大学入試結果が続々と発表され、人工知能はボランティア活動の選択肢として広く普及すると予想されている。
今日から全国各地で大学入試結果が続々と発表され、ボランティアの募集が始まります。今年は、さまざまな大学が専攻の種類、研修傾向、総合的な人材に対する特別なニーズ、学校運営システム、技術スキル研修などの面で新たな特徴を反映していることがわかり、例えば、95の大学が人工知能を追加しました。新規登録専攻のうち、最も多い専攻は知能製造工学であり、53大学がこの専攻を追加した。
今日から大学入学共通テストの結果が続々と発表されます
大学入学共通テストの採点作業も大詰めを迎えています。 end. 今日から全国各地で大学入学共通テストの結果が続々と発表されます。スコア確認時期を発表する地域から判断すると、雲南省、四川省、江西省、甘粛省、寧夏回族自治区、内モンゴル自治区は6月23日頃に結果を発表する予定だ。このうち、甘粛省の大学入試結果は23日14時に発表され、四川省の結果は23日22時に判明する予定だ。
このほか、広西、江蘇、安徽、山西、陝西などは6月24日頃、海南、広東、重慶、チベット、湖南、湖北、河南、北京、天津、その他の地域は6月24日頃、浙江省、山東省などは6月25日頃、浙江省、山東省などは6月26日頃に結果を公表する予定。もちろん、受験者にとっても、スコアが判明した後は、自主願書を記入する重要な時期に入ります。
スマートエンジニアリングの新たな学部専攻は31校で、その割合は約26%を占める
今年2月、教育省は、2018年の一般大学における学部専攻の登録・承認結果を発表した。 2021年、新規1,961名、プロフェッショナルポイント、804件のプロフェッショナルポイントが廃止され、新たに31専攻が「総合大学学部専攻目録」に掲載され、2022年関連大学の学部入学計画に含まれる。
航空宇宙インテリジェント電気推進技術、スマート水利保全、スマート建設およびスマート交通、スマート地球検出、スマート交通工学、スマート海洋技術、スマート林業、スマートエネルギー工学、光電子情報材料およびデバイス、水素エネルギーを含む理工学、炭素貯蔵理工学、資源環境ビッグデータ工学など
スマート エンジニアリングに関連する専攻が多数あることを見つけるのは難しくありません。また、新規登録学部専攻数からみると、「人工知能」専攻を追加した大学が95大学と最も多く、次いで知能製造工学専攻が53大学に追加された。
大学入試で最も検索された専攻トップ10のトップに人工知能が3年連続でランクイン
百度は毎年「ホットサーチ・大学入試ビッグデータ」を公開しています。 , 百度は「Baidu Hot Search・2022年大学入試『ビッグデータ』」を発表しました。データによると、2022 年に最も人気のある専攻トップ 10 の中で、人工知能が 1 位にランクされており、この専攻は 3 年連続で最も人気が高まった専攻となっています。これは間違いなく、人工知能専攻に対する受験者と保護者の懸念を反映しています。
それでは、なぜ人工知能は人々の注目を集めるのでしょうか?これには多くの理由があります。人工知能技術の発展は第4次産業革命と呼ばれ、世界各国がしのぎを削る戦場となっている。
国家政策の観点から、人工知能は初めて 2 つのセッションの作業報告書に含まれただけでなく、国務院も「新世代人工知能開発計画」を発行し、中国の戦略を策定しました。今後 10 年間で人工知能が導入される。この計画は、2030 年の我が国の新世代人工知能の開発に向けた指導的なイデオロギー、戦略的目標、重要な任務、および保護措置を明確に提示し、破壊的な人工知能の理論と技術を促進し、人工知能の開発における先行者利益を展開および構築します。私の国は人工知能を導入し、建設と革新を加速し、模範的な国であり、世界の技術力です。
国家政策と戦略的展開計画の増加に伴い、人工知能の開発に対する「お金」の見通しが広いことは明らかです。さらに、専門人材の総数から判断すると、人工知能の専門家には大きな差があり、「お金」のキャリアパスは明るいです。 「2020年版人工知能と製造業の統合開発に関する白書」のデータによると、国内の人工知能の人材不足は30万人に達しており、高度に学際的かつ複合的な人材の基準の下では、人材不足は長期にわたって存在する可能性がある。
「最も困難な」就職時期でも、人工知能の人材には依然として大きな格差があり、多くの企業は数百万ドルの年収を提示していますが、「千マイル馬」を見つけるのは難しいと感じています。データによると、私の国の現在の人工知能の人材不足は 500 万人にも上ります。国家政策の支持、人工知能産業の発展の重視、人工知能の専門家に大きな人材格差があるという事実のおかげで、幅広い雇用の「お金」シーンが生まれ、注目を集めています。近年、多くの候補者とその保護者が参加しています。
「試験7点、内申3点」という言葉がありますが、全国で大学入学試験の合格発表が相次ぎ、ボランティアが願書を記入する中、 , 候補者は、成績、興味、学校や人材市場のニーズなどに基づいて人工知能を選択しているだけではありません。プロであると同時に、いくつかの点にも注意する必要があります。たとえば、一部の悪質な機関や犯罪者が大学入学を利用しているなどです。 「スコアの事前確認」「再入学枠・内部指標」「補助金申請可能との謳い文句」「ボランティア申込書の記入」「指導」「偽の入学通知書」など、不正トラップを仕組むための試験」など。
また、受験者や保護者の皆様には、出所不明のリンクを安易にクリックしないこと、個人情報を大切に保管し、知らない人に開示しないこと、チャンネルを通じて得点や入学情報を確認することなどを注意していただきますようお願いいたします。
以上が大学入試結果が続々と発表され、人工知能はボランティア活動の選択肢として広く普及すると予想されている。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

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
