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- Honda e:NP2 Ji Pai 2が正式発売、Hunter e:NS2がプレセール価格を発表、北京モーターショーで「Ye」ブランドの複数モデルが発表
- 2024 年 4 月 25 日、第 18 回北京国際自動車展示会が正式に開幕しました。 GACホンダと東風ホンダは、中国国際展示センター（順義ホール）のホールW1のブースW103に最新の電動化とインテリジェンスの成果をもたらした。今回の北京モーターショーでは、ホンダがブランド第2弾モデルとなるHonda e:Nを発表し、広汽ホンダがe:NP2 Extremely Wet 2を、東風ホンダがHunting Light e:NS2を発表した。その中で、e:NP2 Extremely Wet 2は本日正式に発売され、Hunter Light e:NS2はプレセール価格と許可を発表しており、プレセールは5月1日に正式に開始され、6月に発売される予定です。さらに、「Ye」ブランドは、新しいインテリジェントで効率的な純電気「W」アーキテクチャ（ArchitectureW）を使用して構築されています。
- AI 668 2024-04-25 16:01:09
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- AI Dimensity システムが世界的にデビューし、Xpeng Motors は完全に AI 時代に突入しました
- 小鵬汽車は4月25日、2024年北京モーターショーで「小鵬X9九冠+AI定義再進化」をテーマとした記者会見を開催し、AIディメンシティシステムの世界初公開を発表すると発表した。は 5 月 20 日に完全に開始されます。 Xpeng Motors の 800kW 水冷 S5 超高速充電は、2024 年の第 3 四半期に完全にアップグレードされる予定で、そのときエネルギー充電速度は業界をリードする「1 秒で 1 km 以上」に達します。さらに、Xpeng Huitianの「Longdi Aircraft Carrier」分割飛行車は2024年第4四半期に先行販売され、新ブランドMONAは6月に正式に発売される予定です。小鵬汽車の何小鵬会長兼最高経営責任者（CEO）は記者会見で、「次の10年はインテリジェンスの10年だ。スマートカーの中核は稼働しており、自動車ソフトウェアカンファレンスは業界の標準に発展するだろう。
- AI 947 2024-04-25 16:01:01
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- 世界最大のオープンソースモデルが再び記録を更新！パラメータ 4,800 億の MoE がラマ 3、ミクストラルを破る
- 世界最大のオープンソースモデルが再び記録を更新！ 4,800 億パラメータの MoE が Llama3 と Mixtral を破った
- AI 411 2024-04-25 15:01:24
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- Open-Sora の包括的なオープンソース アップグレード: 16 秒のビデオ生成と 720p 解像度をサポート
- Open-Sora は、オープン ソース コミュニティで密かに更新され、最大 720p の解像度で最大 16 秒のビデオ生成をサポートし、テキストから画像へ、テキストからビデオへ、画像からビデオへの変換を処理できます。あらゆるアスペクト比のビデオ間の処理や、無限に長いビデオの生成ニーズにも対応します。試してみましょう。横画面のクリスマス雪景色を生成し、B サイトに投稿してから縦画面を生成し、Douyin を使用して 16 秒のビデオを生成します。これで、誰もが脚本に夢中になる生活を送ることができます。ガイダンス GitHub: https://github.com/hpcaitech/Open-Sora さらにすごいのは、Open-Sora は、最新のモデル アーキテクチャ、最新のモデルの重み、マルチタイム/解像度/長期を含め、依然としてすべてオープン ソースであるということです。
- AI 959 2024-04-25 14:55:14
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- Haomo ZhixingとQualcommは、新しいインテリジェント運転ソリューションを作成するためにSnapdragon Rideプラットフォームの使用を発表しました
- 2022 年 4 月 23 日、Haimo Zhixing と Qualcomm Technologies は、Qualcomm Technologies の最新世代 SnapdragonRide™ プラットフォーム (SA8620P) をベースとした先進運転支援システム (ADAS) および自動運転 (AD) 機能を備えたスマートフォン、Haimo HP370 の発売を発表しました。ソリューションを推進します。 Haomo Smart Travel と Qualcomm Technologies の業界をリードする ADAS および自動運転技術を活用した HP370 は、ADAS および自動運転機能用の SnapdragonRide プラットフォームに基づく世界初のスマート運転製品の 1 つであり、自動車メーカーとその選択肢に差別化された機能をもたらします。豊富な機能を備えたインテリジェント運転ソリューションを提供し、インテリジェント運転技術の大規模な商用化と実装をさらに促進します。現在、車がたくさんあります
- AI 975 2024-04-24 21:34:31
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- Wanma Technology 創設者、周源氏: AI 採用時代のレッド オーシャン競争戦略
- 人工知能や新エネルギーに代表される新たな生産性の時代が到来しましたが、この時代にはインターネット時代よりも多くの窓口やチャンスが起業家にあるのでしょうか？インターネットの観点からこれを観察すると、世界の弱肉強食は非常に残酷であると言わざるを得ません。増分市場はピークに達し、既存の市場は争奪戦を繰り広げています。そして、新たな生産性の観点からスタートし、すでにレッドオーシャンとなっている市場において独自の方法を見つけられないか？ 「テクノロジーの波が起こるたびに、開発者の数は桁違いに増加します。」 1 年前、Wanma Technology の創設者である Zhou Yuan 氏は、技術的な人材に焦点を当て、技術グループを細分化するという画期的な変化に敏感に気づきました。 8月末までにPre-Aラウンドの資金調達を獲得し、12月末に市場競争力の高い製品を発売した後、Wanmaは新たな時代をスタートさせた。
- AI 364 2024-04-24 21:34:09
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- 人工知能がサプライチェーンを変え、物流の未来を創る
- 複雑な現代のビジネス ネットワークでは、効率的なサプライ チェーン管理が企業の成功の根幹です。調達から生産、在庫管理、流通まで、サプライチェーン内のすべてのリンクをシームレスに同期して、タイムリーな配送と最適な費用対効果を確保する必要があります。人工知能 (AI) は、物流とサプライ チェーン管理の状況を再構築する変革力です。 「人工知能は単なるバズワードではありません。これまでにない方法で従来のサプライ チェーンの運用に革命をもたらします。ここでは、AI がサプライ チェーンの未来をどのように再構築しているかを詳しく見ていきます。」 需要予測: サプライ チェーン管理の最も重要な側面は、需要を正確に予測することです。人工知能アルゴリズムは、大量の過去のデータ、市場動向、外部要因を分析し、需要を正確に予測します。 AI を活用した需要予測を活用することで、企業は
- AI 970 2024-04-24 18:22:33
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- 人工知能におけるデータ セキュリティ: 人工知能の力を解き放つ方法
- デジタル時代では、データは多くの場合、イノベーションマシンに電力を供給し、ビジネス上の意思決定を推進するバッテリーとして見なされます。人工知能 (AI) や機械学習 (ML) などの最新ソリューションの台頭により、組織は貴重な洞察を得て情報に基づいた意思決定を行うのに十分な膨大な量のデータにアクセスできるようになりました。ただし、これにはその後のデータ損失と機密性の問題が伴います。組織は人工知能の可能性を把握し続けるにつれて、潜在的なリスクを回避しながらビジネスの進歩を達成することのバランスを取る必要があります。この記事では、人工知能におけるデータ セキュリティの重要性と、人工知能が提供する実行可能なソリューションを活用しながらリスクを回避するために組織が実行できるセキュリティ対策に焦点を当てます。人工知能では、データのセキュリティが非常に重要です。組織は使用されるデータが合法であることを確認する必要がある
- AI 680 2024-04-24 18:20:09
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- 3 つの優れた AI コーディング ツールを比較する
- GitHubCopilot、AmazonCodeWhisperer、Tabnine は、人工知能コーディング アシスタントの新時代の主要な選択肢であり、開発者の効率やコード品質の向上などのメリットがあります。他の新しいテクノロジーと同様、AI コーディング ツールを開発プロセスに導入することには欠点があります。 AI コーディング ツールは現在、コードのライセンスと著作権に関してグレーゾーンにあり、リスクが増大し、ツール全体の有用性が複雑になる可能性があります。重要なのは、生成 AI が常に正しいとは限らないということです。したがって、GitHubCopilot や同様のコーディング ツールには、慎重な思考と先見性なしに最初のコーディング提案を受け入れない、規律あるプログラマーが必要です。これには、AI の精査も含まれます。
- AI 536 2024-04-24 18:13:15
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- BEVFormerを超えて！ CR3DT: RV フュージョンは新しい SOTA (ETH) の 3D 検出と追跡を支援します
- 上記と筆者の個人的な理解 この記事では、3D ターゲット検出とマルチターゲット追跡のためのカメラとミリ波レーダーの融合手法 (CR3DT) を紹介します。 LIDAR ベースの手法はこの分野に高い基準を設定していますが、その高いコンピューティング能力と高コストにより、カメラベースの 3D ターゲット検出および追跡ソリューションの自動運転分野でのこのソリューションの開発は制限されています。コストが比較的低く、多くの学者の注目を集めていますが、結果が芳しくないためです。そこで、カメラとミリ波レーダーの融合が有力な解決策となりつつあります。既存のカメラ フレームワーク BEVDet の下で、ミリ波レーダーの空間情報と速度情報を融合し、それを CC-3DT++ 追跡ヘッドと組み合わせることで、3D ターゲットの検出と追跡の精度が大幅に向上しました。
- AI 967 2024-04-24 18:07:21
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- クラウド移行に人工知能を組み込むにはどうすればよいでしょうか?
- デジタル環境の急速な発展に伴い、企業は競争上の優位性と業務効率を向上させる方法を常に模索しています。ますます注目を集めている戦略は、クラウドへの移行と既存のプラットフォームの最新化に重点を置いた取り組みに最先端のテクノロジーを組み込むことです。クラウド移行に関しては、企業はクラウド コンピューティングの柔軟性と拡張性を享受するために、ビジネスとデータをクラウド プラットフォームに移行しようとしています。クラウド移行では、セキュリティとデータ保護を強化し、機器を削減することもできます。また、クラウド移行には、アプリケーション、データ、その他のビジネス要素をオンプレミスのインフラストラクチャからクラウドベースのサービスに移動して、スケーラビリティ、柔軟性、コスト効率などの利点を活用することが含まれます。統合インスタンスは予備の EC2 キャパシティを提供し、コスト効率の高いオンデマンド コンピューティング リソースを提供することで付加価値を高めます。代わりに、プラットフォームの最新化には、既存のアプリケーションやシステムの更新と最適化が含まれます。
- AI 919 2024-04-24 17:43:01
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- 人工知能は家番号を特定するのに役立つでしょうか?
- 人工知能 (AI) は、コンピューターと機械を使用して人間のような知識と問題解決能力を再現する進歩です。今日、人々は人工知能を使用して家番号を識別しています。人工知能は、単独でタスクを実行することも、センサー、地理位置情報、ロボット工学などの他のテクノロジーと組み合わせて、人間の介入なしにタスクを実行することもできます。家番号の特定における人工知能の役割 コンピューター サイエンスでは、人工知能は機械学習と深層学習を統合します。これらの分野には、オープン データから「学習」し、時間の経過とともにより正確な分類や予測を動的に行うために、人間の脳の意思決定の形状をモデルにした人工知能コンピューティングのバリエーションが組み込まれています。人工知能のアプリケーションは刻々と発展しています。しかし、貿易における人工知能ツールの使用の増加により、
- AI 701 2024-04-24 17:40:26
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- 金融分野におけるチャットボットの応用について議論する
- 顧客とのやり取りから支払いや取引の監視まで、チャットボットは財務管理を次のレベルに引き上げています。人工知能の開発は多くの分野で有益であることが証明されていますが、高性能の人工知能アプリケーションを実現するにはまだ時間がかかります。人工知能の使用は多くの分野で有益であることが証明されています。そのような分野の 1 つは、人間の相互作用を扱うことです。人間の認知とコミュニケーションをシミュレートするチャットボットは、多くの業界でこの目的のためにますます使用されています。チャットボットが金融サービスで成功し有用であることが証明されていることを考えると、金融サービスでのチャットボットの導入はごく自然なことです。金融サービスにおけるチャットボット 金融管理および銀行機関においてボットによって実行される 5 つの機能を次に示します。 1. 顧客サービスの提供
- AI 592 2024-04-24 17:34:09
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- AI アノテーションで UI と UX を強化できるか?
- テクノロジーが変化し続け、人々が適応するにつれて、人工知能は私たちの日常生活に組み込まれています。人工知能は常に UI (ユーザー インターフェイス)/UX (ユーザー エクスペリエンス) に存在していましたが、現在では主にデザイナーによって顧客により良いエクスペリエンスを生み出すために世界中で使用されています。現在、人工知能と機械学習アルゴリズムは、メディア キュー内の次の音楽や GPS アプリケーションの到着予測時間など、最も基本的な選択を行うためにも使用されています。当社は、効率とパーソナライゼーションを向上させるために、これらのアルゴリズムとデータ注釈をさまざまな目的に使用します。最近ではUI/UXにおけるAIもこれを行っています。 AIアノテーションとは何ですか?人工知能におけるアノテーションは、写真上のデータにラベルを付けるプロセスです。画像には、計算に役立つ人物、車、その他の物体が含まれる場合があります。
- AI 489 2024-04-24 16:31:33
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- 自然言語処理 (NLP) の仕組み
- この記事ではすでに言語モデルの謎を明らかにし、その基本概念と生のテキスト データを処理するメカニズムを明らかにしました。ニューラル ネットワーク ベースのモデルに焦点を当て、いくつかの種類の言語モデルと大規模な言語モデルをカバーします。言語モデルの定義 言語モデルは、人間のようなテキストを生成する機能に焦点を当てています。一般言語モデルは本質的に、各シーケンスに出現する単語の可能性を説明する一連の単語の統計モデルまたは確率分布です。これは、文内の前の単語に基づいて次の単語を予測するのに役立ちます。単純化された確率的言語モデルは、機械翻訳、自動エラー修正、音声認識、オートコンプリートなどのさまざまなアプリケーションで使用して、ユーザーに次の単語を入力したり、考えられる単語シーケンスを提案したりできます。このタイプのモデルは、コンバーターモデルなどのより高度なモデルに進化しました
- AI 744 2024-04-24 16:31:27
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