지혜는 모든 산업에 힘을 실어줍니다! 2023년 인공지능 통합 개발 및 보안 적용 대표 사례로 클라우드 측정 데이터 선정
최근 2023년 중국 국제 서비스 무역 박람회 인공지능 통합 개발 및 보안 애플리케이션 포럼이 베이징에서 성공적으로 개최되었습니다. 이날 회의에서는 산업정보부 국가산업정보보호개발연구센터가 추진하는 '수백개 산업에 지능을 부여하는' 2023년 인공지능 통합 개발 및 보안 적용 사례가 공개됐다. 클라우드 측정 데이터가 독자적으로 개발한 "클라우드 측정 데이터 주석 플랫폼"은 "지능 계몽"의 대표적인 사례로 성공적으로 선정되었으며, 앞선 기술과 활용 효과를 업계에서 널리 인정받았습니다
2023년 '전 산업의 지능화' 대표적인 인공지능 통합개발과 안전한 적용 사례는 인공지능의 발전 기회를 포착하고, 인공지능의 현 상황을 진정으로 이해하기 위해 국가산업정보보호개발연구원이 대표적인 사례다. 대표적인 사례를 통해 우리나라 인공지능 기술의 통합적 개발 및 안전한 적용 사례 실증 및 홍보를 통해 산업 발전을 도모하기 위한 선발 활동을 시작합니다. 선정된 사례는 독립적인 지적재산권을 보유할 뿐만 아니라, 기술 발전 및 산업적 응용 측면에서 대표적이고 상징적이며, 산업 발전에 있어 강력한 참고 의의를 갖고 있습니다. 이번 선정은 국가산업정보보호개발연구센터에서 클라우드 테스트 데이터를 전면적으로 인정하고 인정한 것이며, 국내 최고의 인공지능 데이터 서비스 제공업체로서 클라우드 테스트 데이터가 인공지능 산업 구현을 촉진하기 위한 노력을 입증하는 것이기도 합니다
클라우드 측정 데이터는 고품질의 인공지능 데이터베이스를 제공하기 위해 각계각층의 지능화에 최선을 다하고 있습니다
다양한 산업에서 인공지능 기술의 구현이 계속 가속화되면서 데이터 품질과 효율성은 업계의 새로운 공통 추구 사항이 되었습니다. "좋은 데이터"를 사용해 "좋은 AI"를 훈련하고 AI 애플리케이션을 효율적이고 고품질로 구현하려면 데이터 수집 및 주석 소프트웨어의 엔지니어링 능력과 시스템 능력을 향상시키는 것이 필수적입니다. 이러한 배경에서 Cloud Test Data는 인공 지능 데이터 처리 요구 사항을 더 잘 충족하기 위해 풍부한 데이터 처리 경험을 기반으로 독립적인 지적 재산권을 갖춘 데이터 주석 플랫폼을 개발했습니다.
AI 데이터 훈련 종합 효율성 200% 증가
클라우드 측정 데이터 주석 플랫폼은 기업에 대규모 감지 데이터를 처리할 수 있는 기능을 제공합니다. 이를 통해 기업은 AI 데이터 교육의 전반적인 효율성을 200% 높이고 주석 정확도를 최대 99.99%까지 높일 수 있습니다. 데이터 인 더 루프(data-in-the-loop)와 결합하면 반복의 후반 단계에서 사전 인식 결과를 출력하는 모델을 도입하여 인간 처리 입력이 더욱 줄어들고 직원은 핵심 고가치 데이터만 처리하고 AI를 검토 및 검증합니다. 보조 주석 결과를 제공하고 인건비가 점차 감소합니다.
자율 주행을 예로 들면, 클라우드 테스트 데이터 주석 플랫폼을 사용하면 자동차 회사의 DataOps 데이터 폐쇄 루프에서 데이터 정리 및 주석 작업을 실현할 수 있으며, 순환 효율성이 2배 증가했습니다.
데이터 관리는 계속해서 인공지능 데이터의 가치를 발휘합니다
클라우드 측정 데이터 주석 플랫폼은 AI 데이터의 지속 가능한 관리를 실현하고, 더 높은 품질, 더 높은 가치의 데이터를 지속적으로 축적하여 데이터 이점을 형성합니다. 데이터 보안, 대용량 데이터 처리, 데이터 마이닝, 데이터 향상 등의 측면에서 데이터의 사용 효율성과 2차 마이닝 가치를 크게 향상시킬 수 있으며 계층적 데이터 검색 및 데이터 자산 관리 기능을 수행하여 팀을 향상시킬 수 있습니다. 협업 효율성을 높이고 AI 데이터의 가치를 지속적으로 마이닝인공지능 분야에서 AI 데이터의 가치 변환을 실현하려면 먼저 데이터 처리를 위한 엔지니어링 역량이 필요하며, 이는 또한 필수 보증이기도 합니다. 엔지니어링 기능을 갖춘 주석 플랫폼에서만 인공 지능 분야의 개발자가 더 많은 가능성을 창출하고 지식 그래프, 자연어 처리, 기계 학습/딥 러닝과 같은 AI 기술이 더 넓은 범위의 구현 시나리오에서 구현되도록 지원할 수 있습니다. 확장 및 애플리케이션 구현
위 내용은 지혜는 모든 산업에 힘을 실어줍니다! 2023년 인공지능 통합 개발 및 보안 적용 대표 사례로 클라우드 측정 데이터 선정의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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ddrescue를 사용하여 Linux에서 데이터 복구
Mar 20, 2024 pm 01:37 PM
DDREASE는 하드 드라이브, SSD, RAM 디스크, CD, DVD 및 USB 저장 장치와 같은 파일 또는 블록 장치에서 데이터를 복구하기 위한 도구입니다. 한 블록 장치에서 다른 블록 장치로 데이터를 복사하여 손상된 데이터 블록은 남겨두고 양호한 데이터 블록만 이동합니다. ddreasue는 복구 작업 중에 간섭이 필요하지 않으므로 완전히 자동화된 강력한 복구 도구입니다. 게다가 ddasue 맵 파일 덕분에 언제든지 중지하고 다시 시작할 수 있습니다. DDREASE의 다른 주요 기능은 다음과 같습니다. 복구된 데이터를 덮어쓰지 않지만 반복 복구 시 공백을 채웁니다. 그러나 도구에 명시적으로 지시된 경우에는 잘릴 수 있습니다. 여러 파일이나 블록의 데이터를 단일 파일로 복구
오픈 소스! ZoeDepth를 넘어! DepthFM: 빠르고 정확한 단안 깊이 추정!
Apr 03, 2024 pm 12:04 PM
0. 이 글은 어떤 내용을 담고 있나요? 우리는 다재다능하고 빠른 최첨단 생성 단안 깊이 추정 모델인 DepthFM을 제안합니다. DepthFM은 전통적인 깊이 추정 작업 외에도 깊이 인페인팅과 같은 다운스트림 작업에서 최첨단 기능을 보여줍니다. DepthFM은 효율적이며 몇 가지 추론 단계 내에서 깊이 맵을 합성할 수 있습니다. 이 작품을 함께 읽어보아요~ 1. 논문 정보 제목: DepthFM: FastMoncularDepthEstimationwithFlowMatching 저자: MingGui, JohannesS.Fischer, UlrichPrestel, PingchuanMa, Dmytr
Google은 열광하고 있습니다. JAX 성능이 Pytorch와 TensorFlow를 능가합니다! GPU 추론 훈련을 위한 가장 빠른 선택이 될 수 있습니다.
Apr 01, 2024 pm 07:46 PM
Google이 추진하는 JAX의 성능은 최근 벤치마크 테스트에서 Pytorch와 TensorFlow를 능가하여 7개 지표에서 1위를 차지했습니다. 그리고 JAX 성능이 가장 좋은 TPU에서는 테스트가 이루어지지 않았습니다. 개발자들 사이에서는 여전히 Tensorflow보다 Pytorch가 더 인기가 있습니다. 그러나 앞으로는 더 큰 모델이 JAX 플랫폼을 기반으로 훈련되고 실행될 것입니다. 모델 최근 Keras 팀은 기본 PyTorch 구현을 사용하여 세 가지 백엔드(TensorFlow, JAX, PyTorch)와 TensorFlow를 사용하는 Keras2를 벤치마킹했습니다. 첫째, 그들은 주류 세트를 선택합니다.
iPhone의 느린 셀룰러 데이터 인터넷 속도: 수정 사항
May 03, 2024 pm 09:01 PM
지연이 발생하고 iPhone의 모바일 데이터 연결 속도가 느립니까? 일반적으로 휴대폰의 셀룰러 인터넷 강도는 지역, 셀룰러 네트워크 유형, 로밍 유형 등과 같은 여러 요소에 따라 달라집니다. 더 빠르고 안정적인 셀룰러 인터넷 연결을 얻기 위해 할 수 있는 일이 몇 가지 있습니다. 수정 1 – iPhone 강제 다시 시작 때로는 장치를 강제로 다시 시작하면 셀룰러 연결을 포함한 많은 항목이 재설정됩니다. 1단계 – 볼륨 높이기 키를 한 번 눌렀다가 놓습니다. 그런 다음 볼륨 작게 키를 눌렀다가 다시 놓습니다. 2단계 - 프로세스의 다음 부분은 오른쪽에 있는 버튼을 누르는 것입니다. iPhone이 다시 시작되도록 하세요. 셀룰러 데이터를 활성화하고 네트워크 속도를 확인하세요. 다시 확인하세요 수정 2 – 데이터 모드 변경 5G는 더 나은 네트워크 속도를 제공하지만 신호가 약할 때 더 잘 작동합니다
초지능의 생명력이 깨어난다! 하지만 자동 업데이트 AI가 등장하면서 엄마들은 더 이상 데이터 병목 현상을 걱정할 필요가 없습니다.
Apr 29, 2024 pm 06:55 PM
세상은 미친 듯이 큰 모델을 만들고 있습니다. 인터넷의 데이터만으로는 충분하지 않습니다. 훈련 모델은 '헝거게임'처럼 생겼고, 전 세계 AI 연구자들은 이러한 데이터를 탐식하는 사람들에게 어떻게 먹이를 줄지 고민하고 있습니다. 이 문제는 다중 모드 작업에서 특히 두드러집니다. 아무것도 할 수 없던 시기에, 중국 인민대학교 학과의 스타트업 팀은 자체 새로운 모델을 사용하여 중국 최초로 '모델 생성 데이터 피드 자체'를 현실화했습니다. 또한 이해 측면과 생성 측면의 두 가지 접근 방식으로 양측 모두 고품질의 다중 모드 새로운 데이터를 생성하고 모델 자체에 데이터 피드백을 제공할 수 있습니다. 모델이란 무엇입니까? Awaker 1.0은 중관촌 포럼에 최근 등장한 대형 멀티모달 모델입니다. 팀은 누구입니까? 소폰 엔진. 런민대학교 힐하우스 인공지능대학원 박사과정 학생인 Gao Yizhao가 설립했습니다.
미 공군이 주목할만한 최초의 AI 전투기를 선보였습니다! 전 과정에 걸쳐 장관이 직접 간섭 없이 테스트를 진행했고, 10만 줄의 코드를 21차례 테스트했다.
May 07, 2024 pm 05:00 PM
최근 군계는 미군 전투기가 이제 AI를 활용해 완전 자동 공중전을 완수할 수 있다는 소식에 충격을 받았다. 네, 얼마 전 미군의 AI 전투기가 최초로 공개되면서 그 미스터리가 드러났습니다. 이 전투기의 정식 명칭은 VISTA(Variable Stability Flight Simulator Test Aircraft)로 미 공군 장관이 직접 조종해 일대일 공중전을 모의 실험한 것이다. 5월 2일, 미 공군 장관 프랭크 켄달(Frank Kendall)이 X-62AVISTA를 타고 에드워드 공군 기지에서 이륙했습니다. 1시간의 비행 동안 모든 비행 작업은 AI에 의해 자동으로 완료되었습니다. Kendall은 "지난 수십 년 동안 우리는 자율 공대공 전투의 무한한 잠재력에 대해 생각해 왔지만 항상 도달할 수 없는 것처럼 보였습니다."라고 말했습니다. 그러나 지금은,
다섯 개의 유연한 손가락과 초인적인 속도를 갖춘 인간 작업을 자율적으로 완료하는 최초의 로봇 등장, 가상 공간 훈련을 지원하는 대형 모델
Mar 11, 2024 pm 12:10 PM
이번 주, 오픈AI(OpenAI), 마이크로소프트(Microsoft), 베조스(Bezos), 엔비디아(Nvidia)가 투자한 로봇 회사인 FigureAI는 약 7억 달러의 자금 조달을 받았으며 내년 내에 독립적으로 걸을 수 있는 휴머노이드 로봇을 개발할 계획이라고 발표했습니다. 그리고 Tesla의 Optimus Prime은 계속해서 좋은 소식을 받았습니다. 올해가 휴머노이드 로봇이 폭발하는 해가 될 것이라는 데는 누구도 의심하지 않는다. 캐나다에 본사를 둔 로봇 회사인 SanctuaryAI는 최근 새로운 휴머노이드 로봇인 Phoenix를 출시했습니다. 관계자들은 이 로봇이 인간과 같은 속도로 자율적으로 많은 작업을 완료할 수 있다고 주장한다. 인간의 속도로 자동으로 작업을 완료할 수 있는 세계 최초의 로봇인 Pheonix는 각 물체를 부드럽게 잡고 움직이며 우아하게 왼쪽과 오른쪽에 배치할 수 있습니다. 자동으로 물체를 식별할 수 있습니다.
대형 모델을 이해하는 Alibaba 7B 다중 모드 문서, 새로운 SOTA 획득
Apr 02, 2024 am 11:31 AM
다중 모드 문서 이해 기능을 위한 새로운 SOTA! Alibaba mPLUG 팀은 최신 오픈 소스 작업인 mPLUG-DocOwl1.5를 출시했습니다. 이 작품은 고해상도 이미지 텍스트 인식, 일반 문서 구조 이해, 지침 따르기, 외부 지식 도입이라는 4가지 주요 과제를 해결하기 위한 일련의 솔루션을 제안했습니다. 더 이상 고민하지 말고 먼저 효과를 살펴보겠습니다. 복잡한 구조의 차트도 한 번의 클릭으로 인식하고 마크다운 형식으로 변환 가능: 다양한 스타일의 차트 사용 가능: 보다 자세한 텍스트 인식 및 위치 지정도 쉽게 처리 가능: 문서 이해에 대한 자세한 설명도 제공 가능: 아시다시피, " 문서 이해"는 현재 대규모 언어 모델 구현을 위한 중요한 시나리오입니다. 시장에는 문서 읽기를 지원하는 많은 제품이 있습니다. 그 중 일부는 주로 텍스트 인식을 위해 OCR 시스템을 사용하고 텍스트 처리를 위해 LLM을 사용합니다.
