


Prédire le développement futur de la plateforme technologique Java : les forces motrices du cloud computing, du big data et de l'intelligence artificielle
Avec le développement rapide des technologies de l'information et la popularité d'Internet, Java, en tant que langage de programmation et plate-forme de développement important, est devenu le premier choix de nombreuses entreprises et développeurs. Dans la future tendance de développement de la plate-forme technologique Java, le cloud computing, le big data et l'intelligence artificielle joueront un rôle important dans sa promotion. Cet article discutera de leur impact et de leur expansion sur la plate-forme technologique Java sous ces trois aspects.
Le cloud computing est une méthode informatique basée sur Internet qui fournit des ressources et des services informatiques virtualisés, permettant aux utilisateurs d'accéder et d'utiliser ces ressources à tout moment et en tout lieu sans avoir à se soucier des détails techniques qui les sous-tendent. Le cloud computing joue un rôle essentiel dans le développement de la plateforme technologique Java. Tout d'abord, les fonctionnalités multiplateformes de Java lui permettent de s'exécuter de manière flexible dans un environnement cloud et de prendre en charge une concurrence élevée et une expansion élastique. Deuxièmement, l'écosystème open source de Java et ses riches outils de développement permettent aux développeurs de créer et de déployer des applications sur des plates-formes cloud plus rapidement et plus efficacement. Enfin, la sécurité et la stabilité de Java en font également un choix idéal dans un environnement de cloud computing.
Le Big Data fait référence à des collections de données à grande échelle, complexes et diversifiées. Pour les entreprises et les organisations, comment obtenir des informations et des informations précieuses à partir de ces données est une tâche difficile. En tant que langage de programmation puissant, Java fournit de nombreux outils et frameworks pour traiter et analyser le Big Data. Par exemple, Hadoop est un framework de traitement de Big Data largement utilisé. Il est développé sur la base de Java et permet un traitement efficace d'ensembles de données à grande échelle grâce au modèle informatique distribué de HDFS et MapReduce. De plus, le framework Spark développé en Java est également rapide, évolutif et flexible, ce qui en fait l'un des outils privilégiés pour le traitement du Big Data et l'apprentissage automatique. Le développement de ces outils et frameworks a favorisé l’application généralisée de la technologie Java dans le domaine du Big Data.
L'intelligence artificielle (IA) fait référence aux technologies et aux systèmes d'application qui simulent l'intelligence humaine et les processus de réflexion. Alors que la technologie de l’IA continue de progresser et de se développer, elle apporte également de nouvelles opportunités et de nouveaux défis à la plateforme technologique Java. En tant que langage de programmation flexible, Java peut fournir de riches bibliothèques et cadres pour développer et appliquer divers algorithmes et modèles d'IA. Par exemple, Java fournit de puissantes bibliothèques d'apprentissage automatique, telles que Weka et DL4J, qui peuvent être utilisées pour créer et former divers réseaux neuronaux complexes et modèles d'apprentissage profond. En outre, Java peut également être intégré à d'autres technologies et outils d'IA, tels que le traitement du langage naturel, la reconnaissance d'images et la robotique, offrant ainsi aux développeurs davantage de possibilités d'innovation et d'application.
En résumé, le cloud computing, le big data et l'intelligence artificielle sont des tendances importantes dans le développement futur de la plateforme technologique Java. En combinant avec le cloud computing, Java peut mieux répondre aux changements de demande et à l'expansion de l'échelle ; en combinant avec le Big Data, Java peut réaliser un traitement et une analyse de données plus efficaces et plus précis ; en combinant avec l'intelligence artificielle, Java peut développer des capacités plus puissantes et plus intelligentes ; applications et systèmes. Les entreprises et les développeurs peuvent améliorer la valeur et la compétitivité de Java en apprenant et en appliquant ces technologies, et en établissant une base solide pour l'innovation et le développement futurs. Par conséquent, s'engager dans la recherche, le développement et l'application du cloud computing, du big data et de l'intelligence artificielle deviendra une direction de développement importante de la plate-forme technologique Java.
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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.

Selon des informations publiées sur ce site le 31 juillet, le géant de la technologie Amazon a poursuivi mardi la société de télécommunications finlandaise Nokia devant le tribunal fédéral du Delaware, l'accusant d'avoir violé plus d'une douzaine de brevets d'Amazon liés à la technologie de cloud computing. 1. Amazon a déclaré dans le procès que Nokia avait abusé des technologies liées à Amazon Cloud Computing Service (AWS), notamment l'infrastructure de cloud computing, les technologies de sécurité et de performance, pour améliorer ses propres produits de services cloud. Amazon a lancé AWS en 2006 et sa technologie révolutionnaire de cloud computing a été développée depuis le début des années 2000, indique la plainte. "Amazon est un pionnier du cloud computing et Nokia utilise désormais les innovations brevetées d'Amazon en matière de cloud computing sans autorisation", indique la plainte. Amazon demande au tribunal une injonction de blocage

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 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
