cela inclut le démarrage du moteur, le réglage de la température et même le déverrouillage des portes. Vous pouvez même utiliser votre smartphone pour suivre votre voiture, surveiller la consommation de carburant et recevoir des alertes lorsque des réparations sont nécessaires.
Une autre tendance populaire est la location de voitures, qui permet aux consommateurs de conduire les voitures les plus récentes et les plus avancées technologiquement sans avoir à les acheter directement. Avec l’essor des marchés automobiles en ligne et des plateformes numériques de location de voitures, les consommateurs ont plus de choix que jamais lorsqu’il s’agit de trouver la voiture et les plans de financement adaptés à leurs besoins.
En conclusion, la technologie révolutionne l'industrie automobile à bien des égards, du développement de véhicules électriques et autonomes à l'application de l'intelligence artificielle et de l'impression 3D dans la conception et la fabrication. À mesure que la technologie continue de progresser, nous pouvons nous attendre à voir davantage de changements et d’innovations dans l’industrie automobile dans les années à venir.
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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
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
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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
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
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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.
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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
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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
