2023년에 주목해야 할 새로운 기술 트렌드
기술의 세계가 계속 발전함에 따라 최신 트렌드와 개발에 대한 최신 정보를 얻는 것이 중요합니다. 2023년에는 우리의 삶을 완전히 변화시킬 일련의 신기술을 보게 될 것입니다. 인공지능부터 5G 네트워크 등에 이르기까지 올해 우리가 주목해야 할 새로운 기술 트렌드를 살펴보세요.
Augmented Reality
증강현실은 사용자가 현실 세계에서 디지털 콘텐츠와 상호작용할 수 있게 해주는 기술입니다. AR은 실제 세계 위에 가상 이미지와 정보를 오버레이함으로써 우리가 배우고, 일하고, 노는 방식을 향상시킬 수 있는 독특한 몰입형 경험을 제공합니다.
다양한 AR 플랫폼이 있으며 모두 고유한 장단점이 있지만 모두 기업과 소비자에게 많은 가능성을 제공합니다.
Virtual Reality
가상 현실은 컴퓨터와 같은 특수 전자 장치를 사용하여 사람이 겉보기에 실제적이거나 물리적인 방식으로 상호 작용할 수 있는 3차원 이미지 또는 환경을 컴퓨터로 생성한 시뮬레이션입니다. 헬멧 내부 스크린 또는 센서 장착 장갑.
이 기술은 수십 년 동안 사용되어 왔지만 최근에야 소비자가 이용할 수 있게 되었습니다. 오늘날 시장에는 강력한 컴퓨터가 필요한 고급 헤드셋부터 스마트폰과 호환되는 독립형 장치에 이르기까지 다양한 VR 장치가 나와 있습니다. 게임, 영화, 기타 체험 등 VR 기기에서 사용할 수 있는 다양한 유형의 콘텐츠도 있습니다. 일부 콘텐츠는 VR용으로 특별히 설계된 반면, 다른 콘텐츠는 기존 2D 미디어에서 VR 형식으로 변환됩니다.
VR은 아직 초기 단계이지만 빠르게 발전하고 있습니다. 새로운 하드웨어와 소프트웨어 개발이 계속해서 출시되고 있으며 VR은 앞으로 점점 더 인기를 끌 것으로 보입니다.
Blockchain
블록체인은 모든 암호화폐 거래의 디지털 원장입니다. 완성된 청크가 새로운 녹음 세트에 추가됨에 따라 계속해서 증가하고 있습니다. 각 블록에는 이전 블록의 암호화 해시, 타임스탬프 및 거래 데이터가 포함됩니다. 비트코인 노드는 블록체인을 사용하여 합법적인 비트코인 거래와 이미 다른 곳에서 소비된 코인을 재지불하려는 시도를 구별합니다.
5G
5G는 차세대 모바일 네트워크 기술로 이전보다 더 빠른 속도와 낮은 대기 시간을 제공합니다. 이를 통해 AR/VR, 게임 및 스트리밍 비디오와 같은 새로운 애플리케이션이 가능해집니다.
IoT
사물 인터넷은 주변 환경 데이터에 대한 정보를 수집하고 공유하는 연결된 장치 및 센서 시스템입니다. IoT 장치는 단순한 피트니스 추적기부터 복잡한 산업용 기계까지 다양합니다. IoT 장치는 소형화, 향상된 무선 연결, 클라우드 컴퓨팅 등의 기술이 결합되어 가능해졌습니다. 이러한 장치에는 주변 환경에 대한 데이터를 수집한 다음 무선으로 클라우드에 데이터를 전송하는 센서가 장착되어 있는 경우가 많습니다. 여기에서 데이터를 분석하고 사용하여 장치 성능을 개선하거나 주변 환경에 대한 결정을 내릴 수 있습니다.
사물 인터넷의 가장 유망한 응용 분야 중 하나는 스마트 시티 분야입니다. 도시 계획자는 버스 정류장, 주차 미터기 등 공공 장소에 센서를 설치하여 교통 패턴 및 혼잡에 대한 실시간 데이터를 수집할 수 있습니다. 이 정보는 대중교통 경로를 최적화하고 교통 혼잡을 줄이는 데 사용될 수 있습니다.
IoT는 의료 서비스를 변화시킬 잠재력도 있습니다. 예를 들어, 생체 신호를 모니터링하는 웨어러블 장치를 사용하여 질병이나 질병의 초기 징후를 감지할 수 있습니다. 또한 병원에서는 IoT 의료 기기를 사용하여 재고 수준을 추적하고 중요한 공급품의 부족을 방지할 수 있습니다.
인공 지능
인공 지능은 오늘날 신흥 기술에 관해 가장 많이 회자되는 기술 중 하나입니다. 기계 학습 및 인공 지능 기술의 급속한 발전으로 기업은 이러한 기술을 사용하여 작업을 자동화하고 효율성을 개선하며 운영을 최적화하는 방법을 모색하기 시작했습니다.
인공 지능의 가장 일반적인 응용 프로그램 중 하나는 추세를 식별하고 권장 사항을 제시하며 미래 결과를 예측하는 데 사용할 수 있는 예측 분석입니다. 기타 널리 사용되는 응용 분야로는 자연어 처리, 이미지 인식, 음성 인식 등이 있습니다.
인공 지능 기술이 계속 발전함에 따라 비즈니스 운영 방식을 더욱 변화시킬 혁신적인 애플리케이션이 더 많이 나올 것으로 기대할 수 있습니다.
위 내용은 2023년에 주목해야 할 새로운 기술 트렌드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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Bytedance Cutting, SVIP 슈퍼 멤버십 출시: 연간 연속 구독료 499위안, 다양한 AI 기능 제공
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
이 사이트는 6월 27일에 Jianying이 ByteDance의 자회사인 FaceMeng Technology에서 개발한 비디오 편집 소프트웨어라고 보도했습니다. 이 소프트웨어는 Douyin 플랫폼을 기반으로 하며 기본적으로 플랫폼 사용자를 위한 짧은 비디오 콘텐츠를 제작합니다. Windows, MacOS 및 기타 운영 체제. Jianying은 멤버십 시스템 업그레이드를 공식 발표하고 지능형 번역, 지능형 하이라이트, 지능형 패키징, 디지털 인간 합성 등 다양한 AI 블랙 기술을 포함하는 새로운 SVIP를 출시했습니다. 가격면에서 SVIP 클리핑 월 요금은 79위안, 연간 요금은 599위안(본 사이트 참고: 월 49.9위안에 해당), 월간 연속 구독료는 월 59위안, 연간 연속 구독료는 59위안입니다. 연간 499위안(월 41.6위안)입니다. 또한, 컷 관계자는 "사용자 경험 향상을 위해 기존 VIP에 가입하신 분들도
Rag 및 Sem-Rag를 사용한 상황 증강 AI 코딩 도우미
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
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.
미세 조정을 통해 LLM이 실제로 새로운 것을 배울 수 있습니까? 새로운 지식을 도입하면 모델이 더 많은 환각을 생성할 수 있습니다.
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
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.
7가지 멋진 GenAI 및 LLM 기술 인터뷰 질문
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
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.
당신이 모르는 머신러닝의 5가지 학교
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
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.
대형 모델에 대한 새로운 과학적이고 복잡한 질문 답변 벤치마크 및 평가 시스템을 제공하기 위해 UNSW, Argonne, University of Chicago 및 기타 기관이 공동으로 SciQAG 프레임워크를 출시했습니다.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
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
SOTA 성능, 샤먼 다중 모드 단백질-리간드 친화성 예측 AI 방법, 최초로 분자 표면 정보 결합
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
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
SK하이닉스가 8월 6일 12단 HBM3E, 321고 NAND 등 AI 관련 신제품을 선보인다.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
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
