宝峰県の第2回人工知能クリエイティブコンテストが成功裡に開催されました
青少年の科学技術イノベーションの意識と能力の涵養を一層高めるため、科学技術イノベーション教育をカリキュラム化して日常化し、普及させる。 6月2日、第2回宝峰県人工知能創造性コンテスト「未来を勝ち取るための新時代の創造性の努力」が宝峰県科学技術協会と宝峰県教育スポーツ局の主催で、宝峰県科学技術が主催した。博物館および宝峰県第一高等学校、宝峰県国立フィットネスセンターで実施。
競技フィールドでは、出場者は構造構築、論理プログラミング、画像認識などの知識を活用し、コンピュータープログラミングツールを使用してロボットを制御し、対応するタスクを集中的かつ順序立てて完了し、計算論的思考を実証しました。 、プログラミング能力、構築能力、チームワーク能力など、コラボレーションや論理的思考における総合的な資質・能力。 「私は 2 年間コンピューター プログラミングを勉強してきましたが、革新的な思考と実践能力が向上したことをはっきりと感じています。このコンテストに参加することは、私の日々の勉強のテストであるだけでなく、チームのコラボレーション能力を鍛えることにもなります。」参加学生の王子龍さんは語った。
このコンテストには、自動車追跡競技、人工知能クリエイティブ競技、プログラミング競技の3種類の競技があります。県内12校627名が参加した熱戦の末、合計197名が入賞し、個人合計で金メダル35個、銀メダル64個、銅メダル118個を獲得したこの大会では、香山路小学校が優勝した。団体1位、威民路小学校、西城門小学校が団体2位、東城門小学校、山河路小学校、湛前路小学校が団体3位、優秀団体賞などを受賞優秀講師賞と優秀講師が表彰されました。
近年、宝豊県科学技術協会は青少年の科学教育を強化し、革新能力、実践能力、科学の質を向上させることに取り組んでいます。国家科学普及デー優秀組織単位、国家科学実験チャレンジ優秀組織単位、中国科学普及情報責任者建設優秀組織単位などの栄誉を次々に獲得し、国家科学普及デモンストレーション郡。このコンテストの実施は、学生の生活を豊かにするだけでなく、学生の好奇心と想像力を刺激し、科学的関心と革新への意識を高め、宝峰県の小中学生に良い競争、協力、闘争の感覚を確立し、前向きな雰囲気は、地域全体での科学普及活動の徹底的な発展を促進します。
「我々は、科学普及の「五つの進歩」活動をさらに強化し、科学精神の促進を全人類の科学的質の向上の焦点とし、社会全体が革新的な実践活動と科学を実施することを奨励し、支援する。宝豊県科学技術協会の胡楽飛会長は、「この暑い土地は、当県の質の高い経済社会発展に貢献してきた」と述べた。 (出典:宝峰県党委員会宣伝部劉振真楊国東)
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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

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