ホームページ テクノロジー周辺機器 AI 上海は集積回路、生物医学、人工知能を含む3つの主要産業の発展に向けた取り組みを強化している【上海の生物医学産業の最新状況を知る】

上海は集積回路、生物医学、人工知能を含む3つの主要産業の発展に向けた取り組みを強化している【上海の生物医学産業の最新状況を知る】

Dec 19, 2023 pm 05:35 PM
AI 集積回路のプログラミング 生物医学

上海は集積回路、生物医学、人工知能を含む3つの主要産業の発展に向けた取り組みを強化している【上海の生物医学産業の最新状況を知る】

12月18日、上海市は技術革新を利用して産業革新を促進し、産業の変革と高度化を促進し、レイアウトを加速し、技術金融、グリーン金融、包括的金融、年金金融、デジタル金融を促進し、精力的に発展させると発表した。 、生物医学、人工知能の 3 つの主要産業は、大型モデルやブロックチェーンなどの新たな原動力の育成と成長を加速し、プラットフォーム経済の利点を最大限に活用し、グリーンおよび低炭素の機会を捉え、新しい生産力の開発を加速する

上海集積回路産業発展計画は、上海の集積回路産業の発展を促進するために策定された戦略計画です。この計画は、上海の集積回路産業の技術革新能力を向上させ、産業チェーンの協調的発展を強化し、企業の競争力を向上させ、人材育成を促進することにより、上海の集積回路産業の発展を加速することを目的としている。この計画の実施を通じて、上海は世界の集積回路産業における地位をさらに強化し、持続的かつ健全な経済発展を推進します

「第14次5カ年計画」期間中、上海は集積回路を核となる指針として必要とし、集積回路の自主革新と規模開発の促進、核となる主要技術の研究の加速、先進的な製造プロセスの研究開発、生産能力の強化に重点を置く。アップグレード、チップ設計の改善、製造、パッケージング、および機器材料の産業チェーン全体のエネルギーレベルは、世界クラスの技術、高度な技術、完全な産業チェーン、および完全なサポート施設を備えた集積回路産業システムを形成し、電子情報産業の持続可能な革新と発展のための強固な基盤を構築し、3 つの主要なリンクからの集積回路の開発に焦点を当てています。

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上海バイオ医薬品産業チェーンマップ

数多くの高品質なバイオ医薬品企業体が上海のバイオ医薬品産業チェーンをますます完成させ、上海のバイオ医薬品企業の急速な成長と発展を促進しています。現在、上海にはバイオ医薬品産業チェーンの各リンクに多くの企業が存在します。

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上海バイオ医薬品産業チェーン企業マップ

長年にわたる政策刺激と市場開発により、上海のバイオ医薬品開発環境は継続的に最適化され、産業と金融の統合がより緊密になってきました。現在、上海では君士生物製剤、3SBio国建、科華生物製剤など38社のバイオ医薬品企業が上場しており、そのうち2社は時価総額1,000億元以上で、上海製薬と復星製薬の重要な一部となっている。浦東新区と閔行区の産業チェーンレイアウトは上海市場で最も完全です

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上海人工知能産業発展キャリアマップ

上海市人民政府が発表した情報によると、上海には現在、浦東新区の張江人工知能島、徐匯区の西岸スマートバレー、閔行区の馬橋AIイノベーションテストの3つの人工知能を特徴とする工業団地がある。エリア。一般的に、上海の人工知能を特徴とする工業団地のほとんどは黄浦江付近に集中しており、産業集積効果が現れ始めています

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今年初め以来、上海の鞏正市長は、上海は安定を重視し、安定を維持しながら進歩を追求し、ハイレベルの改革開放を深化させ、質の高い発展を促進することを主張してきたと述べた。上海経済は回復を続けており、全体的な安定性を維持し、勢いを高めており、強い回復力と活力を示しています

鞏正氏は、上海は実体経済に支えられた近代産業システムの構築を加速し、新たな工業化の促進に全力を尽くしていると述べた。最初の 3 四半期で、指定規模を超える市の総工業生産額に占める産業戦略的新興産業の割合は 44% 以上に増加しました。集積回路、生物医学、人工知能の 3 つの主要産業はいずれも良好な成長を達成しており、新エネルギー車、新エネルギー、ハイエンド機器などの新興産業の生産額も 2 桁の成長を維持しています

前向きエコノミストAPPニュースチーム

この業界の詳細な調査と分析については、銭山産業研究所の「」をご覧ください。

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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、

Rag と Sem-Rag を使用したコンテキスト拡張 AI コーディング アシスタント Rag と Sem-Rag を使用したコンテキスト拡張 AI コーディング アシスタント Jun 10, 2024 am 11:08 AM

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。

微調整によって本当に LLM が新しいことを学習できるようになるのでしょうか: 新しい知識を導入すると、モデルがより多くの幻覚を生成する可能性があります 微調整によって本当に LLM が新しいことを学習できるようになるのでしょうか: 新しい知識を導入すると、モデルがより多くの幻覚を生成する可能性があります Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

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。

GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問 GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問 Jun 07, 2024 am 10:06 AM

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。

あなたが知らない機械学習の 5 つの流派 あなたが知らない機械学習の 5 つの流派 Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

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。

新しい科学的で複雑な質問応答ベンチマークと大規模モデルの評価システムを提供するために、UNSW、アルゴンヌ、シカゴ大学、およびその他の機関が共同で SciQAG フレームワークを立ち上げました。 新しい科学的で複雑な質問応答ベンチマークと大規模モデルの評価システムを提供するために、UNSW、アルゴンヌ、シカゴ大学、およびその他の機関が共同で SciQAG フレームワークを立ち上げました。 Jul 25, 2024 am 06:42 AM

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

SOTA パフォーマンス、厦門マルチモーダルタンパク質-リガンド親和性予測 AI 手法、初めて分子表面情報を結合 SOTA パフォーマンス、厦門マルチモーダルタンパク質-リガンド親和性予測 AI 手法、初めて分子表面情報を結合 Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

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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