人工知能の実例 5 つ
ここでは、私たちの日常生活における人工知能の正確な応用を示す 5 つの最良の例を紹介します
人工知能 (AI) は、未来的な概念から、さまざまな業界でイノベーションを推進する大きな力へと急速に進化しました。 。このテクノロジーはかつては SF 小説の中にのみ存在していましたが、今では私たちの日常生活に浸透し、仕事、コミュニケーション、さらには医療の提供方法まで変化しています。この記事では、人工知能の真の価値を実証する 5 つの注目すべき実際のアプリケーション ケースを詳細に検討します。ここでは、日常生活における人工知能の使用を実証するいくつかの例を示します。
##自動運転車と駐車車両自動車業界は、人工知能 (AI) テクノロジーの応用を通じて劇的な変化を遂げており、自動運転車の自立走行が可能になっています。センサー、カメラ、ライダーなどのデバイスによって収集されたデータを処理することで、AI アルゴリズムが車両の周囲の環境をリアルタイムで解釈できます。この技術の適用により、運転の安全性が向上し、事故が減少し、交通の流れが改善されます。
効率的で安全な交通の未来は大きな飛躍をもたらし、人工知能を活用した駐車システムにより、車は駐車スペースを識別し、駐車できるようになります。正確な操作を実行してスペース利用を最適化します
デジタル アシスタント
Siri、Alexa、Google アシスタントなどのデジタル アシスタントは、人工知能 (AI) を利用して、自然言語処理を通じて人間の音声コマンドを解析し、応答します ( NLP) アルゴリズムは、ユーザーのクエリを正確に理解し、人工知能ベースの機械学習を通じて応答を継続的に改善します。
これらのデジタル コンパニオンは、タスクを実行し、質問に答え、インテリジェンスを制御することにより、現代生活に不可欠な部分となっています。デバイスは利便性を提供し、人工知能の統合により、ユーザー エクスペリエンスが向上します カメラでキャプチャされた画像またはビデオの特徴のアルゴリズム
このテクノロジーのアプリケーションは、料金徴収、駐車管理、法執行において役割を果たすことができます。車両を識別することで、交通監視と安全性が向上し、さまざまな部門の業務が簡素化されます。
ロボット掃除機
人工知能 (AI) テクノロジーの助けを借りて、ロボット掃除機は効率的に掃除作業を実行できます。センサーとアルゴリズムの適用を通じて、ナビゲーション、障害物検出、クリーンエリアのマッピングなどの操作を実行できます。人工知能を応用することで、部屋のレイアウトに基づいて清掃パターンを調整し、完全に清掃を行うこともできます。これらのスマート掃除機は、ハンズフリー掃除、向上したパフォーマンス、優れた使いやすさを提供します。
交通手段
人工知能は、予測分析、交通管理、自動運転車を通じて交通手段を再構築し、ルートを最適化し、輸送コストを削減します。混雑を解消し、安全性を向上させ、移動をより安全かつ効率的にする通勤革命を目指す
以上が人工知能の実例 5 つの詳細内容です。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、

検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。

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。

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。

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
