PHP関数の人工知能機能
ウェブ開発であろうとモバイル開発であろうと、人工知能テクノロジーの開発が増加している今日の時代では、インテリジェンスの傾向を無視することはできません。 PHP は、広く使用されている Web プログラミング言語として、PHP プログラミングにおける人工知能テクノロジーの応用も常に研究されています。中でもPHP関数の人工知能機能はPHP開発者にとって無視できない重要な技術です。
人工知能テクノロジーには幅広い用途があり、PHP はユーザーのニーズを満たすためにいくつかの人工知能関連の機能も提供します。これらの機能は、テキスト、画像、音声などのさまざまな種類のデータを処理し、分類、クラスタリング、認識などのさまざまな演算を実行できます。いくつかの PHP 関数の人工知能機能を見てみましょう。
1. テキスト処理
PHP は、文字列関数、正規表現関数など、テキスト処理のための関数をいくつか提供します。その中でも人工知能機能は、大量のテキストデータを分析・処理することで重要な情報や特徴を抽出することができます。この情報と機能は、テキスト分類、感情分析、意味分析などのタスクに使用できます。
PHP で一般的に使用されるテキスト処理関数は次のとおりです:
- mb_strto lower: 文字列を小文字に変換します;
- mb_strlen: 文字列の長さを返します;
- mb_substr: 文字列の指定部分を取り出します;
- preg_match: 正規表現を使用して文字列をチェックします。
2. 画像処理
PHP には、画像ファイルの読み取りと書き込み、拡大縮小、トリミング、透かしやその他の操作など、画像処理のための関数もいくつかあります。人工知能機能は、画像特徴抽出やその他のテクノロジーを通じて画像の分類や認識などの操作を実行できます。
PHP で一般的に使用される画像処理関数は次のとおりです:
- imagecreatefromjpeg: JPEG 形式のファイルから新しい画像を作成します;
- imagejpeg: jpeg 形式で画像を出力します;
- imagescale: 指定された比率に従って画像を拡大縮小します;
- imagecrop: 画像をトリミングします;
- imagecopymerge: 1 つの画像を別の画像に結合します。
3. サウンド処理
PHP は、オーディオ ファイルの読み取りと書き込み、オーディオ形式の変換、音声認識、その他の操作を含む、いくつかのサウンド処理関連機能もサポートしています。人工知能機能は、音声信号を処理・分析することで音声認識や音声合成などの機能を実現します。
PHP で一般的に使用されるオーディオ処理関数は次のとおりです:
- fopen: ファイルを開きます;
- fwrite: ファイルにデータを書き込みます;
- fclose: ファイルを閉じる;
- exec: コマンドを実行する;
- shell_exec: コマンドを実行し、出力結果を返します。
つまり、PHP 関数の人工知能機能は、開発者の効率を向上させ、Web 開発とモバイル開発におけるより良いエクスペリエンスをユーザーに提供できます。ただし、PHPの人工知能機能はまだ開発の初期段階にあり、その機能と性能はさらに改良され、改善される必要があることに注意する必要があります。したがって、PHP の人工知能機能を使用する場合は、プログラムの安定性とパフォーマンスを確保するために、特定の状況に応じて機能を慎重に選択して適用する必要があります。
以上がPHP関数の人工知能機能の詳細内容です。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。

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

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