人工知能はキノコ農家の発展を支援し、ブロックトレーサビリティは農村の活性化を促進します
魯旺ニュース 8 月 18 日 テクノロジー支援による農業近代化は、後戻りできない傾向となっています。そのようなチームがあります。彼らは雲南省の 52 の地元の村を訪問し、合計 672 の菌類農家を調査し、A 氏を支援しました。延べ 5,840 名を支援し、テクノロジーを活用して菌類農家の発展を促進し、「1 つの細菌、1 つのトレーサビリティ、1 つのコード」で農村の活性化を達成しました。彼らは「千の細菌」チームです。
「数千の細菌と一万のコード」チームの研究表
革新的なソリューションに基づいて実際の問題を解決します
「Qianji Wanma」チームは調査を実施し、キノコ農家を訪問した後、既存の市場に存在する問題を深く理解し、人工知能技術を使用した革新的なソリューションを提案しました。研究チームは転移学習に MobileNetV2 事前トレーニング モデルを使用し、野生キノコ識別アルゴリズムを構築し、種類、毒性、価値などの要素を考慮して野生キノコ アトラスの大規模なコレクションに基づいて株を分類しました。この技術の導入により、菌株同定の問題が効果的に解決され、細菌農家により正確で信頼性の高い菌株情報が提供されます。
さらに、「Qianji Wanma」は、Mushroom-id-API クラウド サービスに接続することで、キノコ農家に科学的な収穫提案を提供する「クラウド バクテリア認識」アプレットも開発しました。このアプレットは、土壌、天候、地形などの要因を分析および予測し、株の識別結果を組み合わせることで、さまざまな株に対応する選択の提案を提供します。この機能の導入により、キノコ農家は環境要因をより深く理解して活用し、収穫効率と収量を向上させることができます。内容は次のように書き換えられます: このプロジェクトの目的は、細菌価格の混乱、不透明なグレーディング、混合毒素、市場の混乱、不明確な規制など、現在市場に存在する問題を解決することです。キノコ農家に正確な株情報と科学的な収穫提案を提供することで、市場リスクを回避し、利益と競争力を向上させることができます。さらに、このプロジェクトは農業技術と人工知能の複合開発も促進し、菌類農家により多くの機会と開発スペースをもたらします。
絶えず変化し発展し、世代から世代へと火を引き継いでいく
「Qian Bacteria Wan Code」チームは、この分野に大きな発展の可能性があることを深く認識しているため、菌株の同定と科学的なピッキング推奨に関する研究に取り組むことを選択しました。菌株の同定と収穫の推奨の正確性と科学性は、キノコ農家の利益と市場の健全な発展に直接関係しているため、チームは人工知能技術を導入することで、キノコ農家に正確で信頼性の高いソリューションを提供することを決意しています。 このプロジェクトはまた、農業科学技術の革新的な開発を促進し、農家により多くの技術サポートと開発の機会を提供します。農業は国の重要な柱産業であり、人工知能技術の応用は農業にさらなる機会と課題をもたらすでしょう。チームの成功体験は、他の農業分野における技術革新の参考となり、農業の近代化と持続可能な発展を促進するでしょう。
書き直す必要がある内容は次のとおりです:「数千の細菌と一万のコード」チーム会議の図
将来の発展を見据え、Win-Winの協力を堅持しなければなりません
「数千の細菌とワンマ」チームは、初期の成功に基づいて菌株識別と科学的ピッキング提案の技術に関する徹底的な研究開発を継続し、アルゴリズム モデルをさらに最適化し、より多くの菌株分類と識別を追加します。精度を高め、システムの安定性とユーザー エクスペリエンスを向上させます
さらに、私たちは菌類農家との協力を強化し、彼らのニーズと問題を深く理解し、より包括的で個別化された技術サポートとサービスを提供していきます。同時に、私たちのチームは関連業界団体、科学研究機関、政府部門と協力して、菌類農家の技術向上と産業発展を共同で推進する予定です
継続的な技術革新と協力を通じて、人工知能技術をより効果的に活用して、農業の質の高い発展を実現し、国家の食料安全保障と農村経済の発展に貢献することができます。人工知能技術を応用することで、系統識別と科学的な収穫提案の実装に成功し、農家に正確で信頼できる情報を提供し、収量と利益を増加させました。今後も、農家により良い技術サポートとサービスを提供し、農業の近代化と持続可能な発展を促進するために引き続き努力していきます。内容を次のように書き換えます。 中国各地の農村活性化を深く探求する過程で、伝統産業や科学技術が推進する農業の近代化とともに、新時代の新たな発展潮流の下での積極的な推進についても深く理解しています。清らかな水と緑の山々が育む。この過程で、「千の細菌と一万のコード」は、農村活性化を通じて農民が豊かになることを主張し、人工知能に基づいて菌類農家の発展を促進するという重要な答えを明らかにすることに成功しました。中国の「細菌」の物語は、永遠に世界の心に残るだろう。 (特派員:ロング・ルイルイ)
以上が人工知能はキノコ農家の発展を支援し、ブロックトレーサビリティは農村の活性化を促進しますの詳細内容です。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
