Jadual Kandungan
Cara teknologi yang diperibadikan membentuk semula masa depan bandar pintar
Kesan Data Besar pada Pengalaman Bandar Pintar Diperibadikan
Meneroka peranan kecerdasan buatan dalam perkhidmatan bandar pintar yang diperibadikan
Menggunakan pembelajaran mesin untuk mendayakan penyelesaian bandar pintar hiper-peribadi
Faedah menggunakan realiti tambahan untuk mencipta pengalaman bandar pintar yang diperibadikan
Rumah Peranti teknologi AI Pemperibadian dan masa depan bandar pintar

Pemperibadian dan masa depan bandar pintar

Mar 31, 2023 pm 10:40 PM
AI data besar bandar pintar

Teknologi diperibadikan adalah komponen penting dalam mencipta bandar pintar yang berjaya pada masa hadapan. Dengan memanfaatkan teknologi, bandar boleh menjadi lebih cekap, berhubung dan mampan.

Pemperibadian dan masa depan bandar pintar

Cara teknologi yang diperibadikan membentuk semula masa depan bandar pintar

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dengan kemajuan teknologi, bandar telah menjadi lebih cekap dan lebih cekap daripada Sebelum ini, pembangunan bandar pintar semakin menarik perhatian. Bandar pintar ialah bandar yang menggunakan teknologi untuk meningkatkan kualiti hidup warganya, membolehkan akses yang lebih baik kepada perkhidmatan, meningkatkan keselamatan dan kemampanan yang lebih baik.

Salah satu aspek terpenting bandar pintar ialah teknologi pemperibadian, yang membolehkan bandar menyesuaikan produk mereka untuk memenuhi keperluan khusus warganya. Teknologi ini boleh digunakan untuk menyesuaikan perkhidmatan dan maklumat mengikut keutamaan dan keperluan individu. Contohnya, bandar boleh menggunakan teknologi pemperibadian untuk menyesuaikan laluan pengangkutan awam agar sepadan dengan destinasi paling popular warganegara, atau menyediakan perkhidmatan perubatan yang disesuaikan berdasarkan sejarah perubatan individu.

Teknologi pemperibadian juga boleh digunakan untuk menyediakan perkhidmatan yang lebih cekap kepada rakyat. Contohnya, bandar boleh menggunakan teknologi untuk menyediakan perkhidmatan mudah alih tersuai kepada rakyat, seperti kemas kini trafik masa nyata atau memberikan pemberitahuan diperibadikan tentang acara bandar. Bandar raya juga boleh menggunakan teknologi ini untuk menjadikan perkhidmatan mereka lebih mudah diakses, seperti menyediakan rakyat dengan cadangan perkhidmatan diperibadikan yang berguna.

Selain itu, teknologi pemperibadian boleh digunakan untuk memudahkan komunikasi antara rakyat dan bandar. Sebagai contoh, bandar boleh menggunakan teknologi ini untuk mewujudkan saluran komunikasi dua hala dengan rakyat untuk maklum balas yang lebih berkesan dan bertindak balas terhadap keperluan mereka. Ini dapat membantu bandar lebih memahami keperluan rakyat dan meningkatkan kualiti perkhidmatan yang disediakan oleh bandar.

Secara keseluruhannya, teknologi pemperibadian merupakan komponen penting dalam mencipta bandar pintar yang berjaya pada masa hadapan. Dengan memanfaatkan teknologi untuk menyesuaikan perkhidmatan dan maklumat dengan keperluan rakyat, bandar boleh menjadi lebih cekap, berhubung dan mampan. Memandangkan teknologi ini terus berkembang, bandar akan berpeluang mencipta pengalaman yang lebih diperibadikan untuk rakyat dan meningkatkan kualiti hidup dalam komuniti mereka.

Kesan Data Besar pada Pengalaman Bandar Pintar Diperibadikan

Apabila bandar di seluruh dunia menjadi semakin berhubung dan automatik, potensi untuk memanfaatkan data besar untuk mencipta pengalaman diperibadikan untuk rakyat semakin berkembang dengan pesat. Dengan memanfaatkan data daripada pelbagai sumber, bandar boleh mencipta perkhidmatan yang disesuaikan untuk memenuhi keperluan rakyat dan pelawat sambil juga menggunakan sumber dengan lebih cekap.

Data besar berpotensi untuk merevolusikan cara bandar diurus dan berpengalaman. Dengan mengumpul data daripada pelbagai sumber, termasuk penderia, telefon mudah alih dan media sosial, bandar boleh memahami dengan lebih baik keperluan, tabiat dan keutamaan warganya. Data ini kemudiannya boleh digunakan untuk mencipta pengalaman yang diperibadikan untuk memenuhi keperluan khusus pengguna. Contohnya, bandar boleh menggunakan data ini untuk membuat pilihan pengangkutan tersuai atau mengoptimumkan penggunaan tenaga dalam bangunan.

Data besar juga boleh digunakan untuk mencipta aplikasi bandar pintar yang disesuaikan dengan pengguna individu. Sebagai contoh, bandar boleh menggunakan data untuk mencipta perkhidmatan yang diperibadikan seperti makluman keselamatan awam, maklumat trafik dan pengesyoran untuk restoran dan tarikan tempatan. Data ini juga boleh digunakan untuk membuat kempen pemasaran yang disasarkan yang disesuaikan dengan minat dan keperluan pengguna individu.

Selain itu, data besar boleh digunakan untuk mencipta penggunaan sumber yang lebih cekap dan mampan. Dengan memahami gelagat dan pilihan rakyat, bandar boleh mengurus sumber dengan lebih baik dan mengoptimumkan perkhidmatan. Contohnya, bandar boleh menggunakan data untuk mengurus aliran trafik dengan lebih baik, menambah baik sistem pengangkutan awam dan mengurangkan sisa.

Potensi data besar untuk mencipta pengalaman yang diperibadikan untuk rakyat adalah besar. Dengan memanfaatkan data daripada pelbagai sumber, bandar boleh mencipta perkhidmatan yang disesuaikan untuk memenuhi keperluan rakyat dan pelawat individu, di samping menggunakan sumber dengan lebih cekap. Ini akan membolehkan bandar menjadi semakin berhubung dan automatik, menjadikannya tempat yang lebih baik untuk didiami dan dinikmati oleh semua orang.

Meneroka peranan kecerdasan buatan dalam perkhidmatan bandar pintar yang diperibadikan

Apabila bandar di seluruh dunia menjadi lebih berhubung dan "lebih pintar", disesuaikan dengan individu Permintaan untuk perkhidmatan juga semakin meningkat. Kecerdasan buatan (AI) memainkan peranan yang semakin penting dalam perkhidmatan diperibadikan yang disediakan oleh bandar pintar.

Kecerdasan buatan digunakan untuk memberikan pengesyoran yang disesuaikan kepada rakyat berdasarkan pilihan mereka dan penggunaan masa lalu. Sebagai contoh, sistem AI boleh membuat cadangan untuk restoran, tempat hiburan dan juga laluan perjalanan di bandar berdasarkan tingkah laku masa lalu seseorang. AI juga boleh digunakan untuk menyediakan perkhidmatan yang diperibadikan, seperti nasihat penjagaan kesihatan yang disesuaikan atau cadangan penggunaan tenaga.

Kecerdasan buatan juga digunakan untuk meningkatkan kecekapan perkhidmatan bandar. Sebagai contoh, sistem AI boleh digunakan untuk memantau aliran trafik dalam masa nyata dan melaraskan isyarat lalu lintas dengan sewajarnya, membantu mengurangkan kesesakan. AI juga boleh digunakan untuk meramalkan permintaan untuk perkhidmatan atau produk tertentu, membolehkan bandar mengurus sumber dengan lebih baik dan meramalkan permintaan masa hadapan.

Selain itu, AI boleh digunakan untuk meningkatkan kebolehcapaian perkhidmatan bandar. Sebagai contoh, sistem AI boleh digunakan untuk menyediakan perkhidmatan terjemahan bahasa kepada warganegara yang tidak bertutur dalam bahasa tempatan. Kecerdasan buatan juga boleh digunakan untuk menyediakan antara muka berasaskan suara untuk warga kurang upaya untuk mengakses perkhidmatan dengan mudah.

Akhir sekali, AI juga boleh digunakan untuk meningkatkan keselamatan awam di bandar. Sistem yang didayakan AI boleh digunakan untuk mengesan tingkah laku yang mencurigakan dan memberi amaran kepada pihak berkuasa dengan sewajarnya. Selain itu, AI boleh digunakan untuk mengenal pasti kawasan yang tidak selamat dan memberikan maklumat kepada rakyat untuk membantu mengelakkan potensi bahaya.

Ringkasnya, kecerdasan buatan memainkan peranan yang semakin penting dalam memperibadikan perkhidmatan bandar dan menjadikannya lebih mudah diakses dan selamat. Memandangkan teknologi terus maju, bandar di seluruh dunia akan dapat menyediakan perkhidmatan yang lebih disasarkan kepada warganya.

Menggunakan pembelajaran mesin untuk mendayakan penyelesaian bandar pintar hiper-peribadi

Apabila populasi bandar berkembang dan teknologi mendorong permintaan untuk penyelesaian pintar, hiper-peribadi, untuk Memenuhi keperluan rakyat. Pembelajaran mesin ialah alat yang berkuasa untuk membangunkan penyelesaian sedemikian kerana ia boleh menganalisis sejumlah besar data dan menjana cerapan yang boleh membawa kepada keputusan yang lebih baik.

Aplikasi pembelajaran mesin di bandar pintar membawa banyak faedah, daripada mengurangkan kesesakan lalu lintas kepada meningkatkan keselamatan awam. Dengan memanfaatkan algoritma pembelajaran mesin, bandar boleh memperoleh cerapan terperinci tentang tingkah laku dan pilihan rakyat, membolehkan mereka membangunkan lebih banyak penyelesaian yang disesuaikan yang memenuhi keperluan mereka dengan lebih baik.

Sebagai contoh, pembelajaran mesin boleh membantu bandar mengoptimumkan laluan dan masa pengangkutan awam serta memaklumkan keputusan yang berkaitan dengan perancangan bandar. Ia juga boleh digunakan untuk perkhidmatan peribadi seperti pengurusan sisa, penggunaan tenaga dan penjagaan kesihatan. Dengan memanfaatkan pembelajaran mesin, bandar boleh menyesuaikan penyelesaian hiper-peribadi kepada keperluan dan pilihan unik warganya.

Selain itu, pembelajaran mesin boleh digunakan untuk mengenal pasti corak dalam aktiviti jenayah dan membantu bandar membangunkan strategi yang lebih berkesan untuk menangani isu ini. Dengan menganalisis pelbagai faktor, termasuk demografi, arah aliran dan lokasi, bandar boleh membangunkan langkah proaktif yang menyasarkan kawasan aktiviti berisiko tinggi. Ini membantu mengurangkan jenayah dan meningkatkan keselamatan awam.

Aplikasi pembelajaran mesin di bandar pintar ialah langkah penting dalam membangunkan penyelesaian hiper-peribadi yang memenuhi keperluan rakyat. Dengan memanfaatkan algoritma pembelajaran mesin, bandar boleh mendapatkan cerapan terperinci tentang tingkah laku dan pilihan rakyat, membolehkan mereka membangunkan lebih banyak penyelesaian yang disesuaikan yang memenuhi keperluan mereka dengan lebih baik.

Faedah menggunakan realiti tambahan untuk mencipta pengalaman bandar pintar yang diperibadikan

Apabila bandar menjadi semakin pintar, keperluan untuk pemperibadian dalam persekitaran bandar semakin meningkat. Realiti diperkukuh (AR) ialah teknologi baru muncul yang berpotensi merevolusikan cara rakyat berinteraksi dengan bandar mereka. Teknologi AR boleh memberikan pengalaman yang diperibadikan berdasarkan keperluan setiap orang, membolehkan rakyat memanfaatkan sepenuhnya kehidupan bandar mereka.

Menggunakan teknologi realiti tambahan di bandar pintar bukanlah satu konsep baharu, dan banyak bandar telah pun memanfaatkan teknologi ini untuk meningkatkan pengalaman bandar. Teknologi realiti diperkukuh boleh digunakan untuk menyediakan pengguna dengan maklumat masa nyata tentang acara, tarikan dan perkhidmatan, membolehkan mereka menavigasi bandar dengan mudah. Di samping itu, teknologi realiti tambahan boleh memberikan cadangan yang diperibadikan untuk aktiviti dan perkhidmatan, membantu rakyat mencari perkara yang mereka perlukan dengan cepat dan mudah.

Selain menyediakan maklumat masa nyata, AR juga boleh digunakan untuk mencipta pengalaman yang diperibadikan. Sebagai contoh, pemandu pelancong yang didayakan AR boleh digunakan untuk menyediakan lawatan interaktif bandar, membolehkan pelawat meneroka dan menemui tarikan bandar. AR juga boleh digunakan untuk menyediakan peta interaktif untuk menavigasi jalan dan tanda tempat bandar. Dengan memanfaatkan teknologi realiti tambahan, bandar boleh memberikan rakyat dan pelawat pengalaman yang lebih mengasyikkan.

Teknologi realiti tambahan berpotensi untuk merevolusikan cara rakyat berinteraksi dengan bandar mereka. Dengan menyediakan pengalaman diperibadikan yang disesuaikan untuk setiap individu, realiti tambahan boleh membantu rakyat memanfaatkan kehidupan bandar mereka sepenuhnya. Selain itu, AR boleh digunakan untuk menyediakan maklumat masa nyata dan peta interaktif, membolehkan rakyat menavigasi bandar dengan mudah. Apabila bandar menjadi semakin pintar, penggunaan AR boleh menjadi alat yang berharga untuk memperibadikan pengalaman bandar.

Atas ialah kandungan terperinci Pemperibadian dan masa depan bandar pintar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Arahan sembang dan cara menggunakannya
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

See all articles