Qinglang Intelligence は 2023iREX 国際ロボット展示会で輝きます!
最近、日本の2023年iREX国際ロボット展示会が無事終了しました。世界最大かつ最も影響力のあるインテリジェント ロボット展示会の 1 つとして、iREX は 50 年間にわたって発展し、世界的なオートメーションとインテリジェンスの変革を目の当たりにし、業界テクノロジーの「羽根」として知られています
今回の展示会では、Qinglang Intelligentの高い技術力が注目を集めました。業界のベンチマークとして、Qinglang Intelligent は、T9Pro、T9、T8、T3、W3 などの長年にわたる優れた作品を展示し、最新製品である DINEBOT T10 と KLEENBOT C30 を盛大に発表し、数え切れないほどの聴衆の視線を集めました。
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DINERBOT T10は、「歩く商店看板」のコンセプトを忠実に再現した、表示内容のカスタマイズが可能な大画面の配達ロボットです。さらに、非常に柔軟です。業界をリードするピーク期間通過技術とわずか 59cm の最小通過幅により、業界に対する人々の認識が変わるだけでなく、多くの不可能なアプリケーション シナリオも可能になります。
KLEENBOT C30はお掃除ロボットとして人々に驚きをもたらします。ゴミを押し出す、掃くなどの清掃機能を備えているだけでなく、操作も非常に簡単です。最大1,500平方メートルまで掃除でき、自動充電も可能。使いやすさ、多機能、そして強力な洗浄力を兼ね備えた、輝く新星商品です展示されたさまざまなタイプのロボットは、未来技術の強い雰囲気を示しており、現場で熱狂的な交流を引き起こしただけでなく、出展者に深い印象を残しました。 「日本各地で青朗の知能ロボットを見た」とメッセージを残してくださった方も多く、今回の展示で改めて見て、なぜか親近感を覚えました!
ここ数年、Qinglang Intelligence は「テクノロジーに開発を支援する」という使命を堅持し、インテリジェント ロボットやモノのインターネットなどの先進テクノロジーを利用して、工場、レストラン、ホテル、レストランなどにおける労働力不足の問題を解決してきました。他の場所。同時に、継続的な技術アップグレードにより、ロボットのサービスパフォーマンスを向上させ、加盟店の業務効率をさらに向上させ、商業分野でのロボットの実用化と活用を促進し、新たな高みを更新し続けます。
さらに、Qinglang Intelligent Company は、企業の重要な「技術研究開発」の側面も非常に重視しています。長年にわたり、彼らは独立した研究開発を堅持し、常に新しい最先端技術を導入してきました。さらに、同社のインテリジェントロボット製品には、さまざまな複雑なシナリオに適応する完全自律型測位およびナビゲーションシステムも装備されており、製品の実用性が大幅に向上しています。
また、Qinglang Intelligent の各顧客に、製品がスムーズに動作し、安心して究極のサービス品質を享受できるようにするための、完全なワンストップの修理およびメンテナンス プランを提供します。
Qinglang Intelligent の iREX 国際ロボット展示会への参加は、グローバル化への重要な一歩であるだけでなく、日本市場での発展を続けるという Qinglang Intelligent の固い決意を示しています。
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Qinglang Intelligence は、「コア テクノロジーの強化」を通じて販売業者が業務効率を向上させ、運営コストを削減できるよう支援します。サービス パフォーマンスをアップグレードしてエンド ユーザーに利益をもたらし、最終的には「ロボットの商業的価値を最大化し、現代の生活テクノロジーを便利にする」ことを達成します。 「変身」の!
以上がQinglang Intelligence は 2023iREX 国際ロボット展示会で輝きます!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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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

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