미래를 지능적으로 즐기기 위해 공원에 클라우드가 모였습니다. '화웨이 클라우드 컵' 2022 인공지능 응용 혁신 대회가 성공적으로 마무리되었습니다.
12월 5일, Suzhou Industrial Park Technology Development Co., Ltd.와 Huawei Suzhou 인공 지능 혁신 센터가 공동 주최한 'Huawei Cloud Cup' 2022 인공 지능 응용 혁신 대회가 성공적으로 마무리되었습니다. 올해 대회는 '공원 속 클라우드 집결, 스마트한 미래 공유'를 주제로 전국 개발자 2,694명, 기업 319개사가 참가 신청을 했다. 6개월의 준비 기간 동안 메이커 트랙과 기업 트랙 간의 경쟁을 통해 우리는 공동으로 고품질 하이테크 기업의 단지 내 상륙을 촉진하고 국가의 차세대 인공 지능 분야 건설을 촉진할 것입니다. .
"클라우드 파크 스마트 퓨처" 화웨이 클라우드 컵 2022 인공지능 응용 혁신 대회
이 대회는 '온라인+오프라인, 학습 촉진 경쟁, 생산과 교육의 통합' 형식을 사용한다. 메이저 트랙에 선정된 기업/팀은 여러 차례의 선발을 실시했으며, 다수의 우수 참가팀 중에서 17개의 참가 기업과 10개의 메이커 팀이 선정되어 두 개의 메이저 트랙에서 경쟁하게 되었습니다. 그중 기업 트랙은 프로젝트 적용을 위한 "지능형 제조", "집적 회로" 및 "의료 기기"의 세 가지 시나리오에 중점을 두고 있습니다. 인류의 삶에 도움이 되는 과학기술의 오랜 염원을 적용하고, 경쟁을 매개로 쑤저우 산업단지의 더 나은 내일을 함께 만들고, 인공지능의 고품질과 지속가능한 발전을 촉진합니다. 산업. 최종 순위에서는 Maigas Optoelectronics Technology (Shanghai) Co., Ltd., Shandong Yaohua Medical Equipment Co., Ltd. 및 Shenzhen Yiqing Innovation Technology Co., Ltd.가 만장일치로 성숙한 프로젝트 계획을 인정받았습니다. 마침내 기업 공모전에서 최우수상을 수상했습니다. 동시에 제작된 메이커 트랙 우승자 명단에서 쑨원대학교 졸업생으로 구성된 메이커팀이 과학기술 기업에서 축적한 풍부한 실무 경험과 이론 연구를 바탕으로 마침내 트랙 특별상을 수상했다. 대학 시절.
이벤트 사이트
쑤저우 산업단지와 화웨이가 공동으로 주최한 AI 인재 교육 이벤트로 '화웨이 클라우드 컵' 인공지능 애플리케이션 혁신 대회가 3년 연속 개최돼 수천 명의 누적 유치를 기록했다. 전국적으로 우수한 혁신 응용 인재와 과학기술 혁신 기업으로부터 폭넓은 주목을 받고 있습니다. 이번 행사의 규모와 영향력이 지속적으로 증가하는 것은 Huawei Cloud의 강력한 기술 및 전문 자원에 달려 있을 뿐만 아니라 인공지능 산업에 대한 Suzhou Industrial Park의 지속적인 지원에도 도움이 됩니다. 쑤저우 산업단지는 내부 혁신 기업의 도약적인 성장을 촉진하기 위해 '인공지능 산업 혁신 클러스터' 구축을 항상 주장해 왔습니다. 이 단지는 현재 산업의 전반적인 레이아웃을 재구성하고, 거시적 추세에 따른 경제 동향을 목표로 산업 우위를 적극적으로 개발하고 '2+3+1' 특징 산업 시스템 육성에 중점을 두고 화웨이와 협력하여 관련 기술을 구축했습니다. 핵심적이고 실용적인 카테고리를 갖춘 경쟁 주제는 기업이 혁신적인 기술 연구 및 개발을 달성하는 데 도움이 됩니다. 결승전에서 쑤저우 산업단지 정부 심사위원들은 "이번 대회는 인공지능 애플리케이션 혁신에 초점을 맞추고 있다"며 "각 참가 프로젝트는 의료기기, 집적회로, 스마트폰 등 다양한 산업 분야에서 인공지능 기술이 강력한 힘을 발휘하고 있음을 보여준다"고 말했다. 제조 분야에서는 앞으로 인공지능 응용 시나리오를 확장하고 인공지능 산업 발전에 도움이 될 더 높은 품질의 프로젝트가 등장할 것으로 기대한다.”
활동 사이트
대부분의 중소기업과 메이커 팀의 참여를 보장하기 위해 쑤저우 공업원구는 참여 기업이 "우회를 피"할 수 있도록 정책 지원을 제공합니다. 혁신과 기업가 정신의 과정. Huawei Cloud는 새로운 인터넷 제품, 새로운 모델, 신기술 및 새로운 비즈니스를 기반으로 기술 교류, 인재 교육, 산업 통합 및 기회 공동 창출을 촉진하고 고품질 과정, 전문 기술, 지식 교육, 경쟁에 힘을 실어주는 실제 사례, 업계 보너스와 심층 교육을 통해 인재 양성에 중점을 두고, 현재 핫이슈를 벤치마킹하고 "경쟁 지점에 직접 진출"할 수 있는 항목을 홍보합니다.
인공 지능 응용 혁신 분야에 초점을 맞춘 다수의 참여 프로젝트는 의료 기기, 집적 회로, 지능형 제조 등 다양한 산업에 대한 AI 기술의 강력한 역량을 새로운 관점으로 받아들이고 시나리오의 응용 범위를 확장하며 개발을 돕습니다. 인공지능 산업의 새로운 원동력으로 점차 진화하고 있습니다. Huawei Cloud Healthcare의 수석 과학자 Qiao Nan은 "최근 몇 년 동안 딥 러닝을 기반으로 한 음성 모델 개발이 빠르게 진행되고 있습니다. 차세대 언어 모델 ChatGPT는 질문에 답변하고, 실수를 인정하고, 잘못된 질문에 질문하고, 또는 실제 사람의 언어를 시뮬레이션하기 위한 부적절한 요청 등을 거부합니다. 의료 산업의 복잡한 시나리오에 직면하여 AI 경쟁을 통해 AI 기술의 구현을 가속화할 수 있기를 바랍니다. 진정으로 풀뿌리 의료 기관에 들어가 수천 가구에 봉사하십시오.”
활동 사이트
"화웨이의 신중한 조직 하에 이번 평가 작업의 객관성과 공정성이 보장되었습니다. 각 참여 팀은 정확한 작업 분석, 올바른 실험 계획, 그리고 혁신 정신이 가득합니다." 이 메이커 트랙의 리더로서 질문 작성자인 하얼빈 공과대학 컴퓨터학과 관이(Guan Yi) 교수가 화웨이 클라우드 컵을 정의하고 자세히 설명했습니다. 2022년 '화웨이 클라우드 컵' 인공지능 응용 혁신 대회는 우리나라 의료 AI 업계 최초로 개최되는 질병 진단 및 치료에 대한 특별 평가를 통해 의료 AI의 공식화 및 전문화를 위한 탄탄한 기반을 마련할 것입니다.
이를 바탕으로 '화웨이 클라우드 컵' 인공지능 애플리케이션 혁신 대회는 기업 인큐베이팅과 산업 체인 구축의 성과를 심층적으로 구축할 예정이다. 대회는 대회 구현을 통해 혁신을 촉진하고 인재를 유치할 예정이다. 참여 프로젝트와 혁신적인 응용을 통해 쑤저우의 인공 지능 산업 체인 통합을 가속화하고, 고품질 산업 클러스터의 대규모 유입을 촉진하고, 최고의 AI 인재와 선도적인 기술 기업을 더욱 육성하고, 점차 확고한 기업이 될 것입니다. 소주공업원구 과학기술발전의 중요한 원동력이다.
동시에 Suzhou Industrial Park와 Huawei는 인재 교육, 팀 구축, 소프트웨어 구축 등의 상호 보완적인 이점을 통해 실용적인 협력을 심화하여 업스트림 및 다운스트림 산업 체인 주변의 인재를 유치하고 지역 관리를 적극적으로 발전시킬 것입니다. 산업 클러스터를 구축하고 혁신을 최적화하며 인공 지능 응용 시나리오의 개방을 더욱 확대하고 자금, 정책, 인재, 투자 및 자금 조달 측면에서 중소기업에 대한 전면적인 지원을 제공합니다. 실물 경제에 힘을 실어주기 위해 "혁신 체인, 애플리케이션 체인 및 가치 체인"을 개방합니다.
이벤트 사이트
수년에 걸쳐 화웨이는 디지털, 네트워크 및 지능형 개발을 통해 경제 및 사회 건설을 더욱 촉진하기 위해 양쯔강 삼각주 지역에 화웨이 인공 지능 혁신 센터를 설립했습니다. 인공지능 혁신 서비스 허브를 만들기 위한 쑤저우 산업단지 수출 기술 연구 개발 역량, 공급망 및 산업망 통합 역량, 생태계 구축 역량에 대한 지속적인 투자. Huawei(Suzhou) 인공 지능 혁신 센터는 'Huawei'와 같은 이벤트 준비를 통해 지능형 제조, 스마트 의료 및 기타 분야에 중점을 두고 인공 지능 응용 시나리오를 위한 혁신적인 플랫폼을 구축하는 등 혁신적인 리소스로 인재를 육성하는 데 항상 전념해 왔습니다. Cloud Cup'은 더 많은 기술 기업과 인재를 양성하기 위해 경쟁을 탐구하고 역량을 강화합니다. Huawei Cloud AI Ascend Cluster Service 및 Huawei Cloud 원스톱 AI 개발 플랫폼 Model Arts를 통해 우리는 NLP, 지식 그래프 및 기타 AI 리소스, 클라우드 컴퓨팅 리소스, 개발 도구 및 기타 지원을 제공하여 Suzhou Industrial Park가 인재 소개 및 프로젝트 구현을 달성할 수 있도록 지원합니다. . 업계 고객과 협력하여 공동 혁신을 위한 새로운 채널을 개발합니다.
행사장
국가 차세대 인공지능 혁신 및 개발 시범구 건설 현장인 쑤저우 공업원구는 인공지능 산업에 강한 활력을 갖고 있으며 인공지능 개발의 핵심 시험지역이다. 소주 정보. 또한, 이 산업단지는 AI 분야의 정책 지원을 늘리고, AI와 실물 경제의 심층적인 통합을 지속적으로 촉진하고, 인재 고용, 기술 성과 전환 및 구현을 위한 풍부한 토양을 제공하기 위해 화웨이와 같은 글로벌 AI 리더를 도입했습니다. 혁신적인 애플리케이션을 통해 점차 전국의 인공 지능 분야에서 '쑤저우 샘플'로 발전했습니다.
앞으로도 화웨이는 인공 지능 산업의 왕성한 발전을 지속적으로 촉진하고 쑤저우 산업단지와 협력하여 디지털 중심축을 활용해 디지털 미래를 창조할 것입니다.
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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
