10월의 새로운 규칙이 나왔습니다! 새로운 도로교통표지판, 인공지능 산업 등을 접목
2022년 10월 1일부터 18개의 새로운 도로 교통 표지판, 관세청의 검사가 필요한 수출입 상품 목록 조정, 그리고 '상하이는 인공지능 산업 발전을 촉진한다' 규정 시행 등
전기자동차, 전기자전거 관련 도로교통표지판 18개 항목이 새로 추가되었습니다
"도로교통표지판 및 표시 제2부: 도로교통표지판"이 10월 1일 시행됩니다. 최근 몇 년간 등장한 새로운 시설과 새로운 교통 관리 요구에 부응하여 새 버전의 표준에는 "전기 자동차 충전소", "전기 자전거 차선 표시", "전기 자전거 진입 금지" 등 18개의 새로운 교통 표지판이 추가되었습니다. 표지판" 및 "물 표지판에 주의".
자가용 자동차는 10년에 2번만 온라인으로 검사하면 됩니다
"자동차 검사 제도 개혁 심화 및 차량 검사 서비스 최적화에 대한 의견"은 자가용 자동차의 검사 주기를 더욱 완화하고 10월부터 시행됩니다. 1. 비작동 승용차 및 오토바이는 등록일로부터 6년, 10년 내에 검사기관에 가서 온라인 검사를 받아야 하며, 10년 이내에는 2년마다 공안기관에 검사 표시를 신청하면 됩니다. 10년 이상 된 미작동 승용차 및 오토바이는 연 1회 온라인 검사를 받아야 합니다.
해관총서에서는 검사를 받아야 하는 수출입상품 목록을 조정합니다
해관총서는 최근 검사를 받아야 하는 수출입상품 목록을 조정하기로 결정했습니다. 10월 1일부터 비위험 금속 자재 및 그 제품, 전자 산업 가공 장비, 건조기 장비 및 가전제품과 관련된 87개의 10자리 관세 품목 번호에 대해 세관 감독 조건 "A"가 취소되고 세관은 이를 시행하지 않습니다. 수입품의 검사.
'상하이 인공지능 산업 발전 촉진에 관한 규정'이 시행됩니다
'상하이 인공지능 산업 발전 촉진에 관한 규정'이 제15회 상하이 상무위원회 제44차 회의에서 표결되었습니다. 시 인민대표대회를 거쳐 2022년 10월 1일부터 시행됩니다. 오늘부터 시행됩니다. 이는 인공지능 산업 발전을 촉진하기 위한 국내 최초의 지방정부 규제이며, '상하이 데이터 규정'에 이어 상하이 디지털 경제 분야의 두 번째 지방 규제이기도 하다. 포괄적인 디지털 전환을 통해 국제적인 영향력을 지닌 도시 건설을 지원합니다. 인공 지능 "상하이 하이랜드".
세관 밀리미터파 개인보안 스캐닝 장비 기술표준이 10월 1일 시행됩니다
최근 중국 해관총서가 해관총서 항만감독국과 중국 관세 관리 간부 대학은 "개인 보안 스캐닝 장비 HS/T 69-2022에 대한 관세 밀리미터 기술 요구 사항"을 공동으로 작성하고 편집합니다. "관세 밀리미터파 개인 보안 검색 장비 기술 요구사항 HS/T 69-2022"가 2022년 10월 1일 시행됩니다.
전자화장품 등록증 시행
국가식품의약국에서 발표한 관련 고시에 따르면, 10월 1일부터 "화장품 등록 및 등록 관리 방법"에 따라 특수 화장품 및 신규 화장품 원료 등록이 승인되었습니다. "에 따라 승인된 등록증의 변경과 함께, 확장된 특수화장품의 경우 전자등록증이 발급됩니다. 이전에 발급된 종이등록증은 유효기간 동안 계속 유효합니다.
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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.

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.

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.

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

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

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
