人工知能の発展の方向性は何ですか?
人工知能の開発の方向性: 1. スマートヘルスケア; 2. スマート農業; 3. スマート物流; 4. スマート金融; 5. スマート交通機関; 6. スマートホーム; 7. スマート教育; 8.インテリジェンス ロボット、9. インテリジェント セキュリティ、10. AR と VR。
このチュートリアルの動作環境: Windows 10 システム、Dell G3 コンピューター。
現在、人工知能は徐々に産業化段階に入り、人工知能技術の開発は、学者が推進する実験室段階から、学界と産業界が共同で推進する産業化段階に移行しています。
人工知能技術の現状と我が国の産業発展によると、人工知能の将来の発展の主な方向性は次のとおりです:
1. インテリジェントな医療
インテリジェント医療とは、医療記録を中心とした地域医療情報プラットフォームを構築し、最先端のIoT技術を活用することで、患者と医療従事者、医療機関、医療機器とのインタラクションを実現し、そして徐々に情報化が進んでいきます。
2. インテリジェント農業
インテリジェント農業は、科学研究、生産、加工、販売を統合して、年間、全天候、オフシーズンの企業規模の生産を実現します。現代のバイオテクノロジー、農業工学、新しい農業資材、その他の分野を統合し、近代的な農業施設に依存し、高い科学技術内容、製品の高付加価値、高い土地生産量、高い労働生産性を備えた、私の世紀を超えたプロジェクトです。国の新しい農業技術革命。
3. インテリジェント ロジスティクス
インテリジェント ロジスティクスは、バーコード、無線周波数識別技術、センサー、全地球測位システムなどの高度なモノのインターネット技術を、情報処理とシステムを通じて使用します。このプラットフォームは、物流業界の輸送、倉庫、流通、梱包、積み下ろしなどの基本的な作業で広く使用されており、貨物輸送プロセスの自動化と効率的な最適化管理を実現し、物流のサービスレベルを向上させます。産業に貢献し、コストを削減し、天然資源と社会資源の消費を削減します。
4. スマート ファイナンス
スマート ファイナンスは、人工知能、ビッグデータ、クラウド コンピューティングなどのハイテク テクノロジーに基づいた、人工知能と金融の包括的な統合です。その中核となる要素は、金融機関に包括的に権限を与え、金融機関のサービス効率を向上させ、金融サービスの幅と深さを拡大し、社会全体が平等で効率的かつ専門的な金融サービスを受けられるようにし、インテリジェントでパーソナライズされた金融サービスを実現することです。カスタマイズされた金融サービスも変化します。
5. 高度道路交通システム
高度情報交通システムは、高度な情報技術、データ通信伝送技術、電子センシングを組み合わせた将来の交通システムの発展方向です。 、制御技術、コンピュータ技術を効果的に統合し、陸上交通管理システム全体に適用し、広範囲かつ全方向に機能するリアルタイム、正確かつ効率的な総合輸送管理システムを確立します。
6. スマート ホーム
スマート ホームは、モノのインターネット技術を使用して、家庭内のさまざまなデバイス (オーディオおよびビデオ機器、照明システム、カーテン制御、空調制御、セキュリティシステム、デジタルシネマシステム、オーディオおよびビデオサーバー、映画キャビネットシステム、ネットワーク機器など)を相互に接続して、家電制御、照明制御、電話リモコン、屋内および屋外リモコン、アンチウイルスを提供します。盗難警報、環境監視、HVAC 制御、赤外線転送、プログラム可能なタイミング制御、その他の機能と手段。
7. 知能教育
最近、人工知能と教育に関する国際会議が北京で開催され、議長は会議に祝賀の手紙を送り、中国の重要性を強調しました。人工知能が教育に与える大きな影響を非常に重視しており、人工知能と教育の深い統合を積極的に促進し、教育改革と革新を促進し、人工知能の利点を最大限に活用し、それに伴う教育の発展を加速します。誰もが生涯を通じて平等に受けられる教育、すべての人に適した教育、そしてよりオープンで柔軟な教育。
8. 知能ロボット
知能ロボットは、視覚、聴覚、触覚、嗅覚などのさまざまな内部および外部情報センサーを備えています。受容体のほかに、周囲の環境に作用する手段としてのエフェクターも持っています。これらは、手、足、長い鼻、触角などを動かす筋肉、または自己ステッピングモーターです。また、知能ロボットには、感情要素、反応要素、思考要素の少なくとも 3 つの要素が必要であることがわかります。
9. インテリジェント セキュリティ
インテリジェント セキュリティ技術とは、サービスの情報化、画像伝送および保存技術を指します。 21世紀の情報技術は新たな分野に入り、インテリジェントセキュリティ技術とコンピュータの境界は徐々になくなりつつあります。
10. AR と VR
バーチャル リアリティ (VR) テクノロジーは、仮想世界を作成および体験できるコンピューター シミュレーション システムです。環境は、マルチソース情報の融合、インタラクティブな 3 次元の動的ビジョン、およびエンティティの動作のシステム シミュレーションであり、ユーザーが環境に没入できるようにします。
拡張現実技術(AR)とは、カメラ映像の位置や角度をリアルタイムに計算し、それに対応する画像や動画、3Dモデルを追加する技術であり、仮想世界を仮想空間上に置くことを目的としています。現実世界で画面を操作し、操作します。
今日の社会において、人工知能は国際競争の新たな焦点となっており、人工知能は未来をリードする戦略技術であり、我が国は人工知能の開発を国家戦略計画と位置付けています。
さらに関連する知識については、FAQ 列をご覧ください。
以上が人工知能の発展の方向性は何ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日(8月1日)ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス