기술을 통해 패션 산업에 힘을 실어주고 푸텐구가 '베이 지역 패션 본부 센터'를 건립하도록 돕습니다.
현재 디지털 경제는 중국 경제의 고품질 발전을 이끄는 새로운 엔진이 되었습니다. 클라우드 컴퓨팅, 인공 지능, 5G, 사물 인터넷 및 기타 기술의 급속한 발전으로 모든 계층이 신기술을 적극적으로 수용하고 산업 혁신과 변혁을 가속화하며 핵심 경쟁력을 향상시키고 있습니다.
창조경제의 중요한 부분인 패션산업의 발전 정도는 창조경제의 발전 수준을 측정하는 중요한 척도이며, 국제경제, 경제 등 다양한 분야의 교류와 협력에서 중요한 역할을 합니다. 문화. 글로벌 디지털 전환에 직면하여 패션 산업은 브랜딩, 디자인, 제조, 채널, 소매 등 모든 측면에서 디지털 전환을 실현하고 있습니다. 디지털 기술은 패션 산업에 더 많은 상상의 여지를 제공하고 있습니다.
선전의 중심 도시 지역인 푸텐 지구는 패션, 과학 기술 혁신, 금융의 3대 핵심 산업에 중점을 두고 국가 현대 모델 도시 지역 건설을 목표로 하며 심천의 디지털 변혁을 촉진하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 패션 산업에 대한 별도의 지원 정책을 도입했습니다. 기업에 포괄적인 지침과 지원을 제공하는 것은 푸텐구가 패션 산업에 부여하는 중요성을 충분히 보여줍니다. 패션 산업 자원의 통합을 가속화하고 산업 연계 및 통합을 강화하기 위해 푸텐구는 올해 패션 산업 지원 정책 업그레이드를 추진하고 "푸텐구 현대 패션 산업 클러스터 발전을 지원하기 위한 여러 조치"를 발표했습니다. 패션 본부 기업, 국제 패션 미디어, 독립 디자이너, 국제 패션 대중 커뮤니케이션 플랫폼 등 다차원적인 정책 지원을 제공하여 지역 내 패션 기업의 고품질 발전을 돕고 '베이 지역 패션 본부 센터'를 설립합니다. , 국제적으로 더욱 영향력 있는 "Futian Fashion Home"으로 변모합니다.
기술과 패션이 긴밀하게 통합되어 패션 산업의 디지털 변혁이 빠른 속도로 진입하고 있습니다.
디지털 변혁의 본질은 클라우드 컴퓨팅, AI, 5G와 같은 새로운 디지털 기술을 사용하여 기존 비즈니스를 변혁하는 것입니다. 디자인, 생산, 판매 및 기타 수준에서 모델은 업계에 더 많은 혁신과 개발 기회를 제공하도록 재구성될 것입니다.
우리 모두가 알고 있듯이 패션산업은 기술, 창의성, 소통, 소비 등을 통해 다양한 전통적 산업자원 요소를 통합, 강화, 결합하는 비교적 독특한 제품 및 상품 운영 모델입니다. 현재는 어떻게 디지털 기술을 활용해 현대인의 요구를 더욱 정확하게 파악하고, 소비자 미학에 부합하는 제품을 디자인하고, 디지털 마케팅 방법을 활용해 이를 달성할 수 있는지
중국 개혁개방의 교두보인 심천은 단순한 도시가 아닙니다. 기술 혁신의 중심지; 푸텐구는 또한 2019년 초부터 패션 산업의 기술 혁신과 메커니즘 혁신을 가속화하고 화웨이와 협력하여 화웨이 클라우드 푸텐 인공 지능 및 소프트웨어 개발 클라우드 혁신 센터(이하 '혁신 센터')를 공동 설립했습니다. ). 기술과 패션 산업의 심층적인 통합을 탐구하여 이 지역 패션 산업의 디지털 변혁을 위한 견고한 기반을 구축했습니다.
종합적이고 전문적인 인터넷 통합 서비스 제공업체이자 패션 산업 생태 플랫폼인 Shenzhen Diexun Technology Co., Ltd.를 예로 들면 혁신 센터의 도움을 받아 "AI 인식 + 색 영역 분석" 기술을 통해 사용자는 인기 있는 색상과 의류 스타일을 효율적으로 추출하고 사용하는 빅데이터 도구를 구축합니다. Coloretto는 패션 디자이너에게 "좋은 소식"을 가져왔습니다. Huawei 클라우드 검색 서비스와의 결합을 통해 디자이너의 소재 검색 효율성이 크게 향상되었습니다.
손을 잡고 패션 산업의 선구적인 시범구를 건설하고 함께 협력하여 산업의 고품질 발전을 촉진하세요
심천은 현재 중국 패션 산업에서 가장 발전된 도시입니다. 심천 브랜드는 전국 대도시 및 중형 도시의 1급 쇼핑몰에 입점해 있으며 시장 점유율은 60%를 초과하고 복전 브랜드 본사 비즈니스 클러스터는 심천의 벤치마크 의류 산업 클러스터 중 하나이며 상당한 영향력을 행사하고 있습니다. 규모 응집 효과. 현재 디지털 시대는 사람들의 삶의 모든 면을 변화시키고 있으며, 차세대 정보기술은 패션산업에 무한한 확장 가능성을 가져오고 있습니다.
Shenzhen Shuzhi Fashion Technology Co., Ltd.(이하 "Shuzhi Fashion")는 푸텐구 패션 업계의 일원입니다. 이 패션 기술 회사는 창립 이래 패션 산업에 힘을 실어주기 위해 기술 역량을 활용해 왔습니다. 핵심 사업으로는 인터넷 데이터 서비스, 디지털 문화 및 창작 콘텐츠, 블록체인 기술 관련 소프트웨어 및 서비스 등이 있습니다.
의류 회사와 디자이너에게 패션 트렌드 예측, 디자인 권한 부여, 지능형 스타일 추천 및 기타 서비스를 더 잘 제공하고 기업이 산업 체인의 다운스트림을 확장하도록 장려하여 의류 브랜드가 트래픽과 수익 창출을 수행하도록 돕기 위해 2022 디지털 패션 및 혁신 센터와 협력하여 Huawei Cloud Pangu 대형 모델을 사용하여 이미지 인식, 데이터 마이닝, 지능형 추천 등 핵심 기술 기능을 향상하고 원스톱 공급망 서비스 기능을 사용하여 고객에게 어떤 종류의 의류 디자인이 가장 좋은지 알려줍니다. Qian 등을 통해 디자이너와 브랜드는 소비자 요구에 대한 적시에 통찰력을 얻고, 소비자 선호도에 맞는 인기 의류를 신속하게 디자인하고, 의류 회사의 디자인 성공률과 생산 효율성을 높일 수 있습니다. 생산 및 R&D 비용을 줄여 기업이 새로운 디지털 모델을 구축하도록 돕습니다.
실제로 Shuzhi Fashion과 Diexun.com은 Huawei Cloud Futian 인공 지능 및 소프트웨어 개발 클라우드 혁신 센터의 수많은 산업 혁신 시나리오의 전형일 뿐입니다. 클라우드 컴퓨팅 분야 혁신 센터는 푸티안구의 126개 기업과 협회가 금융, 과학 기술, 패션 등 푸티안구의 주요 산업 클러스터에서 일하고 산업 체인의 핵심 기업과 함께 산업 솔루션을 공동으로 만들 수 있도록 지원했습니다. Futian District가 세계적 수준의 현대적인 산업 선도 지역 건설을 가속화하도록 돕습니다.
산업 변혁의 기반을 강화하고 기업의 디지털 변혁에 지속적으로 힘을 실어줍니다.
패션에서 금융, 생산에서 운영까지... Huawei Cloud Futian 인공 지능 및 소프트웨어 개발 클라우드 혁신 센터는 Futian에 "기술 + 생태학적" 서비스를 제공합니다. 도움이 되는 지구 업계는 디지털화 프로세스를 가속화하고 효율적인 개발을 달성합니다.
혁신 센터는 화웨이의 30년 ICT 역량을 개방하는 것 외에도 인재 교육에 특별한 중요성을 부여하여 업계 최고의 인재, 기술 응용 인재, 기술 포괄 인재를 양성하고 AI 고급 전문가를 통해 기술을 공유하는 데 중점을 둡니다. 수업, 개선 훈련 캠프 및 실습을 통해 지역 내 6,000명 이상의 기업 R&D 인력이 화웨이 클라우드 서비스를 사용하여 연구 개발을 수행할 수 있도록 지원하고, 푸텐 지역 기업을 위한 150개 이상의 기술 백본을 교육하여 지점 간 기업 변혁 역량을 구축합니다.
또한, 화웨이 클라우드 푸텐 인공지능 및 소프트웨어 개발 클라우드 혁신 센터는 반입과 반출이라는 생태학적 건설 개념을 고수하고 있으며, 지역 내 30개 이상의 파트너와 손을 잡고 새로운 산업 생태계를 구축하고 지속적으로 강화하고 있습니다. 생태 건설. 현재 혁신 센터는 결과 공동 인큐베이팅, 기술 공유, 제품 공동 연구를 통해 푸텐 기업에 서비스를 제공하기 위해 Fanruan, Liangfengtai, Kingdee, UFIDA 등 Huawei가 엄선한 자체 운영 제품 공급업체 19곳을 소개했으며, 15개 이상의 기업을 공동으로 창설했습니다. 시나리오 기반 솔루션은 금융 기술, 의류 및 패션, 소프트웨어 기술 서비스, 건축 장식 등 9개 산업 클러스터를 포괄하며, 다양한 협력 모델을 통해 공동 경쟁력을 강화하고 지역 기업의 디지털 전환을 위한 견고한 기반을 지속적으로 구축했습니다.
위 내용은 기술을 통해 패션 산업에 힘을 실어주고 푸텐구가 '베이 지역 패션 본부 센터'를 건립하도록 돕습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

1일 본 사이트 소식에 따르면 SK하이닉스는 오늘(1일) 블로그 게시물을 통해 8월 6일부터 8일까지 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 열리는 글로벌 반도체 메모리 서밋 FMS2024에 참가한다고 밝혔다. 많은 새로운 세대의 제품. 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데, 이전에는 주로 NAND 공급업체를 대상으로 한 플래시 메모리 서밋(FlashMemorySummit)이었던 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage) 소개를 올해는 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage)으로 명칭을 변경했습니다. DRAM 및 스토리지 공급업체와 더 많은 플레이어를 초대하세요. SK하이닉스가 지난해 출시한 신제품

Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다
