La révolution de la gouvernance de 2024 : Big Data et GenAI
Caractérisé par de grandes quantités d'informations structurées et non structurées, le Big Data fournit aux gouvernements des informations sans précédent sur tous les aspects de l'administration publique, des soins de santé et de l'éducation aux transports et à l'urbanisme. Grâce à des analyses de données avancées, les gouvernements peuvent identifier les tendances, les modèles et les corrélations dans des ensembles de données massifs afin d'élaborer des politiques et des stratégies fondées sur des données probantes.
La croissance rapide et la complexité du Big Data posent des défis importants aux méthodes d'analyse traditionnelles. Alimentés par les technologies d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond, les algorithmes GenAI excellent dans le traitement et la synthèse de grands ensembles de données, l'extraction d'informations précieuses et la génération de modèles prédictifs.
Le gouvernement peut utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour améliorer l'efficacité de la gouvernance grâce à l'analyse prédictive. En analysant les données historiques et en tirant parti des algorithmes d’apprentissage automatique, les gouvernements peuvent prédire les tendances futures tout en prévoyant les tendances dans divers domaines tels que la santé commune, le développement économique et la durabilité environnementale. Ces résultats de prédiction peuvent aider les gouvernements à prendre des décisions intelligentes tout en améliorant la durabilité de la santé publique, du développement économique et de la protection de l'environnement.
Les gouvernements devraient tirer parti de la technologie GenAI pour améliorer la participation et l’engagement des citoyens. En analysant les préférences, les comportements et les commentaires des citoyens, les gouvernements peuvent proposer des services et des initiatives ciblés pour répondre aux besoins spécifiques des différentes communautés. Cela favorise la transparence et la clarté de la gouvernance, permettant aux citoyens de participer au processus décisionnel. Cela permet également aux citoyens de comprendre le processus décisionnel et de prendre des décisions pour répondre aux besoins spécifiques de la communauté. Cette approche favorise la responsabilité et la transparence dans la gouvernance et garantit que les citoyens peuvent participer activement au processus décisionnel.
La gouvernance des menaces liées au Big Data est devenue une question importante, et un autre domaine dans lequel GenAI modifie activement les méthodes de gouvernance est celui de la sécurité publique. En intégrant des données provenant de diverses sources, notamment des caméras de surveillance, des réseaux sociaux et des appareils IoT, les gouvernements peuvent déployer des systèmes de police prédictive et d'évaluation des risques pour prévenir plus efficacement la criminalité et répondre aux urgences. De plus, les algorithmes basés sur GenAI analysent de grandes quantités de données pour identifier les menaces et vulnérabilités potentielles, permettant ainsi aux gouvernements de renforcer la cybersécurité et de protéger les infrastructures critiques.
Beaucoup de données et l'adoption généralisée de GenAI dans la gouvernance soulèvent d'importantes considérations éthiques et de confidentialité. Les gouvernements devraient donner la priorité à la confidentialité des données, à la transparence et à la responsabilité pour garantir que la technologie soit utilisée au profit de la société tout en réduisant les risques et les biais potentiels. En outre, les décideurs politiques doivent répondre aux préoccupations concernant les biais algorithmiques et la discrimination afin de garantir des résultats justes et équitables pour tous les citoyens.
Résumé
D’ici 2024, les technologies du big data et de l’intelligence artificielle vont complètement changer la gouvernance. Offrir des opportunités sans précédent pour améliorer la prise de décision, améliorer les services publics et relever des défis complexes. En exploitant la puissance des informations fondées sur les données et des technologies avancées d’intelligence artificielle, les gouvernements peuvent bâtir des sociétés plus résilientes, plus inclusives et plus réactives à l’ère numérique. Cependant, ces changements doivent être abordés de manière responsable et éthique afin de maximiser les bénéfices pour toutes les parties prenantes.
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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

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

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.

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
