광둥성은 2025년 인공지능 산업 규모가 3000억 위안을 돌파할 것으로 예측해 인공지능 기업에 빅데이터 분석을 제공하고 있다.
사진출처는 포토네트워크
11월 13일, 광둥성 인민정부는 '일반 인공지능 산업 혁신 선도적 장소 구축 가속화에 관한 이행 의견'(이하 '시행 의견')을 발표하고 기자회견을 열었습니다. 이 문서는 광둥성 일반 인공 지능 산업의 혁신과 발전에 초점을 맞추고 컴퓨팅 능력, 알고리즘, 데이터, 산업, 생태학 및 기타 측면에서 획기적인 발전을 달성하기 위해 노력하는 22가지 정책 조치를 제안합니다.
'구현 의견'에서는 2025년까지 지능형 컴퓨팅 성능 규모가 국내 최초가 되고, 세계 최고가 될 것이며, 일반적인 인공 지능 기술 혁신 시스템이 상대적으로 완성되고, 높은 수준의 인공 지능 응용 시나리오가 이루어질 것이라고 제안합니다. 더욱 확대되고 핵심 산업 규모가 3000억 위안을 초과할 것입니다. 기업 수는 2000개를 초과합니다. 미래에 광둥은 국가 지능형 컴퓨팅 허브, 광동-홍콩-마카오 Greater Bay Area의 데이터 특구, 시나리오 적용을 위한 국가 시범 고지를 구축하여 일반 인공 지능 산업의 국가 혁신 리더가 될 것입니다. .
──2018년과 2021년 광둥성 인공지능 기업 등록 붐
중국 기업 데이터베이스 Qichamao에 따르면 현재 광둥성에는 1,240개의 인공지능 산업 주요 기업이 있으며, 2018년과 2021년이 주요 등록 붐이었습니다. 2018년에 등록된 인공지능 기업 수는 222개였으며, 등록된 기업 수는 222개였습니다. 2021년 기업은 231가구였습니다.
광둥성의 인공지능 기업은 주로 심천과 광저우에 등록되어 있습니다
중국 기업 데이터베이스 Qichamao의 데이터에 따르면 2022년 4월 말 현재 광둥성의 인공지능 기업은 주로 선전, 광저우 등지에 집중되어 있습니다. 선전에는 관련 인공지능 기업이 729개, 광저우에는 230개가 있다
광둥성의 인공지능 회사에는 주로 유한책임회사와 개인사업자가 포함됩니다
중국 기업 데이터베이스 치차마오(Qichamao)의 데이터에 따르면 현재 광둥성에는 1,086개의 인공지능 기업이 존재하고 운영되고 있습니다. 그 중 유한책임회사가 1,158개로 가장 높은 비율을 차지하고 있으며, 개인사업자가 그 다음으로 총 339개
입니다.
──광둥성의 인공지능 기업은 주로 신3판과 신4판에 상장되어 있습니다
중국 기업 데이터베이스 치차마오(Qichamao)에 따르면 현재 광둥성에는 1,086개의 기존 및 운영 인공지능 기업이 있으며, 그 중 1,082개가 비상장 상태다. 전체적으로 광동성 인공지능 기업의 상장률은 0.4%이다. 상장회사 중에는 주로 신4기보드 기업과 신3기보드 기업이 있으며, 신4기보드 기업은 3개, 신3기보드 기업은 1개이다.
광둥성에는 기술 기반 중소기업, 전문 신규 기업 등 인공지능 기업이 많이 있습니다
중국 기업 데이터베이스 치차마오(Qichamao)에 따르면 현재 광둥성에는 1,086개의 인공지능 기업이 존재하고 운영되고 있으며, 그 중 56개 기업이 특허 정보를 보유하고 71개 기업이 소프트웨어 저작권을 보유하고 있다. 특허정보 중 인공지능 기업은 주로 발명에 주력하고 있으며, 발명정보를 보유한 기업은 47개 기업, 실용신안을 출원한 기업은 32개 기업이다.
IDC는 중국의 인공지능 시장 규모가 2023년 147억 달러, 2026년에는 263억 달러를 넘어설 것으로 예측하고 있습니다. IDC 중국 부사장 Zhong Zhenshan은 주로 지난 몇 년 동안 구축된 AI 애플리케이션을 대체하는 대규모 모델 기반 애플리케이션, 생성 AI가 가져온 점진적인 시장 및 새로운 AI 기반 엔터프라이즈급 애플리케이션에서 시장 성장이 이루어질 것이라고 믿습니다. 미래에는 과거의 일반 AI 시장이 점점 포화 상태가 되어 대규모 모델 역량이 없는 제조업체가 경쟁 우위를 유지하기 어려울 것입니다.
다시 작성해야 할 내용은 다음과 같습니다: 미래 지향적인 이코노미스트 APP 정보 그룹
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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.

5월 26일 이 웹사이트의 소식에 따르면 오늘 정오 12시에 광저우-포산 남부 순환 도로와 포산-둥관 인터시티 인터시티가 공식적으로 개통될 예정입니다. 이미 개통된 포산-자오저우 인터시티와 둥관-후이저우 인터시티는 광저우를 가로지르는 노선을 형성하고 있으며, 포산, 자오칭, 둥관, 후이저우 등 5개 도시에 258km의 도시를 횡단하는 '지하철'이 있습니다. ▲사진 출처 '광동 인터시티(Guangdong Intercity)' 공개 계정, 아래 2개 시외 노선 개통 후 광저우 지하철 그룹이 운영하는 시외 철도 마일리지는 판위역을 중심으로 서쪽으로 광저우 인터시티(Guangdong Intercity), 동쪽으로 318.6km에 달한다. 광저우, 포산, 자오칭, 둥관, 후이저우를 연결하는 광후이 인터시티입니다. 전체 노선에는 광저우 5개, 포산 9개, 자오칭 6개, 둥관 12개, 후이저우 7개 등 총 39개의 역이 있으며, 최대 열차 운행 속도는 시속 200km이다. 이 사이트에는 다양한 섹션이 포함되어 있습니다.

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

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.

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
