


La technologie de prise de décision en matière de business intelligence contribue à réduire les coûts et à accroître l'efficacité, et la Conférence mondiale sur l'intelligence artificielle organise un forum au sommet sur l'IA des entreprises.
Les photos de cet article sur le forum sont toutes fournies par l'organisateur
En tant que l'un des sous-forums importants de la Conférence mondiale sur l'intelligence artificielle, le Forum du Sommet sur l'IA commerciale WAIC 2023 s'est tenu le 7 juillet au Shanghai World Expo Center.
Ce forum, dont le thème est « Exploration d'opportunités commerciales pour exploiter la valeur économique des données, prise de décision intelligente pour réduire les coûts de l'entreprise et accroître l'efficacité », a démontré de manière globale et sous plusieurs angles comment la technologie commerciale de l'IA donne du pouvoir aux entreprises. prise de décision opérationnelle et discuté de nouvelles orientations pour la reprise économique, un nouveau pouvoir.
L'académicien He You a déclaré que l'essor de la technologie décisionnelle en matière de business intelligence a apporté des opportunités sans précédent aux entreprises. En tirant parti de la technologie de l’intelligence artificielle, les décisions en matière de business intelligence peuvent rapidement acquérir et analyser des données et prendre des décisions précises basées sur ces données. En mettant en œuvre cette stratégie, les entreprises peuvent non seulement améliorer l’efficacité de la production et l’efficacité opérationnelle, mais également réaliser davantage d’innovation et de découverte de valeur. Cette nouvelle méthode de prise de décision à l'ère de l'intelligence artificielle - la technologie de prise de décision en matière de business intelligence, en tant que partie indispensable des opérations quotidiennes des entreprises modernes, modifie le modèle opérationnel des industries traditionnelles avec une dynamique de développement rapide et favorise le développement vigoureux de l'industrie. économie numérique.
Cette année est la troisième année consécutive que la Conférence mondiale sur l'intelligence artificielle organise le Business AI Summit Forum, Guotai Junan, Banque industrielle et commerciale de Chine, Everbright Trust, Banque d'épargne postale de Chine, CITIC Securities, China Guangfa Bank, GF Securities. , Yipay, Financial Union, Haier, JD.com, Jialan Group, Fosun Group et d'autres dirigeants d'entreprises financières et de détail et leaders de la transformation numérique ont partagé leur expérience pratique, leur innovation et leur accumulation de transformation numérique et intelligente lors du forum.
Song Bilian, fondateur et président de Datatist Hualong Technology et inventeur de la technologie originale d'IA commerciale, a analysé les principaux problèmes et solutions pour les opérations des utilisateurs et a proposé six étapes : définir une stratégie, ajuster l'organisation, changer de système, garantir l'effet, améliorer l'efficacité, et promouvoir une solution de liaison.
Lu Xiongying, directeur adjoint du département de développement du marché de la Bourse de Shanghai, a mentionné que sur le marché des capitaux, la cotation des entreprises du secteur de l'IA a reçu le soutien du Conseil de l'innovation scientifique et technologique et l'assistance du Shanghai. Bourse. De nombreuses sociétés cotées en bourse dans le domaine de l'IA ont commencé à prendre forme et la construction du Conseil de l'innovation scientifique et technologique a obtenu des résultats progressifs. À l'avenir, la Bourse de Shanghai soutiendra activement les industries émergentes, notamment l'IA, pour qu'elles deviennent meilleures, plus fortes et plus grandes, continuera à jouer le rôle du Conseil de l'innovation scientifique et technologique en tant que « champ expérimental de réforme », soutiendra et encouragera davantage de « technologies dures ». " Les entreprises doivent entrer en bourse et promouvoir les percées continues du marché des capitaux de mon pays.
Lors du forum, Zhang Chengqi, vice-président de l'Université de technologie de Sydney, président du Conseil australien de l'intelligence artificielle et président de la conférence 2024 de la Fédération internationale de l'intelligence artificielle (IJCAI), a présenté aux participants la Fédération internationale des intelligences artificielles. Conférence sur le renseignement qui se tiendra à Shanghai en 2024. En tant que l'une des conférences universitaires importantes dans le domaine de l'intelligence artificielle internationale, la conférence IJCAI renforcera davantage l'atmosphère de recherche universitaire de Shanghai AI, promouvra l'intégration de l'industrie, du monde universitaire et de la recherche et de l'application de l'intelligence artificielle à Shanghai, et démontrera la haute diplôme de science et technologie et académie de Shanghai AI.
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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.

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.

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

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.

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

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 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
