Jadual Kandungan
1. Ciri utama pengkomputeran kuantum " >1. Ciri utama pengkomputeran kuantum
2 Lebih pantas dan lebih baik " >2 Lebih pantas dan lebih baik
3. Penguat bias " >3. Penguat bias
4 Meningkatkan kerumitan, ketelusan dan kebolehjelasan algoritma " >4 Meningkatkan kerumitan, ketelusan dan kebolehjelasan algoritma
5. Piawaian Kata Laluan Baharu " > 5. Piawaian Kata Laluan Baharu
6 Bukan pengganti untuk komputer semasa " >6 Bukan pengganti untuk komputer semasa
7 Dekat dengan arus perdana " >7 Dekat dengan arus perdana
8. Tidak lama lagi " > 8. Tidak lama lagi
9 Keperluan untuk cip dan bakat semikonduktor" >9 Keperluan untuk cip dan bakat semikonduktor
10 Kemajuan Pengkomputeran Kuantum Berkaitan" >10 Kemajuan Pengkomputeran Kuantum Berkaitan
Rumah Peranti teknologi AI Sepuluh perkara yang perlu anda ketahui tentang pengkomputeran kuantum dan kecerdasan buatan

Sepuluh perkara yang perlu anda ketahui tentang pengkomputeran kuantum dan kecerdasan buatan

Apr 20, 2023 pm 12:22 PM
AI Pengkomputeran kuantum

Sepuluh perkara yang perlu anda ketahui tentang pengkomputeran kuantum dan kecerdasan buatan

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, teknologi baru muncul telah menjadi semakin menonjol. Antaranya, pengkomputeran kuantum berkemungkinan besar mengubah dunia kita. Pengkomputeran kuantum telah menunjukkan bukti yang menjanjikan untuk mempercepatkan pengiraan heuristik dengan cara yang luar biasa. Oleh itu, aplikasi pengkomputeran kuantum dalam penyelesaian yang kompleks kepada masalah dalam penemuan farmaseutikal dan bahan, kewangan, aplikasi kenderaan autonomi, kecerdasan buatan dan banyak lagi akan memberi kesan yang ketara kepada kehidupan kita. Khususnya, pengkomputeran kuantum berpotensi untuk menguatkan kesan banyak aplikasi kecerdasan buatan.

Apabila perniagaan menjadi semakin digital, mengingati perubahan teknologi yang akan datang adalah penting untuk perancangan dan strategi yang lebih baik. Hasil daripada kemajuan teknologi ini, perniagaan mungkin melihat manfaat sebenar daripada pengkomputeran kuantum. Dengan itu, mari kita terokai 10 perkara yang perlu anda ketahui dalam dunia pengkomputeran kuantum dan kecerdasan buatan.

1. Ciri utama pengkomputeran kuantum

Dalam apa yang dipanggil komputer klasik, bit diprogramkan sebagai unit data, dengan kemungkinan nilai 1 dan 0. Dalam komputer kuantum, sel data diprogramkan dengan qubit, yang boleh mewakili 1, 0, atau gabungan 0 dan 1 pada masa yang sama.

Analogi yang baik ialah suis lampu, dalam komputer klasik ia boleh mempunyai kedudukan hidup atau mati. Menggunakan qubit dalam komputer kuantum, suis boleh mempunyai spektrum sebarang kedudukan dari hidup hingga mati pada masa yang sama. Keupayaan fizikal qubit membawa dua ciri utama pengkomputeran kuantum.

Superposisi: Ini merujuk kepada keupayaan qubit untuk hidup dan mati pada masa yang sama, atau di suatu tempat pada spektrum di antaranya. Penyertaan ketidakpastian dan kebarangkalian ini ke dalam unit data menjadikan sistem sangat berkuasa untuk menyelesaikan jenis masalah tertentu.

Keterikatan: Keupayaan qubit untuk berhubung bersama, walaupun mereka terpisah secara fizikal, menjejaskan kebebasan mereka antara satu sama lain. Jadi jika kita mempunyai dua qubit dan kedudukan salah satu daripadanya berubah, walaupun qubit dipisahkan, yang satu lagi akan terjejas. Ciri ini menyediakan keupayaan yang berkuasa untuk memindahkan maklumat pada kelajuan yang sangat tinggi.

2 Lebih pantas dan lebih baik

Komputer kuantum mempunyai empat fungsi asas yang menjadikannya berbeza daripada komputer klasik hari ini:

● Pemfaktoran utama mengeksploitasi ruang berbilang dimensi untuk meneroka ruang masalah yang besar, yang berpotensi merevolusikan kriptografi.

● Optimumkan dengan menyelesaikan masalah besar/kompleks lebih cepat berbanding sebelum ini.

● Komputer kuantum secara berkesan mensimulasikan masalah kompleks.

● Kepintaran buatan kuantum mempunyai algoritma yang lebih baik yang lebih pantas dan tepat.

Pasukan penyelidik kuantum IBM mendapati bahawa qubit terjerat pada komputer kuantum yang menjalankan eksperimen pengelasan data mengurangkan kadar ralat sebanyak separuh berbanding dengan qubit yang tidak terikat.

Aplikasi dalam perniagaan akan menyelesaikan masalah yang kompleks. Contohnya:

● Pembangunan ubat memerlukan model molekul bahan, yang amat sukar kerana atom dalam molekul berinteraksi dengan atom lain dengan cara yang kompleks. Sifat jalinan yang diwarisi bagi komputer kuantum sangat boleh digunakan di sini.

● Manfaatkan AI kuantum untuk mempercepatkan masa dan ketepatan sistem latihan seperti kereta pandu sendiri.

● Pelbagai industri, termasuk perkhidmatan kewangan, produk farmaseutikal dan perubatan, penjagaan kesihatan, tenaga, telekomunikasi, media, pelancongan, logistik dan insurans, akan mendapat manfaat yang ketara daripada pengkomputeran kuantum.

3. Penguat bias

Kesan penguatan pengkomputeran kuantum melangkaui kelajuan dan ketepatan. Ia juga menyerlahkan bias terbenam yang wujud dalam model AI/ML. Akibatnya, aplikasi yang terdedah kepada kecenderungan algoritma, contohnya, dalam bidang pemeriksaan pekerjaan, kepolisan, dsb., mungkin menjadi lebih terdedah. Dalam erti kata lain, pengkomputeran kuantum mungkin telah meningkatkan kesan negatif yang mungkin menjadikan aplikasi sedemikian terlalu berisiko untuk digunakan tanpa kawalan pengurangan khas. Ini adalah kesan yang tidak diingini yang sesiapa yang bekerja pada kecerdasan buatan atau pengkomputeran kuantum mesti mengenali dan mengambil kira dalam penyelesaian mereka.

4 Meningkatkan kerumitan, ketelusan dan kebolehjelasan algoritma

Masalah utama kecerdasan buatan semasa ialah kekurangan ketelusan dan kebolehjelasan, terutamanya apabila menggunakan Apabila menggunakan kompleks algoritma seperti pembelajaran mendalam. Jika sistem AI digunakan untuk keputusan yang memberi kesan secara langsung kepada kehidupan, seperti keputusan mahkamah, kebajikan sosial masyarakat, atau bahkan memutuskan siapa yang boleh mendapatkan pinjaman pada kadar faedah, adalah penting bahawa keputusan itu terikat dengan fakta sebenar yang tidak mendiskriminasikan. dalam amalan.

Maklumlah, pengkomputeran kuantum pada sistem kecerdasan buatan tersebut menambahkan kerumitan yang berkaitan dengan ketelusan dan kebolehjelasan.

5. Piawaian Kata Laluan Baharu

Kelemahan utama teknologi yang menakjubkan ini ialah keupayaannya untuk memecahkan banyak kunci yang digunakan untuk melindungi Internet dan sistem pertahanan Gunaan lain. Pengkomputeran kuantum menimbulkan ancaman serius kepada sistem keselamatan siber yang bergantung kepada hampir semua perniagaan. Hari ini, kebanyakan kata laluan akaun dalam talian dan transaksi dan komunikasi selamat dilindungi melalui algoritma penyulitan seperti RSA atau SSL/TLS. Piawaian semasa bergantung pada kerumitan pemfaktoran nombor besar kepada nombor perdana.

Namun, ini adalah jenis masalah yang komputer kuantum pandai menyelesaikannya. Memecahkan kod yang akan mengambil masa 100 tahun komputer klasik mengikut piawaian semasa kami boleh dilakukan dalam beberapa saat dengan komputer kuantum. Kesannya melangkaui kata laluan akaun peribadi untuk memasukkan pendedahan komunikasi peribadi, data korporat dan juga rahsia ketenteraan.

6 Bukan pengganti untuk komputer semasa

Komputer klasik boleh melakukan beberapa tugas dengan lebih baik daripada komputer kuantum, seperti e-mel , hamparan dan aplikasi penerbitan desktop. Komputer kuantum bertujuan untuk menjadi alat yang berbeza untuk menyelesaikan masalah yang berbeza, bukan untuk menggantikan komputer klasik. Jadi, untuk masa hadapan yang boleh dijangka, kita masih akan mempunyai sistem komputer seperti yang kita kenali, atau versi sistem komputer seperti yang kita kenali sekarang.

7 Dekat dengan arus perdana

Terobosan dalam teknologi kuantum terus meningkat, pelaburan terus mengalir, dan bilangan permulaan- peningkatan dalam bidang pengkomputeran kuantum terus meningkat. Syarikat teknologi besar seperti Alibaba, Amazon, IBM, Google dan Microsoft telah melancarkan perkhidmatan awan pengkomputeran kuantum komersial.

Walaupun pengkomputeran kuantum sebagai konsep telah wujud sejak awal 1980-an, bukti nyata pertama bahawa komputer kuantum boleh menangani masalah yang tidak dapat dikendalikan oleh komputer klasik datang pada 2019 Pada penghujung tahun , Google mengumumkan bahawa komputer kuantumnya telah menyelesaikan pengiraan jenis ini dalam masa 200 saat sahaja.

Kesibukan aktiviti ini menunjukkan bahawa CIO dan pemimpin lain harus mula membangunkan strategi pengkomputeran kuantum mereka, terutamanya dalam industri berimpak tinggi seperti farmaseutikal.

8. Tidak lama lagi

Walaupun kemajuan ketara telah dicapai dalam membina sistem pengkomputeran kuantum yang berbeza, kami masih belum rapat. dalam setiap perniagaan, apatah lagi setiap rumah. Walaupun pemula pengkomputeran kuantum telah mengumpul ratusan juta dolar, tiada siapa menjangkakan sistem pengkomputeran kuantum menjadi standard setiap hari dalam tempoh lima tahun akan datang.

Kelewatan ini sebahagian besarnya disebabkan oleh kesukaran yang masih wujud, termasuk mereka bentuk, membina dan pengaturcaraan sistem pengkomputeran kuantum, termasuk hingar, gangguan, kehilangan koheren kuantum, dan, Sudah tentu, Terdapat juga harga tinggi yang dikaitkan dengan sistem pengkomputeran kuantum.

9 Keperluan untuk cip dan bakat semikonduktor

Wabak ini telah membawa perubahan penting kepada gaya hidup kita, termasuk normalisasi bekerja dari rumah, Gangguan rantaian bekalan, dan pandangan yang mencurigakan kepada sesiapa yang mengalami batuk. Ini juga menyerlahkan permintaan yang tinggi dan bekalan cip semikonduktor yang rendah. Daripada peranti berteknologi kepada kereta, peningkatan permintaan telah memberi kesan ketara kepada harga pengguna. Dengan kemunculan komputer kuantum, permintaan hanya akan terus berkembang, memberi kesan kepada ketersediaan dan kos semikonduktor. Sebagai tambahan kepada kekangan bekalan perkakasan, pada masa ini terdapat sumber yang tidak mencukupi untuk menyokong sistem pengkomputeran kuantum dan keseluruhan ekosistem ekonomi.

10 Kemajuan Pengkomputeran Kuantum Berkaitan

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, teknologi komputer telah mencapai kemajuan dalam dua aspek utama. terobosan, pembangunan algoritma yang secara automatik bertambah baik melalui pengalaman; yang kedua ialah kajian komputer kuantum, yang secara teorinya boleh membuktikan bahawa komputer kuantum lebih berkuasa daripada mana-mana superkomputer.

Quantum Memristor: Para saintis telah mencipta prototaip pertama peranti yang dipanggil memristor kuantum, yang boleh membantu menggabungkan kecerdasan buatan dan pengkomputeran kuantum bersama-sama.

Skalabiliti/Kuantum pada Cip: Apabila anda memikirkan pengkomputeran kuantum, anda juga membayangkan sebuah bilik besar yang penuh dengan peralatan, monitor kualiti bersih Dan kakitangan kawalan suhu yang berdedikasi ? Cip pengkomputeran kuantum ini mempunyai sistem pengendalian bersepadu untuk aliran kerja dan pengurusan qubit.

Apabila gelombang pengkomputeran baharu ini tiba, CIO dan peneraju merentasi semua menegak industri mempunyai tanggungjawab fidusiari dan peluang unik untuk merebut peluang pengkomputeran kuantum Dunia baharu mentakrifkan nadi teknologi.

Walaupun penggunaan dan aplikasi pengkomputeran kuantum yang meluas nampaknya masih jauh, sudah tiba masanya untuk syarikat teknologi mula mendidik diri mereka tentang teknologi. Apabila pelanggan mula mengetahui lebih lanjut mengenainya dan bertanya soalan, anda ingin menyediakan jawapan dan memberikan nasihat yang betul kepada pelanggan.

Atas ialah kandungan terperinci Sepuluh perkara yang perlu anda ketahui tentang pengkomputeran kuantum dan kecerdasan buatan. 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)
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Akan R.E.P.O. Ada Crossplay?
1 bulan 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

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