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Réalité augmentée et mixte alimentée par l'IA : la prochaine frontière pour les expériences immersives et l'efficacité opérationnelle
Réalité augmentée et mixte alimentée par l'IA : la prochaine frontière pour les expériences immersives et l'efficacité opérationnelle
La convergence de l'intelligence artificielle, de la réalité augmentée et de la réalité mixte change rapidement le paysage industriel. Avec le développement continu des algorithmes d’intelligence artificielle, les fonctions des applications AR et MR ont également été considérablement améliorées. Grâce à des technologies telles que la reconnaissance avancée d’objets et le traitement du langage naturel, l’intelligence artificielle établit de nouvelles normes en matière d’engagement des utilisateurs et d’efficacité opérationnelle. Cette convergence n’est pas seulement une tendance technologique, mais une force de transformation qui remodèle l’industrie.
Reconnaissance d'objets améliorée par l'IA : la pierre angulaire de l'AR/MR immersive
Une application convaincante de l'intelligence artificielle dans l'écosystème AR/MR est l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique pour la reconnaissance d'objets. En traitant les données visuelles en temps réel, les applications AR/MR peuvent reconnaître les objets et leur contexte avec une précision sans précédent. Par exemple, la technologie de reconnaissance faciale basée sur l’IA peut identifier les caractéristiques individuelles du visage, offrant ainsi davantage de possibilités d’expériences utilisateur personnalisées. L’application de cette technologie permet aux utilisateurs de profiter de services et d’expériences ultra-personnalisés.
Traitement du langage naturel : interaction vocale
Le traitement du langage naturel (NLP) est une branche importante dans le domaine de l'intelligence artificielle et révolutionne la façon dont les utilisateurs interagissent avec les applications AR/MR. Il permet un contrôle activé par la voix en comprenant et en interprétant la parole humaine, apportant ainsi une grande commodité aux environnements mains libres tels que les soins de santé et la fabrication. Le développement de la PNL offre aux gens une expérience interactive plus naturelle et intelligente et ouvre des perspectives plus larges pour le développement technologique futur.
Engagement adaptatif des utilisateurs : le pouvoir de la personnalisation
Les capacités d'apprentissage de l'intelligence artificielle changent les règles du jeu pour les applications AR/MR. Grâce à des algorithmes d'apprentissage automatique, les applications peuvent ajuster le contenu et les interactions en fonction de l'engagement des utilisateurs, offrant ainsi une expérience plus personnalisée et plus engageante. Par exemple, les programmes de formation basés sur la réalité augmentée peuvent ajuster le contenu en suivant les performances des utilisateurs pour garantir des résultats d'apprentissage optimaux.
Application stratégique de l'intelligence artificielle en AR/MR
Afin de réaliser pleinement le potentiel de l'intelligence artificielle en AR/MR, les entreprises doivent identifier des scénarios d'application spécifiques qui correspondent à leurs objectifs. Par exemple, les plateformes de commerce électronique peuvent utiliser la technologie AR pour permettre aux clients de visualiser des produits dans leurs espaces de vie, tandis que les algorithmes d’IA peuvent améliorer la reconnaissance des objets et fournir des informations de description plus précises. Dans le domaine de la santé, l’apprentissage automatique peut prendre en charge les applications AR/MR et fournir des solutions de diagnostic et de traitement plus précises.
L'avenir est radieux : intelligence artificielle, réalité augmentée et réalité mixte dans l'informatique spatiale
En regardant vers l'avenir, les expériences AR/MR devraient devenir plus réalistes avec l'intégration de l'informatique spatiale. Nous pouvons imaginer utiliser la conscience spatiale pour naviguer dans un monde virtuel, le tout alimenté par des algorithmes avancés d’intelligence artificielle. Il ne s’agit pas d’un aperçu d’un avenir lointain, mais d’un aperçu de notre avenir. Atteindre cet objectif constituera la prochaine étape révolutionnaire de la technologie AR/MR.
Résumé : L'impact synergique de l'intelligence artificielle, de la réalité augmentée et de la réalité mixte
La combinaison de l'intelligence artificielle et de la RA/MR améliore rapidement l'expérience utilisateur et a un impact profond sur les opérations commerciales dans tous les secteurs. Grâce à des technologies telles que la reconnaissance d'objets, le traitement du langage naturel et la participation adaptative des utilisateurs, l'intelligence artificielle offre de nouvelles possibilités d'innovation dans les applications AR/MR. À mesure que ces technologies continuent de progresser, nous pouvons nous attendre à des applications plus révolutionnaires qui redéfiniront les normes de l’industrie et les attentes des utilisateurs.
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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
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
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.
NTT QONOQ Devices dévoile les lunettes XR sans fil Mirza pour smartphones
Sep 09, 2024 pm 06:30 PM
NTT QONOQ Devices a dévoilé les lunettes XR sans fil Mirza pour smartphones, évitant ainsi aux utilisateurs d'avoir à se débattre avec des cordons. Les lunettes peuvent afficher du contenu AR virtuel dans des espaces du monde réel comme Pokemon Go ou le contenu de leur téléphone sur un grand écran virtuel.
