


Les meilleurs produits d'intelligence artificielle présentés au CES 2024
Le Consumer Electronics Show (CES) annuel est célèbre pour sa présentation technologique, et le salon de cette année se concentre sans aucun doute sur le domaine de l’intelligence artificielle (IA). Des annonces ont été faites lors du salon sur les progrès de la robotique apportés par l'intelligence artificielle, tout en apportant des solutions innovantes aux problèmes quotidiens. Le point culminant du CES cette année est sans aucun doute la série d’expositions intéressantes autour de l’intelligence artificielle.
Nous avons compilé une liste de produits d'IA qui ont gagné leur réputation en fonction de facteurs tels que l'utilité, le caractère unique et les applications pratiques.
Ballie. Le Ballie de Samsung est de retour, cette fois équipé d'un projecteur. Pour ceux qui ne le connaissent pas, il s’agit d’un hub mobile pour maison intelligente qui peut accepter des commandes et se synchroniser avec le reste de votre maison intelligente. En plus d'émettre des commandes aux appareils connectés, l'appareil peut également fournir une diffusion en direct de la maison lorsque l'utilisateur est absent, Ballie projetant des images sur le plafond, le sol ou les murs tout en suivant automatiquement l'utilisateur.
Lapin R1. Rabbit R1 se positionne comme un « iPhone à intelligence artificielle ». Il s'agit d'un appareil de la taille d'une paume qui peut s'adapter parfaitement à la paume de votre main. En plus de son design compact, le R1 peut agir comme un assistant personnel dédié, capable de répondre aux questions, de lancer des applications comme Spotify et même d'appeler des taxis. Le Rabbit R1 est une alternative rentable aux solutions d’IA plus luxueuses, prouvant que l’innovation ne nécessite pas de se ruiner.
Collier pour chien intelligent Minitailz. Le collier pour chien Minitailz d'Invoxia introduit l'intelligence artificielle dans le monde canin et a remporté le prix de l'innovation CES 2024. Ce tracker de fitness pour chien utilise le GPS pour détecter sa position, garantissant ainsi qu'il ne se perdra jamais. Le collier intelligent pour chien Minitailz fournit des statistiques de santé telles que la fréquence cardiaque et la respiration, démontrant comment l'intelligence artificielle peut améliorer notre compréhension et nos soins pour nos compagnons de compagnie. Oreiller
Motion. L'oreiller de mouvement à technologie de sommeil améliorée par intelligence artificielle est un rêve pour les amateurs de sommeil, résolvant le problème du ronflement grâce à la technologie avancée de l'intelligence artificielle. Cet oreiller innovant utilise un système de mouvement d'intelligence artificielle pour détecter les schémas de ronflement. Une fois reconnu, l'oreiller se gonfle doucement, soulevant la tête de l'utilisateur et ouvrant les voies respiratoires pour réduire le ronflement. Avec une application qui suit les données de sommeil et le fonctionnement des airbags, le Motion Pillow transforme une nuit de sommeil en une expérience scientifique.
Miroir intelligent BMind. Le miroir intelligent BMind de Barracuda, lauréat du prix de l'innovation CES 2024, allie intelligence artificielle générative et traitement du langage naturel pour créer un appareil domestique sensible aux émotions. Les miroirs intelligents utilisent les expressions faciales, les gestes et le ton de la voix pour déterminer l'humeur d'un utilisateur afin d'améliorer son humeur, de fournir des affirmations, des visuels et même des méditations guidées. Le miroir intelligent BMind allie intelligence artificielle et santé et constitue une avancée majeure dans la technologie de la maison intelligente.
X1 Interpreter Hub. Timekettle X1 Interpreter Hub est salué comme « le premier système d'interprétation simultanée multilingue au monde ». X1 Interpreter Hub utilise l'intelligence artificielle pour fournir une traduction en temps réel dans jusqu'à 40 langues. Avec une transcription en temps réel affichée à l'écran, l'appareil promet de transformer les communications mondiales lors des réunions et autres contextes.
Capella. L'application Capella de Cappella utilise l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour interpréter les besoins d'un bébé en convertissant ses cris en informations utiles. En tant qu'assistant précieux pour les parents, Capella démontre le potentiel de l'intelligence artificielle pour résoudre les défis du monde réel.
Swarovski Optique AX Visio. Swarovski Optic AX Visio dispose d'un appareil photo 13MP et d'une IA intégrée capable d'identifier plus de 9 000 espèces d'oiseaux. Ce nouvel appareil combine l'intelligence artificielle et des jumelles pour améliorer l'expérience d'observation des oiseaux.
Robotique Matic. Parmi les nombreux aspirateurs et robots de nettoyage présentés au salon, la combinaison robot aspirateur et vadrouille repensée de Matic s'est démarquée. Équipé de 5 caméras intégrées, le robot utilise l'intelligence artificielle pour cartographier les espaces de la maison, lui permettant de naviguer et de nettoyer sans rester coincé dans les coins ni tomber dans les escaliers. L'aspirateur est conçu pour comprendre les gestes et même les commandes vocales. L'entreprise s'engage également à protéger la confidentialité des données, notant que Matic est privé et ne télécharge pas d'informations sur le cloud mais les stocke sur l'appareil lui-même.
Agent d'intelligence artificielle LG Smart Home. Il s'agit d'un robot à deux pattes doté de roues qui peut se déplacer de manière indépendante dans la maison et peut également parler et interagir. Il peut être intégré à tous les appareils électroménagers, tels que les fours, les machines à laver, les téléviseurs et même les réfrigérateurs intelligents. Plus comme un assistant virtuel que comme un simple assistant virtuel, le robot peut contrôler tous ces appareils : régler des alarmes, appeler des appels de réveil, vérifier la météo, ajuster la température. Il dispose d'une caméra intégrée, de haut-parleurs et de capteurs pour collecter des informations sur son environnement. Au fil du temps, il apprend davantage et devient plus personnalisé.
Beauté agile. Nimble Beauty Robot est un salon de manucure à domicile qui utilise le scan 2D et 3D et une technologie avancée d'intelligence artificielle pour comprendre la taille, la forme et la courbe exactes des ongles de l'utilisateur. Une fois le scan terminé, la machine peut appliquer du vernis à ongles sur l'utilisateur, puis le laisser sécher. L'ensemble du processus est terminé en 25 minutes. S'il s'agit d'un service « express », les utilisateurs peuvent également opter pour une manucure de 55 minutes, ce qui permet d'obtenir plus de vernis. Il suffit d’entrer et d’appuyer sur le bouton.
Réfrigérateur intelligent JennAir. Le réfrigérateur intelligent JennAir est équipé du panneau isolant pour réfrigérateur le plus fin au monde et permet d'économiser 50 % d'énergie par rapport à la plupart des réfrigérateurs. Il utilise un nouveau matériau isolant SlimTech développé par Whirlpool, qui a apporté des changements importants aux matériaux isolants sur une longue période. Cette technologie pourrait bientôt être utilisée dans d’autres appareils.
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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
