2023 年に知っておくべき新テクノロジーとトレンド トップ 10
テクノロジーはますます進歩しており、私たちの生活はこれまで以上に便利になっています。日を追うごとにテクノロジーは急速に進歩しています。テクノロジーにより、組織はコストを削減し、顧客エクスペリエンスを向上させ、利益を増やすことが非常に簡単になります。さらに、パンデミックの発生は、企業のデジタル変革への取り組みを可能な限り最善の方法で後押ししました。同様に、将来のテクノロジーのトレンドについて十分な情報を得るには、それ自体の利点があります。この記事では、2023 年に知っておくべき新しいテクノロジーとトレンドのトップ 10 をリストします。
1. 人工知能
人工知能はしばらく前から人気があります。実際、人工知能は常に進化しており、この新興テクノロジーの新しいアプリケーションが登場しています。現在、画像および音声認識、ナビゲーション プログラム、Siri や Alexa などの音声アシスタントなど、人工知能に依存するアプリケーションが無数にあります。今後数年間で人工知能への依存がさらに高まるのも不思議ではありません。
2. エッジ コンピューティング
今日、ソーシャル メディア、Web サイト、電子メール、Web 検索などのさまざまなソースからユーザー情報を収集する何百万ものデータ ポイントが見られます。これは、収集されるデータの範囲が指数関数的に増加していることを示しています。これが、古くて伝統的な計算方法が不十分である理由です。エッジ コンピューティングに助けを求めましょう。
3. 量子コンピューティング
量子コンピューティングは、量子理論の原理に基づいたコンピューター技術の開発に焦点を当てたコンピューティングの一種であり、しばらくの間広く認識され、普及してきました。量子コンピューティングでは、0 と 1 だけではなく、測定前のオブジェクトの状態の確率に基づいて計算を実行できます。この計算は 2023 年にはさらに受け入れられる可能性があります。
4. 5G テクノロジー
世界が常に 3G と 4G で満足していた時代は終わりました。今日は5G時代です。これはオンライン世界に対する私たちの見方を変える可能性を秘めているため、もう後戻りはできません。 5G は、AR および VR テクノロジーとより優れたクラウドベースのゲーム体験を統合することにより、仮想インタラクションに革命を起こすことを目指しています。
5. モノのインターネット
モノのインターネットは、過去 10 年間で最も有望なテクノロジーの 1 つになりました。現在、多くのデバイスまたは「モノ」が Wi-Fi 対応になっており、インターネットに接続できます。ネットワーク内のデバイスは、人間の介入なしに相互に通信し、データを収集し、ネットワーク上でデータを送信できます。
6. ブロックチェーン
暗号通貨市場では、ブロックチェーン テクノロジーがかつてないほど重要視されています。このテクノロジーによって提供されるセキュリティは、他のいくつかの方法でも使用できます。このテクノロジーはコンセンサス主導型であり、個人や組織がデータを制御できないことを意味するため、テクノロジー トレンドの上位にランクされています。
7. 仮想現実と拡張現実
仮想現実と拡張現実は、過去 10 年間で人気のあるテクノロジーです。仮想現実はユーザーを新しい環境に引き込みますが、一方、拡張現実はユーザーの既存の環境を強化します。これらのテクノロジーは、ソーシャル メディア上のゲームやフィルター、シミュレーション ソフトウェアなどにおいて非常に重要であるため、トップトレンドであり続けています。
8. ロボティック プロセス オートメーション (RPA)
RPA は、さまざまなソフトウェアとアプリケーションを使用して、データの収集と分析、顧客サービス、および以前は管理されていたその他の反復的なプロセスなどのビジネス プロセスを自動化します。手動プロセスによるタスク。人工知能や機械学習と同様に、RPA は急速に進化しているテクノロジーであるため、2023 年のトップ テクノロジー トレンドにランクされています。
9. フルスタック開発
フルスタック開発はテクノロジー分野における最新の業界トレンドの 1 つであり、2023 年以降に勢いが増すでしょう。 IoT は、多様なアプリケーションを備えた主流のテクノロジーとして成長を続けています。フルスタック開発には、アプリケーションと Web サイトのフロントエンドとバックエンドの開発が含まれます。
10. ネットワーク セキュリティ
これは新しいテクノロジー トレンドではありませんが、来年は間違いなく注目に値します。理由は簡単です。脅威とハッカー攻撃の数と強度が増大しており、セキュリティ プロトコルの改善と悪意のある攻撃に対するシステムの強化が必要です。
以上が2023 年に知っておくべき新テクノロジーとトレンド トップ 10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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このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元(当サイト注:月額49.9元に相当)、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元(月額41.6元に相当)です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、

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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
