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Top 10 des nouvelles technologies et tendances que vous devez connaître en 2023
Top 10 des nouvelles technologies et tendances que vous devez connaître en 2023
La technologie s'améliore de plus en plus, ne faisant que rendre nos vies plus faciles que jamais. Chaque jour qui passe, la technologie progresse rapidement. La technologie permet aux organisations de réduire extrêmement facilement leurs coûts, d’améliorer l’expérience client et d’augmenter leurs bénéfices. En outre, l’apparition de la pandémie a donné un élan optimal au parcours de transformation numérique des entreprises. De même, être bien informé des futures tendances technologiques présente ses propres avantages. Cet article répertorie les dix principales nouvelles technologies et tendances que vous devez connaître en 2023.
1. L'intelligence artificielle
L'intelligence artificielle est populaire depuis un certain temps. En fait, l’intelligence artificielle évolue constamment et de nouvelles applications pour cette technologie émergente voient le jour. Aujourd’hui, il existe d’innombrables applications qui s’appuient sur l’intelligence artificielle : reconnaissance d’images et vocales, programmes de navigation, assistants vocaux comme Siri et Alexa, etc. Il n’est pas étonnant que l’on s’appuie encore davantage sur l’intelligence artificielle dans les années à venir.
2、Edge Computing
Aujourd'hui, nous pouvons voir des millions de points de données collectés à partir de diverses sources telles que les médias sociaux, les sites Web, les e-mails et les recherches sur le Web. Cela révèle à quel point les données collectées augmentent de façon exponentielle. C’est pourquoi les méthodes de calcul anciennes et traditionnelles ne suffisent pas. Laissez l’informatique de pointe venir à votre secours.
3. Informatique quantique
L'informatique quantique est un type d'informatique qui se concentre sur le développement d'une technologie informatique basée sur les principes de la théorie quantique. alors que. L'informatique quantique est capable d'effectuer des calculs basés sur les probabilités de l'état d'un objet avant la mesure plutôt que sur des valeurs de 0 et de 1. Ce calcul devrait être plus largement accepté en 2023.
4. Technologie 5G
Il est révolu le temps où le monde se contentait toujours de la 3G et de la 4G. Aujourd’hui, c’est l’ère de la 5G. Parce que cela a le potentiel de changer notre façon de voir le monde en ligne, il n’y a pas de retour en arrière possible. La 5G vise à révolutionner les interactions virtuelles en intégrant les technologies AR et VR et de meilleures expériences de jeu basées sur le cloud.
5, Internet des objets
L'Internet des objets est devenu l'une des technologies les plus prometteuses de la dernière décennie. Aujourd'hui, de nombreux appareils ou « objets » sont compatibles Wi-Fi, ce qui signifie qu'ils peuvent se connecter à Internet. Les appareils du réseau peuvent communiquer entre eux, collecter des données et transmettre des données sur le réseau sans intervention humaine.
6, Blockchain
Le marché des cryptomonnaies attache plus que jamais une grande importance à la technologie blockchain. La sécurité fournie par cette technologie peut également être utilisée de plusieurs autres manières. Étant donné que cette technologie repose sur le consensus, ce qui signifie qu’aucun individu ou organisation n’a de contrôle sur les données, elle se classe parmi les principales tendances technologiques.
7, réalité virtuelle et réalité augmentée
La réalité virtuelle et la réalité augmentée sont des technologies populaires au cours de la dernière décennie. La réalité virtuelle plonge l'utilisateur dans un nouvel environnement, tandis que la réalité augmentée, quant à elle, améliore l'environnement existant de l'utilisateur. Ces technologies restent parmi les principales tendances en raison de leur profonde importance dans les jeux et les filtres, les logiciels de simulation, etc. sur les réseaux sociaux.
8, Robotic Process Automation (RPA)
RPA utilise une variété de logiciels et d'applications pour automatiser les processus métier, tels que la collecte et l'analyse de données, le service client et les processus précédemment gérés. à travers des processus manuels, d'autres tâches répétitives. Tout comme l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique, la RPA est une technologie en évolution rapide et se classe donc parmi les principales tendances technologiques de 2023.
9. Développement full-stack
Le développement full-stack est l'une des dernières tendances de l'industrie dans le domaine technologique et prendra de l'ampleur en 2023 et au-delà. L'IoT continue de croître à mesure qu'il devient une technologie plus courante avec des applications diverses. Le développement full stack couvre le développement front-end et back-end d’applications et de sites Web.
10. Sécurité des réseaux
Bien qu'il ne s'agisse pas d'une nouvelle tendance technologique, elle mérite certainement d'y prêter attention l'année prochaine. La raison est simple : les menaces et les attaques de pirates informatiques augmentent en nombre et en intensité, nécessitant des protocoles de sécurité améliorés et un renforcement des systèmes contre les attaques malveillantes.
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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.
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
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
