


Teknologi membuat keputusan kecerdasan perniagaan membantu mengurangkan kos dan meningkatkan kecekapan, dan Persidangan Kepintaran Buatan Dunia mengadakan forum sidang kemuncak AI perniagaan
Gambar dalam artikel di forum ini semuanya disediakan oleh penganjur
Sebagai salah satu sub-forum penting Persidangan Kepintaran Buatan Dunia, Forum Sidang Kemuncak AI Komersial WAIC 2023 telah diadakan pada 7 Julai di Pusat Ekspo Dunia Shanghai.
Forum ini, dengan tema "Perlombongan Peluang Perniagaan untuk Memanfaatkan Nilai Ekonomi Data, Pembuatan Keputusan Pintar untuk Mengurangkan Kos Perusahaan dan Meningkatkan Kecekapan", menunjukkan secara menyeluruh dan pelbagai sudut cara teknologi AI komersial memperkasakan perusahaan membuat keputusan operasi, dan membincangkan hala tuju baharu untuk pemulihan ekonomi, kuasa baharu.
Ahli Akademik He You berkata bahawa peningkatan teknologi membuat keputusan risikan perniagaan telah membawa peluang yang belum pernah berlaku sebelum ini kepada perusahaan. Dengan memanfaatkan teknologi kecerdasan buatan, keputusan kecerdasan perniagaan boleh memperoleh dan menganalisis data dengan cepat serta membuat keputusan yang tepat berdasarkan data ini. Dengan melaksanakan strategi ini, syarikat bukan sahaja dapat meningkatkan kecekapan pengeluaran dan keberkesanan operasi, tetapi juga mencapai lebih banyak inovasi dan penemuan nilai. Kaedah membuat keputusan baharu dalam era kecerdasan buatan - teknologi membuat keputusan risikan perniagaan, sebagai bahagian yang amat diperlukan dalam operasi harian perusahaan moden, sedang mengubah model operasi industri tradisional dengan momentum pembangunan pesat dan menggalakkan pembangunan cergas ekonomi digital.
Tahun ini merupakan tahun ketiga berturut-turut Persidangan Kecerdasan Buatan Dunia mengadakan Forum Sidang Kemuncak AI Perniagaan Guotai Junan, Bank Perindustrian dan Komersial China, Everbright Trust, Bank Simpanan Pos China, CITIC Securities, China Guangfa Bank, GF Securities. , Yipay, Financial Union, Haier, JD.com , Jialan Group, Fosun Group dan pemimpin perniagaan kewangan dan runcit lain serta pemimpin transformasi digital berkongsi pengalaman praktikal, inovasi dan pengumpulan transformasi digital dan pintar mereka di forum.
Song Bilian, pengasas dan pengerusi Datatist Hualong Technology dan pencipta teknologi AI komersial asal, menganalisis titik kesakitan teras dan penyelesaian untuk operasi pengguna, dan mencadangkan enam langkah: menetapkan strategi, menyesuaikan organisasi, mengubah sistem, memastikan kesan, meningkatkan kecekapan, dan menggalakkan penyelesaian.
Lu Xiongying, timbalan pengarah Jabatan Pembangunan Pasaran Bursa Saham Shanghai, menyebut bahawa dalam pasaran modal, penyenaraian syarikat dalam industri AI telah mendapat sokongan daripada Lembaga Inovasi Sains dan Teknologi dan bantuan Shanghai. Bursa Saham Banyak syarikat tersenarai AI telah mula terbentuk, dan hasil pembinaan Lembaga Inovasi Sains dan Teknologi telah dicapai. Pada masa hadapan, Bursa Saham Shanghai akan secara aktif menyokong industri baru muncul termasuk AI untuk menjadi lebih baik, lebih kukuh dan lebih besar, terus memainkan peranan Lembaga Inovasi Sains dan Teknologi sebagai "bidang percubaan pembaharuan", menyokong dan menggalakkan lebih banyak "teknologi keras". "Syarikat untuk mendedahkan kepada umum, dan mempromosikan pasaran modal negara saya penemuan berterusan.
Di forum itu, Zhang Chengqi, Naib Presiden Universiti Teknologi, Sydney, Pengerusi Majlis Kepintaran Buatan Australia dan Pengerusi Persidangan Persekutuan Kepintaran Buatan Antarabangsa (IJCAI) 2024, memperkenalkan kepada para peserta Persekutuan Buatan Antarabangsa Persidangan Perisikan akan diadakan di Shanghai pada 2024. Sebagai salah satu persidangan akademik yang penting dalam bidang kecerdasan buatan antarabangsa, persidangan IJCAI akan meningkatkan lagi suasana penyelidikan akademik Shanghai AI, menggalakkan integrasi industri, akademik dan penyelidikan serta aplikasi kecerdasan buatan di Shanghai, dan menunjukkan tahap tinggi ijazah sains dan teknologi dan akademik Shanghai AI.
Atas ialah kandungan terperinci Teknologi membuat keputusan kecerdasan perniagaan membantu mengurangkan kos dan meningkatkan kecekapan, dan Persidangan Kepintaran Buatan Dunia mengadakan forum sidang kemuncak AI perniagaan. 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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

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

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 |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

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 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
