Java テクノロジー プラットフォームの将来の発展を予測: クラウド コンピューティング、ビッグ データ、人工知能の原動力
情報技術の急速な発展とインターネットの普及により、Java は重要なプログラミング言語および開発プラットフォームとして、多くの企業や開発者にとって最初の選択肢となりました。 Javaテクノロジープラットフォームの将来の発展傾向では、クラウドコンピューティング、ビッグデータ、人工知能がそれを促進する上で重要な役割を果たすでしょう。この記事では、これら 3 つの側面から Java テクノロジー プラットフォームへの影響と拡大について説明します。
クラウド コンピューティングは、仮想化されたコンピューティング リソースとサービスを提供するインターネット ベースのコンピューティング手法で、ユーザーがいつでもどこでも、背後にある技術的な詳細を気にすることなく、これらのリソースにアクセスして使用できるようにします。クラウド コンピューティングは、Java テクノロジー プラットフォームの開発において重要な役割を果たします。まず第一に、Java のクロスプラットフォーム機能により、Java はクラウド環境で柔軟に実行でき、高い同時実行性と柔軟な拡張がサポートされます。第 2 に、Java のオープンソース エコシステムと豊富な開発ツールにより、開発者はクラウド プラットフォーム上でアプリケーションをより迅速かつ効率的に構築および展開できます。最後に、Java のセキュリティと安定性により、Java はクラウド コンピューティング環境において理想的な選択肢となります。
ビッグデータとは、大規模で複雑かつ多様なデータの集合を指します。企業や組織にとって、これらのデータから貴重な情報や洞察をどのように取得するかは困難な課題です。 Java は強力なプログラミング言語として、ビッグ データの処理と分析のための多くのツールとフレームワークを提供します。たとえば、Hadoop は広く使用されているビッグ データ処理フレームワークであり、Java をベースに開発されており、HDFS と MapReduce の分散コンピューティング モデルを通じて大規模なデータ セットの効率的な処理を実現します。さらに、Java で開発された Spark フレームワークは高速、スケーラブル、柔軟であるため、ビッグ データ処理や機械学習に推奨されるツールの 1 つとなっています。これらのツールとフレームワークの開発により、ビッグ データの分野における Java テクノロジの広範な適用が促進されました。
人工知能 (AI) は、人間の知能と思考プロセスをシミュレートするテクノロジーとアプリケーション システムを指します。 AI テクノロジーは進歩と発展を続ける一方で、Java テクノロジー プラットフォームに新たな機会と課題ももたらします。 Java は柔軟なプログラミング言語として、さまざまな AI アルゴリズムとモデルを開発および適用するための豊富なライブラリとフレームワークを提供します。たとえば、Java は、Weka や DL4J などの強力な機械学習ライブラリを提供しており、これらを使用して、さまざまな複雑なニューラル ネットワークやディープ ラーニング モデルを構築およびトレーニングできます。さらに、Java は、自然言語処理、画像認識、ロボット工学などの他の AI テクノロジーやツールと統合することもでき、開発者にさらなるイノベーションとアプリケーションの可能性を提供します。
要約すると、クラウド コンピューティング、ビッグ データ、人工知能は、Java テクノロジ プラットフォームの将来の開発における重要なトレンドです。クラウドコンピューティングと組み合わせることで、Java は需要の変化や規模の拡大により適切に対応でき、ビッグデータと組み合わせることで、より効率的かつ正確なデータ処理と分析を実現でき、人工知能と組み合わせることで、Java はより強力でインテリジェントな開発が可能になります。アプリケーションとシステム。企業も開発者も、これらのテクノロジーを学習して適用することで Java の価値と競争力を向上させ、将来のイノベーションと開発のための強固な基盤を築くことができます。したがって、クラウド コンピューティング、ビッグ データ、人工知能の研究、開発、応用に取り組むことが、Java テクノロジ プラットフォームの重要な開発方向になるでしょう。
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Bytedance Cutting が SVIP スーパー メンバーシップを開始: 継続的な年間サブスクリプションは 499 元で、さまざまな AI 機能を提供
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
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
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
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
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。
クラウドコンピューティング大手が法廷闘争を開始：アマゾンが特許侵害でノキアを告訴
Jul 31, 2024 pm 12:47 PM
本サイトの7月31日のニュースによると、テクノロジー大手アマゾンは火曜日、クラウドコンピューティング技術に関連するアマゾンの十数件の特許を侵害しているとして、フィンランドの通信会社ノキアをデラウェア州連邦裁判所に告訴した。 1. Amazon は訴訟の中で、Nokia が自社のクラウド サービス製品を強化するために、クラウド コンピューティング インフラストラクチャ、セキュリティおよびパフォーマンス テクノロジを含む Amazon クラウド コンピューティング サービス (AWS) 関連テクノロジを悪用したと述べました。訴状によると、アマゾンは２００６年にＡＷＳを立ち上げ、その画期的なクラウドコンピューティング技術は２０００年代初頭から開発されていたという。訴状には「アマゾンはクラウドコンピューティングのパイオニアだが、現在ノキアはアマゾンの特許取得済みのクラウドコンピューティング技術革新を許可なく使用している」と書かれている。アマゾン、ブロック差し止めを裁判所に求める
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
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
AIなどの市場を開拓するグローバルファウンドリーズがタゴール・テクノロジーの窒化ガリウム技術と関連チームを買収
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
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
