Jadual Kandungan
10 aplikasi dan kelebihan kecerdasan buatan dalam industri pendidikan
1. Pembelajaran peribadi
2. Automasi tugas
3. Penciptaan kandungan pintar
Visualisasi Maklumat
Penjanaan Pelajaran Digital
Kemas kini kandungan yang kerap
4. Akses Adaptif
5. Kenal pasti kelemahan bilik darjah
6. Menutup jurang kemahiran
7. Maklum balas berasaskan data tersuai
8.24*7 Bantuan AI Perbualan
Cara chatbot berasaskan AI boleh membantu
9. Sistem pembelajaran yang selamat dan terdesentralisasi
10. Kepintaran Buatan dalam Peperiksaan
Soalan Lazim tentang Kecerdasan Buatan dalam Pendidikan
Apakah peranan Kecerdasan Buatan dalam Pendidikan
Bagaimana kecerdasan buatan menyelesaikan masalah pendidikan
Apakah faedah kecerdasan buatan sebenar untuk pendidikan masa depan
Rumah Peranti teknologi AI Sepuluh cara kecerdasan buatan mengubah industri pendidikan

Sepuluh cara kecerdasan buatan mengubah industri pendidikan

Apr 12, 2023 am 09:01 AM
AI pendidikan digital

Sepuluh cara kecerdasan buatan mengubah industri pendidikan

Kehidupan harian kita berkisar pada dua perkara: data dan kecerdasan buatan. Sama ada kita sedar atau tidak, kecerdasan buatan telah menjadi bahagian penting dalam setiap industri tertentu. Daripada kecerdasan buatan dalam sukan, aplikasi mudah alih dan pembinaan kepada kecerdasan buatan dalam pendidikan, teknologi ini terus memberi impak dalam pelbagai bidang melalui aplikasi dan kes penggunaan baharu. Dari segi pendidikan dan pembelajaran, integrasi kecerdasan buatan dan sistem pembelajaran digital hari ini telah membawa konsep pembelajaran baharu kepada industri menegak.

Pasaran pendidikan digital, yang sering dirujuk sebagai pasaran e-pembelajaran, dijangka melebihi $243 bilion menjelang akhir 2022, semuanya berkat perkhidmatan kecerdasan buatan. Daripada kursus digital mudah alih kepada bahan rujukan dalam talian dan bilik darjah maya, kecerdasan buatan dalam pendidikan telah merevolusikan kaedah pembelajaran tradisional. Memandangkan semakin banyak syarikat edtech mengguna pakai teknologi AI, kini adalah masa untuk bercakap tentang faedah AI dalam pasaran pendidikan.

Kepentingan kecerdasan buatan dalam bidang pendidikan melebihi imaginasi kita. Lebih daripada 50% sekolah dan universiti bergantung pada kecerdasan buatan untuk bantuan pentadbiran, dan terdapat peningkatan penekanan untuk meningkatkan kualiti pendidikan tinggi.

Kecerdasan buatan meningkatkan penglibatan pelajar melalui kursus tersuai, kuliah interaktif, kelas gamified, dsb., memacu pertumbuhan pesat teknologi pendidikan Inilah sebabnya pasaran pendidikan kecerdasan buatan dijangka melebihi AS$20 bilion menjelang 2027.

Ini menunjukkan cara perniagaan secara kolektif melabur berbilion dolar dalam pelbagai aplikasi AI, daripada pembangunan aplikasi pendidikan, robotik, bantuan maya dan bahasa semula jadi kepada penglihatan komputer dan pembelajaran mesin untuk pendidikan. Mari kita lihat sepuluh cara kecerdasan buatan mengubah industri pendidikan, mengekalkan teknologi ini hidup dalam pendidikan.

10 aplikasi dan kelebihan kecerdasan buatan dalam industri pendidikan

Kecerdasan buatan telah menunjukkan faedah yang tidak terhad dalam bidang pendidikan, seperti membantu guru menyelesaikan tugas yang memakan masa, pemarkahan, menyelenggara laporan, dan mempertingkatkan Sekolah Kecerdasan Buatan maya dan Bilik Darjah Kecerdasan Buatan, dsb.

1. Pembelajaran peribadi

Bukan setiap pelajar menyesuaikan diri dengan pengetahuan dengan cara yang sama. Sesetengah orang menguasainya dengan cepat, manakala yang lain mengambil masa. Sistem pembelajaran tradisional tidak mempunyai konsep menyesuaikan pembelajaran kepada setiap pelajar, dan di sinilah kecerdasan buatan datang untuk menyelamatkan.

Kecerdasan buatan dalam pendidikan memastikan perisian pendidikan diperibadikan untuk setiap individu. Selain itu, dengan menggunakan teknologi sokongan seperti pembelajaran mesin dalam pendidikan, sistem ini menyokong cara pelajar melihat pelbagai kursus dan menyesuaikan diri dengan proses untuk meminimumkan beban.

Gabungan AI dan pendidikan ini memfokuskan pada keperluan setiap individu melalui ciri seperti permainan yang dibenamkan AI, program tersuai dan banyak lagi untuk dipelajari dengan berkesan.

2. Automasi tugas

Dengan kecerdasan buatan di sekolah dan bilik darjah maya, teknologi mengambil sebahagian besar tugas nilai tambah. Selain mencipta proses pengajaran yang dibuat khusus, sistem perisian AI juga boleh mengurus penyemakan tugasan, ujian penggredan, mengatur irama belajar, menyelenggara laporan, mengambil pembentangan dan nota serta tugas pentadbiran yang lain.

Ini mungkin sebab perniagaan bergantung pada teknologi AI bersepadu untuk mencapai matlamat harian mereka. Dengan mengautomasikan aktiviti harian, AI menjadikan persekitaran pembelajaran lebih berpengetahuan dan produktif.

3. Penciptaan kandungan pintar

Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin juga boleh membantu guru dan pakar penyelidikan mencipta kandungan yang inovatif untuk memudahkan pengajaran dan pembelajaran. Berikut adalah beberapa contoh penciptaan kandungan kecerdasan buatan:

Visualisasi Maklumat

Kaedah pengajaran tradisional tidak dapat menyediakan elemen visual kecuali latihan makmal, manakala penciptaan kandungan pintar kecerdasan buatan memberi inspirasi kepada era baharu berdasarkan Real- pengalaman hidup dengan persekitaran pembelajaran visual web. Teknologi ini memudahkan visualisasi 2D-3D dan pelajar boleh melihat maklumat dalam pelbagai cara.

Penjanaan Pelajaran Digital

Kecerdasan buatan dalam pendidikan boleh membantu menjana pembelajaran bersaiz bit melalui bahan pembelajaran kapasiti penyimpanan rendah dan kursus lain dalam format digital. Dengan cara ini, pelajar dan pakar boleh menggunakan keseluruhan bahan kajian tanpa mengambil terlalu banyak ruang sistem. Selain itu, bahan tersebut boleh diakses dari mana-mana peranti, jadi anda tidak perlu risau tentang pembelajaran jarak jauh.

Kemas kini kandungan yang kerap

Kepintaran buatan juga membolehkan pengguna kerap mencipta dan mengemas kini maklumat untuk memastikan kursus dikemas kini. Pengguna juga menerima pemberitahuan setiap kali maklumat baharu ditambahkan, yang membantu menyediakan mereka untuk tugasan yang akan datang.

4. Akses Adaptif

Dengan bantuan kecerdasan buatan dalam pasaran pendidikan, kini boleh memberikan maklumat kepada khalayak global. Tinjauan baru-baru ini mendedahkan bahawa lebih daripada 60% perusahaan pendidikan bergantung pada pembangunan aplikasi pendidikan berasaskan AI/ML yang disokong oleh alatan dan ciri moden. Ciri seperti sokongan berbilang bahasa membantu menterjemah maklumat ke dalam pelbagai bahasa untuk memudahkan pengajaran dan pembelajaran bagi setiap orang asli.

Kecerdasan buatan juga memainkan peranan penting dalam berdakwah kepada khalayak yang mengalami masalah penglihatan atau pendengaran. Terdapat alat penukar berkuasa AI yang menyediakan sari kata masa nyata untuk kuliah maya.

5. Kenal pasti kelemahan bilik darjah

Salah satu kelebihan ketara teknologi kecerdasan buatan dalam bidang pendidikan ialah kesan positif terhadap pelepasan karbon alam sekitar kita melalui pembelajaran jarak jauh. Walau bagaimanapun, ramai pakar percaya bahawa kecerdasan buatan tidak lama lagi akan menggantikan sentuhan manusia dalam pembelajaran. Ini mungkin berlaku dalam industri lain hari ini, tetapi tidak dalam pendidikan. Kecerdasan buatan dan pendidikan berjalan seiring, melengkapi pengajaran manual dan maya.

Kecerdasan buatan hanya menyokong pakar dengan mengautomasikan pelbagai tugas dan menambah baik proses pengajaran dan pembelajaran untuk individu.

Meningkatkan kemahiran pelajar adalah penyelesaian yang berharga untuk perniagaan yang masih bergelut dengan jurang kemahiran. Penyelesaian pembangunan perisian dan aplikasi yang didorong oleh kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin memberikan pelajar peluang yang tersedia secara meluas dan berpatutan untuk meningkatkan kemahiran.

Ini tidak terhad kepada pelajar, meningkatkan kemahiran dan latihan kakitangan perniagaan sedia ada boleh meningkatkan semangat dan memberi inspirasi kepada komitmen seluruh syarikat untuk penambahbaikan dan inovasi.

Paling penting, pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin dalam pendidikan memberi kesan kepada bidang pembelajaran dan pembangunan dengan menganalisis cara orang memperoleh kemahiran. Sebaik sahaja sistem menyesuaikan diri dengan cara manusia belajar, ia mengautomasikan proses pembelajaran dengan sewajarnya.

7. Maklum balas berasaskan data tersuai

Maklum balas ialah faktor penting semasa mereka bentuk pengalaman pembelajaran, sama ada di tempat kerja atau di dalam bilik darjah. Perbezaan asas antara pengajaran berkesan dan hanya menyampaikan kandungan ialah pengajaran berkesan termasuk maklum balas yang berterusan. Adalah penting bahawa maklum balas datang daripada sumber yang dipercayai oleh itu, AI dalam pendidikan menganalisis dan menentukan laporan kerja berdasarkan data harian.

Sistem maklum balas berasaskan data membantu meningkatkan kepuasan pelajar, menghapuskan faktor berat sebelah dalam pembelajaran dan membantu memahami kekurangan kemahiran. Maklum balas ini disesuaikan dengan prestasi setiap pelajar dan pekerja seperti yang direkodkan dalam sistem.

8.24*7 Bantuan AI Perbualan

Chatbots ialah contoh yang semakin biasa tentang cara AI dalam pendidikan menggunakan data untuk memaklumkan dirinya sendiri dan memberikan bantuan yang sesuai. Ini memudahkan profesional dan guru untuk melibatkan diri dalam pembelajaran tersuai.

Cara chatbot berasaskan AI boleh membantu

Sistem AI perbualan juga menyediakan bimbingan pintar dengan memerhati dengan teliti corak penggunaan kandungan dan berdasarkan keperluan mereka. Menurut penyelidikan industri, pendidikan elektronik global dijangka berkembang pada kadar pertumbuhan tahunan kompaun sebanyak 9.1% menjelang 2026.

Orang ramai di seluruh dunia memilih pembelajaran jarak jauh dan kursus latihan korporat supaya mereka tidak perlu berehat dari kelas, rumah atau tempat kerja. Di sini, chatbot AI boleh menyelesaikan pertanyaan pendaftaran, menyediakan penyelesaian segera, menyediakan akses kepada bahan kajian yang diperlukan dan menyediakan bantuan 24*7.

9. Sistem pembelajaran yang selamat dan terdesentralisasi

Industri pendidikan menyampaikan inovasi pantas melalui kecerdasan buatan, tetapi sering dihalang oleh isu seperti perlindungan data, kebolehcapaian data yang boleh diubah, proses pensijilan yang lapuk, dsb. . Di tengah-tengah semua cabaran ini, penyelesaian terdesentralisasi berasaskan AI boleh membawa revolusi teknologi yang positif kepada sektor pendidikan.

10. Kepintaran Buatan dalam Peperiksaan

Sistem perisian kecerdasan buatan boleh digunakan secara aktif semasa peperiksaan dan temu duga untuk membantu mengesan tingkah laku yang mencurigakan dan menyedarkan penyelia. Program AI menjejaki setiap orang melalui kamera web, mikrofon dan pelayar web, dan sebarang pergerakan memberi amaran kepada sistem.

Kelebihan teknologi kecerdasan buatan ini dalam pendidikan telah terbukti sebagai salah satu penyelesaian peperiksaan dalam talian yang paling berkesan.

Faedah perisian berasaskan kecerdasan buatan dan penyelesaian aplikasi mungkin di luar imaginasi orang ramai, dan jika anda adalah sebahagian daripada bidang pendidikan profesional, sudah tiba masanya untuk menyepadukan penyelesaian kecerdasan buatan ke dalam perniagaan pendidikan anda.

Soalan Lazim tentang Kecerdasan Buatan dalam Pendidikan

Apakah peranan Kecerdasan Buatan dalam Pendidikan

Kecerdasan Buatan dalam Pendidikan mengubah pengalaman pembelajaran dengan memainkan peranan berikut:

  • Menghasilkan kandungan pintar
  • Membantu mengautomasikan tugas
  • Memastikan pendidikan universal
  • Sediakan bantuan 24*7
  • untuk semua orang Maklumat yang disesuaikan secara peribadi

Bagaimana kecerdasan buatan menyelesaikan masalah pendidikan

Jawapan: Kecerdasan buatan menyelesaikan beberapa cabaran pendidikan moden, seperti mengecilkan jurang teknologi antara pelajar dan guru dan mengekalkan pembelajaran Sistem beretika dan telus yang membolehkan pembelajaran jarak jauh, serta pembangunan penyelesaian data dan maklumat berkualiti tinggi untuk proses pendidikan moden.

Apakah faedah kecerdasan buatan sebenar untuk pendidikan masa depan

Teknologi ini menyelesaikan setiap cabaran kecil dalam sistem pendidikan dalam talian, membayangkan masa depan kecerdasan buatan dalam bidang pendidikan. Dengan 70% pusat pendidikan berhijrah ke platform pembelajaran dalam talian penuh, akan ada peluang pembelajaran, penilaian dan pembezaan yang lebih baik pada masa hadapan.

Atas ialah kandungan terperinci Sepuluh cara kecerdasan buatan mengubah industri pendidikan. 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.

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

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

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

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