テクノロジーでファッション業界に力を与え、福田区の「ベイエリア ファッション ヘッドクォーター センター」の建設を支援する
現在、デジタル経済は中国経済の質の高い発展を推進する新たな原動力となっています。クラウド コンピューティング、人工知能、5G、モノのインターネット、その他のテクノロジーの急速な発展に伴い、あらゆる階層が新しいテクノロジーを積極的に受け入れ、産業の革新と変革を加速し、中核的な競争力を向上させています。
ファッション産業の発展度合いは創造経済の重要な部分であり、創造経済の発展レベルを測る重要な尺度であり、ファッション産業の発展度合いは、創造経済の発展レベルを測る重要な尺度であり、以下のような様々な分野の交流と協力において重要な役割を果たしています。国際経済や文化として。世界的なデジタル変革に直面して、ファッション業界はブランディング、デザイン、製造、チャネル、小売のあらゆる側面でデジタル変革を実現しており、デジタルテクノロジーはファッション業界に想像力の余地を与えています。
福田区は深セン市の中心市街地として、ファッション、科学技術イノベーション、金融の3つの基幹産業を中心とした国家近代モデル都市圏の構築を目指し、その発展に全力で取り組んでいます。福田区がファッション産業を重視していることを十分に示し、福田区が管轄内の企業のデジタル変革を推進し、ファッション産業に対して個別の政策を発行するなど、支援政策を実施し、企業に包括的な指導と支援を提供した。ファッション産業リソースの統合を加速し、産業の連携と統合を強化するために、福田区は今年、ファッション産業支援政策のアップグレードを推進し、「福田区現代ファッション産業クラスターの発展を支援するためのいくつかの措置」を発表した。ファッション本社企業、国際ファッションメディア、独立デザイナー、国際ファッション公共コミュニケーションプラットフォームなどの多面的な政策支援を提供し、地域のファッション企業の質の高い発展を支援する「ベイエリアファッション本社センター」を創設する、そしてより国際的に影響力のある「福田ファッションホーム」に変身します。
テクノロジーとファッションは深く統合されており、ファッション業界のデジタル変革は急速に進みつつあります
デジタル変革の本質は、クラウド コンピューティング、AI、と 5G により、設計、生産、販売に至るすべてを変革します。 従来のビジネス モデルをさまざまなレベルで再構築し、業界により多くのイノベーションと開発の機会をもたらします。
誰もが知っているように、ファッション業界は、スキル、創造性、コミュニケーション、消費などを通じて、さまざまな伝統的な産業リソース要素を統合、強化、組み合わせた、比較的ユニークな製品および商品運営モデルです。現在、デジタル技術を活用して現代人のニーズをより正確に把握し、消費者の美学に合った製品を設計し、デジタルマーケティング手法を活用して達成する方法が課題となっています。
中国の改革開放の橋頭堡として、深センは技術革新の都市であるだけでなく、この都市はファッションの中心地でもあります。福田区はファッション業界でも技術革新と機構革新を加速しており、2019年にはすでに福田区はファーウェイと協力してファーウェイクラウド福田人工知能・ソフトウェア開発クラウドイノベーションセンター(以下「イノベーションセンター」という)を共同構築した。 ). テクノロジーとファッション産業の深い統合を模索することで、この地域のファッション産業のデジタル変革のための強固な基盤が構築されました。
Shenzhen Diexun Technology Co., Ltd.を例に挙げると、総合的かつ専門的なインターネット統合サービスプロバイダーおよびファッション業界のエコロジープラットフォームとして、イノベーションセンターの支援を受けて、「AI色認識」ドメイン分析を通じて、 「」テクノロジーは、人気の色や服のスタイルを効率的に抽出して使用するビッグデータツールの構築に役立ちます - Colorettoは、ファッションデザイナーに「良いニュース」をもたらします。ファーウェイクラウド検索サービスとの組み合わせにより、デザイナーは素材の検索効率を大幅に向上させました。改善されました。
ファッション業界の先駆的なデモンストレーションゾーンを構築し、業界の質の高い発展を促進するために協力しましょう
深センは最も中国ファッション産業の先進都市 現在、深センのファッション産業の90%を占める 上記は独立系ブランドであり、全国の大都市、中規模都市の一級ショッピングモールでは深センブランドが市場シェアの60%以上を占めている福田ブランド本社のビジネスクラスターは深センのベンチマークとなるアパレル産業クラスターの一つであり、顕著な規模の集積効果を発揮している。現在、デジタル時代は人々の生活のあらゆる側面を変え、新世代の情報技術はファッション業界に無限の拡大の可能性をもたらしています。
Shenzhen Shuzhi Fashion Technology Co., Ltd. (以下「Shuzhi Fashion」という) は福田区のファッション産業の一員であり、技術力を活用して人々に力を与えることに尽力しているファッションテクノロジー企業です。ファッション業界では、インターネットデータサービス、デジタル文化・クリエイティブコンテンツ、ブロックチェーン技術関連のソフトウェアやサービスなどを主な事業としています。
ファッショントレンドの予測、デザインの権限付与、インテリジェントなスタイルの推奨、その他のサービスを衣料品会社やデザイナーにより適切に提供し、企業が業界チェーンの下流に拡大して衣料品ブランドのトラフィックと収益化を支援することを促進するために、 2022年のデータ スマートファッションはイノベーションセンターと協力し、Huawei Cloud Pangu大型モデルを使用して画像認識、データマイニング、インテリジェントレコメンデーションなどのコア技術能力を向上させ、ワンストップのサプライチェーンサービス機能を使用して顧客にどのような服装かを伝えます最も収益性の高いサービスなどにより、デザイナーやブランドは消費者のニーズをタイムリーに把握し、消費者の好みに合った売れ筋の衣料品を迅速にデザインし、デザインの成功率と生産効率を向上させることができます。アパレル企業の生産コストと研究開発コストを削減し、企業の新しいデジタル企業の構築を支援します。
其實,數智時尚與蝶訊網只是華為雲福田人工智慧及軟體開發雲端創新中心眾多產業創新場景的縮影,營運近3年來,依托華為雲在雲端運算領域的優勢與生態資源,創新中心已賦能福田區126家企業及協會,在金融、科創、時尚等福田區重點產業集群髮力,與產業鏈關鍵環節企業聯合打造行業解決方案,助力福田區加速建成世界級灣區現代產業引領區。
夯實產業轉型根基,持續賦能企業數位轉型
從時尚到金融、從生產到營運…華為雲福田人工智慧及軟體開發雲端創新中心,為福田區提供「科技生態」服務,協助產業加速推動數位化進程,實現高效率發展。
除了開放華為30年ICT能力之外,創新中心也特別重視人才培養,著力培養產業領軍人才、科技應用人才與科技普惠人才,透過AI高級專家班及提昇訓練營的技術分享及實操演練,賦能區內6000 企業研發人員使用華為雲端服務進行研發,為福田區企業培養技術骨幹150餘名,由點帶面建構企業轉型能力。
此外,華為雲福田人工智慧及軟體開發雲端創新中心也秉承帶進來、走出去的生態建設理念,攜手區內30 合作夥伴共建產業新生態,不斷壯大生態建設。目前,創新中心透過成果共孵、技術共享、產品共研等方式,引進帆軟、亮風臺、金蝶、用友等19家華為嚴選自營產品供應商服務福田企業,聯合打造15 場景化解決方案,涵蓋金融科技、服飾時尚、軟體技術服務、建築裝飾等9個產業集群,多樣化的合作模式夯實了聯合競爭力,為區內企業的數位轉型持續構築堅實的底座。
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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。

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。

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

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

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
