2023 年に注目すべき新興テクノロジーのトレンド
テクノロジーの世界は進化し続けるため、最新のトレンドや開発状況を常に最新の状態に保つことが重要です。 2023 年には、私たちの生活を完全に変える一連の新しいテクノロジーが登場するでしょう。人工知能から 5G ネットワークなどに至るまで、今年注目すべき新たなテクノロジー トレンドのいくつかを探ってください。
拡張現実
拡張現実は、ユーザーが現実世界のデジタル コンテンツと対話できるようにするテクノロジーです。 AR は、仮想画像と情報を物理世界の上に重ねることで、学習、仕事、遊びの方法を強化できるユニークな没入型体験を提供します。
利用可能な AR プラットフォームにはさまざまなものがあり、それぞれに独自の長所と短所がありますが、いずれも企業や消費者に多くの可能性をもたらします。
仮想現実
仮想現実は、人間が特殊な電子機器。内部にスクリーンが付いたヘルメットやセンサー付きの手袋など、一見現実的または物理的な方法で電子機器と対話します。
このテクノロジーは何十年も前から存在していましたが、消費者が手頃な価格で入手できるようになったのはつい最近のことです。現在、強力なコンピューターの実行を必要とするハイエンドのヘッドセットから、スマートフォンと連携するスタンドアロン デバイスまで、さまざまな VR デバイスが市場に出回っています。 VR デバイスでは、ゲーム、映画、その他の体験など、さまざまな種類のコンテンツも利用できます。一部のコンテンツは VR 専用に設計されていますが、他のコンテンツは従来の 2D メディアから VR 形式に変換されます。
VR はまだ初期段階にありますが、急速に発展しています。新しいハードウェアとソフトウェアの開発が常にリリースされており、VR は今後数年間でますます人気が高まると考えられます。
ブロックチェーン
ブロックチェーンは、すべての暗号通貨取引のデジタル台帳です。完成したチャンクが新しい録音セットに追加されるにつれて、増加し続けます。各ブロックには、前のブロックの暗号化ハッシュ、タイムスタンプ、およびトランザクション データが含まれています。ビットコインノードは、ブロックチェーンを使用して、正当なビットコイントランザクションと、すでに使用されたコインを再使用しようとする試みとを区別します。
5G
5G は次世代のモバイル ネットワーク テクノロジーで、これまでよりも高速で低遅延を実現します。これにより、AR/VR、ゲーム、ストリーミングビデオなどの新しいアプリケーションが可能になります
IoT
モノのインターネットは、接続されたデバイスのネットワークです周囲のデータを収集して共有するデバイスとセンサーのシステム。 IoT デバイスは、単純なフィットネス トラッカーから複雑な産業用機械まで多岐にわたります。 IoT デバイスは、小型化、ワイヤレス接続の改善、クラウド コンピューティングなどのテクノロジーの組み合わせによって可能になります。これらのデバイスには、周囲のデータを収集し、そのデータをワイヤレスでクラウドに送信するセンサーが搭載されていることがよくあります。そこからデータを分析し、デバイスのパフォーマンスを向上させたり、デバイスの周囲に関する意思決定を行ったりするために使用できます。
モノのインターネットの最も有望なアプリケーションの 1 つは、スマート シティの分野です。バス停やパーキング メーターなどの公共の場所にセンサーを設置することで、都市計画者は交通パターンや渋滞に関するリアルタイムのデータを収集できます。この情報は、公共交通機関のルートを最適化し、交通渋滞を軽減するために使用できます。
モノのインターネットには、医療を変革する可能性もあります。たとえば、バイタルサインを監視するウェアラブルデバイスは、病気や病気の初期兆候を検出するために使用できます。さらに、病院は IoT 医療機器を使用して在庫レベルを追跡し、重要な供給品の不足を防ぐことができます。
人工知能
人工知能は、今日最も人気のある新興テクノロジーの 1 つです。機械学習および人工知能テクノロジーの急速な発展に伴い、企業はこれらのテクノロジーを使用してタスクを自動化し、効率を向上させ、運用を最適化する方法を模索し始めています。
人工知能の最も一般的なアプリケーションの 1 つは、傾向を特定し、推奨事項を作成し、将来の結果を予測するために使用できる予測分析です。その他の一般的なアプリケーションには、自然言語処理、画像認識、音声認識などがあります。
人工知能テクノロジーが発展し続けるにつれて、ビジネスの運営方法をさらに変える革新的なアプリケーションが登場すると予想されます。
以上が2023 年に注目すべき新興テクノロジーのトレンドの詳細内容です。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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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。

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

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 | 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

7月5日のこのウェブサイトのニュースによると、グローバルファウンドリーズは今年7月1日にプレスリリースを発行し、自動車とインターネットでの市場シェア拡大を目指してタゴール・テクノロジーのパワー窒化ガリウム(GaN)技術と知的財産ポートフォリオを買収したことを発表した。モノと人工知能データセンターのアプリケーション分野で、より高い効率とより優れたパフォーマンスを探求します。生成 AI などのテクノロジーがデジタル世界で発展を続ける中、窒化ガリウム (GaN) は、特にデータセンターにおいて、持続可能で効率的な電力管理のための重要なソリューションとなっています。このウェブサイトは、この買収中にタゴール・テクノロジーのエンジニアリングチームがGLOBALFOUNDRIESに加わり、窒化ガリウム技術をさらに開発するという公式発表を引用した。 G
