인공지능은 버섯 농가의 발전을 돕고, 블록 추적성은 농촌 활성화를 촉진합니다.
8월 18일 루왕뉴스 농업 현대화를 촉진하는 과학기술이 돌이킬 수 없는 추세가 되었습니다. 운남 지역 52개 마을을 방문하여 총 672명의 곰팡이 농가를 대상으로 조사하고 총 5,840명을 도왔습니다. 기술을 활용하여 "하나의 박테리아, 하나의 추적성, 하나의 코드"로 곰팡이 농가의 발전을 촉진하고 농촌 활성화를 달성하십시오! 그들은 "수천 개의 세균" 팀입니다.
"수천개의 박테리아와 만개의 코드" 팀 연구 차트
실제 문제를 해결하기 위한 혁신적인 솔루션을 기반으로
"Qianji Wanma"팀은 연구 및 버섯 재배 농가 방문을 통해 시장의 기존 문제를 심층적으로 이해하고 인공 지능 기술을 활용한 혁신적인 솔루션을 제안했습니다. 팀은 전이 학습을 위해 사전 훈련된 MobileNetV2 모델을 사용하고, 야생 버섯 식별 알고리즘을 구축하고, 유형, 독성, 가치와 같은 요소를 고려하여 대규모 야생 버섯 지도집을 기반으로 균주를 분류했습니다. 이 기술의 도입으로 균주 식별 문제를 효과적으로 해결하고 박테리아 재배자에게 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 균주 정보를 제공합니다
또한 "Qianji Wanma"는 Mushroom-id-API 클라우드 서비스에 연결하여 버섯 농가에게 과학적 따기 제안을 제공하는 "구름 박테리아 인식" 애플릿도 개발했습니다. 이 애플릿은 토양, 날씨, 지형과 같은 요소를 분석 및 예측하고 균주 식별 결과를 결합하여 다양한 균주에 대한 해당 선택 제안을 제공합니다. 이 기능의 도입은 버섯 농가가 환경 요인을 더 잘 이해하고 활용하여 수확 효율성과 수확량을 향상시키는 데 도움이 될 것입니다
내용을 다음과 같이 다시 작성했습니다. 이 프로젝트의 목표는 혼란스러운 세균종 가격, 불분명한 등급, 혼합된 독소, 시장 혼란, 불분명한 규제 등 현재 시장에 존재하는 문제를 해결하는 것입니다. 우리는 버섯 농가에 정확한 품종 정보와 과학적인 수확 제안을 제공함으로써 이들이 시장 위험을 피하고 수익과 경쟁력을 향상할 수 있도록 돕습니다. 또한, 이 프로젝트는 농업 기술과 인공 지능의 결합 개발을 촉진하여 곰팡이 재배자에게 더 많은 기회와 개발 공간을 제공합니다
끊임없이 변화하고 발전하며 그 불을 대대로 이어갑니다
"Qianji Wanma" 팀은 이 분야가 엄청난 발전 잠재력을 가지고 있다는 것을 깊이 인식하고 있기 때문에 균주 식별 및 과학적 따기 권장 사항에 대한 연구에 참여하기로 결정했습니다. 균주 식별 및 선별 추천의 정확성과 과학성은 버섯 농가의 이익 및 시장의 건전한 발전과 직결됩니다. 따라서 저희 팀에서는 인공지능 기술 도입을 통해 버섯 농가에게 정확하고 신뢰할 수 있는 솔루션을 제공하고자 합니다
이 프로젝트는 또한 농업 과학 기술의 혁신적인 발전을 촉진하고 농민에게 더 많은 기술 지원과 개발 기회를 제공합니다. 농업은 국가의 중요한 기둥 산업이며, 인공지능 기술의 적용은 농업에 더 많은 기회와 도전을 가져올 것입니다. 팀의 성공적인 경험은 다른 농업 분야의 기술 혁신에 대한 참고 자료를 제공하고 농업 현대화와 지속 가능한 발전을 촉진할 것입니다
다시 작성해야 할 내용은 "수천 개의 박테리아와 만 개의 코드" 팀 회의 다이어그램입니다
향후 발전을 기대하며 상생협력을 고집해야 합니다
"수천 개의 박테리아와 완마" 팀은 초기 성공을 기반으로 균주 식별 기술 및 과학적 선별 제안에 대한 심층적인 연구 개발을 계속 수행하고, 알고리즘 모델을 더욱 최적화하고, 균주 분류 및 식별 정확도를 추가하고, 시스템 안정성과 사용자 경험을 개선합니다
또한, 곰팡이 재배자들과의 협력을 강화하고, 그들의 요구와 문제를 깊이 이해하며, 곰팡이 재배자들에게 보다 포괄적이고 개인화된 기술 지원과 서비스를 제공할 것입니다. 동시에 우리 팀은 관련 산업 협회, 과학 연구 기관 및 정부 부처와 협력하여 곰팡이 재배자의 기술 업그레이드와 산업 발전을 공동으로 촉진할 계획입니다
지속적인 기술 혁신과 협력을 통해 인공지능 기술을 더욱 효과적으로 활용하여 고품질 농업 발전을 달성하고 국가 식량 안보와 농촌 경제 발전에 기여할 수 있습니다. 인공지능 기술을 적용하여 균주 식별 및 과학적 따기 제안을 성공적으로 구현하여 농민에게 정확하고 신뢰할 수 있는 정보를 제공하고 수확량과 수익을 높였습니다. 앞으로도 우리는 농민들에게 더 나은 기술 지원과 서비스를 제공하고 농업 현대화와 지속 가능한 발전을 촉진하기 위해 계속 열심히 노력할 것입니다
다시 작성한 내용은 다음과 같습니다. 중국 각지의 농촌 진흥을 심층적으로 탐구하는 과정에서 우리는 새로운 시대의 새로운 발전 추세에 따른 긍정적인 추진과 전통 산업과 과학 기술이 촉진하는 농업 현대화에 대해 깊은 이해를 갖고 있습니다. 맑은 물과 푸른 산이 키운 곳. 이 과정에서 『천개의 박테리아와 만개의 코드』는 농촌 활성화를 통해 농민들이 부자가 되도록 돕고, 인공지능을 기반으로 한 곰팡이 재배 농가의 발전을 도모한다는 중요한 답을 성공적으로 드러냈다. 중국의 '박테리아' 이야기는 영원히 세계인의 마음속에 남을 것이다. (기자: 롱치루이)
위 내용은 인공지능은 버섯 농가의 발전을 돕고, 블록 추적성은 농촌 활성화를 촉진합니다.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.

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
