


Beribu-ribu orang bertanding dalam bilik yang sama untuk menunjukkan keseronokan kecerdasan buatan, dan pertandingan NOC pertandingan pemilihan Wilayah Hubei telah berjaya diadakan
21 Mei 2023, Wuhan, China. Pertandingan Pemilihan Wilayah Hubei untuk Pertandingan Inovasi dan Amalan Teknologi Maklumat Sekolah Rendah dan Menengah Kebangsaan tahun persekolahan (selepas ini dirujuk sebagai "Pertandingan NOC") telah berjaya diadakan di Sekolah Wuhan Aisha Lebih daripada 600 pasukan dari bandar dan negeri seluruh wilayah berkumpul bersama-sama untuk bersaing dalam 11 pertandingan Bersaing secara kompetitif dalam bidang dan berusaha untuk keputusan yang baik.
Pada majlis perasmian pertandingan, Yang Guojin dari Persatuan Pendidikan Wilayah Hubei memberi ucapan untuk pertandingan itu, Li Honglang dari Sekolah Wuhan Aisha menyampaikan ucapan alu-aluan bagi pihak penganjur bersama, Inovasi Teknologi Industri Robot Wilayah Hubei Perikatan Strategik, Jawatankuasa Pengurusan Pendidikan Luar Kampus Sekolah Rendah dan Menengah Wilayah Hubei, Pemimpin Pelaburan Pelancongan Wilayah Hubei E, Persekutuan Kesatuan Sekerja Wuhan, Pusat Khidmat Inovasi Sains dan Teknologi Wuhan dan unit lain menghadiri majlis perasmian pertandingan ini.
Untuk mempopularkan lagi pertandingan NOC dan membolehkan lebih ramai pelajar menyertai pesta kecerdasan buatan dan robot ini, Jawatankuasa Penganjur Pertandingan NOC Wilayah Hubei telah berjaya mengadakan dua Pertandingan Pemilihan Wilayah Hubei Pertandingan NOC berturut-turut sejak penubuhannya pada 2021. Pertandingan ini dipopularkan dan dipromosikan ke semua wilayah, bandar dan negeri di wilayah itu. Pada awal tahun 2023, jawatankuasa penganjur memulakan kerja persediaan dan pemanasan badan untuk Pertandingan Pemilihan Wilayah Hubei untuk pertandingan NOC tahun persekolahan 2022-2023, dan bergabung tenaga dengan Kumpulan Industri Sukan Wilayah Hubei dari 17 hingga 19 Mac untuk secara aktif. mengambil bahagian dalam Ekspo Sukan Belia Hubei Wuhan Platform tiga dimensi mempromosikan pelaksanaan dan pembangunan acara NOC di Hubei.
Pada masa yang sama, jawatankuasa penganjur mengadakan pelbagai aktiviti latihan jurulatih dari Mac hingga April untuk membantu sekolah dan guru lebih memahami peraturan dan semangat pertandingan. Di samping itu, untuk menganjurkan pertandingan dengan lebih baik dan menyediakan perkhidmatan acara, jawatankuasa penganjur juga telah membangunkan platform perkhidmatan pertandingan untuk sekolah rendah dan menengah di Hubei secara berturut-turut, dan membuka berbilang platform media baharu seperti akaun video dan stesen B, menggunakan kuasa daripada platform untuk Mempromosikan persaingan NOC dengan lebih baik, membolehkan lebih ramai orang memahami persaingan NOC, dan melabur dalam semangat untuk inovasi teknologi.
Memanaskan badan yang mencukupi pada peringkat awal telah ditunjukkan pada hari permainan. Pada awal pagi, wajah kebudak-budakan penuh semangat dan senyuman, memegang peralatan di tangan mereka, mengambil gambar dan mendaftar masuk di hadapan papan paparan visual utama Pertandingan Pemilihan Wilayah Hubei Pertandingan NOC, dan bersorak untuk pertandingan seterusnya. Selain mengambil gambar spontan dan mendaftar masuk, Jawatankuasa Penganjur Wilayah NOC Hubei juga mengatur jurugambar profesional untuk membantu peserta mengambil gambar dan rekod, meninggalkan data imej yang berharga Setakat 17:30 pada 21 Mei, gambar rasmi Jawatankuasa Penganjur Wilayah NOC Hubei klik siaran langsung Kelantangan melebihi 600,000.
Memandangkan cuaca panas boleh menyebabkan ketidakselesaan dengan mudah, Jawatankuasa Penganjur Pertandingan NOC Wilayah Hubei telah menyediakan "kawasan tempat" untuk ketua pasukan dan ibu bapa, yang berbeza daripada "kawasan menunggu" dan "kawasan pertandingan" untuk Ia bukan sahaja menambah baik pengalaman penyertaan, tetapi juga menjadikan keseluruhan acara lebih teratur.
Kumpulan pemain memasuki arena satu demi satu dengan wajah yang yakin untuk memulakan penyahpepijatan dan pertandingan rasmi Pasukan pemain keluar dari arena dengan wajah yang tersenyum atau kecewa, bersiap sedia untuk beraksi lebih baik pada masa hadapan. Pertandingan NOC Pertandingan Pemilihan Wilayah Hubei mematuhi Kebaharuan, Keaslian dan Kreativiti.
Selepas satu hari penuh pertandingan, setakat 17:30, Pertandingan Pemilihan Wilayah Hubei untuk pertandingan NOC tahun persekolahan 2022-2023 telah tamat secara rasmi.
Seperti kata Yang Guojin dari Persatuan Pendidikan Wilayah Hubei dalam ucapannya pada majlis perasmian: "Kami berharap dapat menggunakan pertandingan ini sebagai peluang untuk mempercepatkan pembangunan kecerdasan buatan dan pendidikan robot di Wilayah Hubei. Kami juga berharap para pelajar menyertai pertandingan ini akan menggunakan pertandingan untuk Sebagai platform untuk memaparkan keputusan, sambil mengesahkan apa yang telah dipelajari, kami akan mengukuhkan pemikiran inovasi saintifik dan teknologi kami, mengekalkan kuasa inovasi saintifik dan teknologi, cukup berani untuk berlatih, dan benar-benar mengaplikasikan apa yang telah kami pelajari. "Saya percaya dengan usaha yang tidak putus-putus dan kegigihan Jawatankuasa Penganjur Pertandingan NOC Wilayah Hubei. Promosi, pertandingan NOC akan dipopularkan lagi di wilayah Hubei, mengukuhkan lagi pembangunan pendidikan yang berkualiti tinggi di wilayah itu. , meningkatkan semangat untuk inovasi saintifik dan teknologi di sekolah rendah dan menengah, menggalakkan pembinaan kecerdasan buatan, robot dan infrastruktur pendidikan pembuat di sekolah di wilayah itu, dan menambah baik Sistem pendidikan dan latihan lebih selaras dengan strategi bakat kebangsaan baharu untuk memupuk bakat inovatif untuk negara yang berkuasa dari segi teknologi.
Atas ialah kandungan terperinci Beribu-ribu orang bertanding dalam bilik yang sama untuk menunjukkan keseronokan kecerdasan buatan, dan pertandingan NOC pertandingan pemilihan Wilayah Hubei telah berjaya diadakan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



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

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

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

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

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

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

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

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G
