Aplikasi kecerdasan buatan dalam kehidupan
Aplikasi kecerdasan buatan dalam kehidupan termasuk pembantu suara, pemanduan tanpa pemandu, perkhidmatan kewangan, diagnosis perubatan, rumah pintar, pengesyoran pintar, pemprosesan bahasa semula jadi dan reka bentuk permainan, dsb. Aplikasi kecerdasan buatan dalam kehidupan telah menembusi pelbagai bidang, membawa kemudahan dan perubahan kepada kehidupan. Dengan perkembangan teknologi selanjutnya, aplikasi kecerdasan buatan akan menjadi lebih meluas dan mendalam, mewujudkan lebih banyak kemungkinan untuk manusia.
Kecerdasan Buatan (AI) ialah teknologi yang menyerupai kecerdasan manusia dan boleh meniru serta melaksanakan proses pemikiran dan membuat keputusan manusia. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dengan perkembangan teknologi dan pengayaan senario aplikasi, aplikasi kecerdasan buatan dalam pelbagai bidang telah menjadi lebih dan lebih meluas. Berikut ialah beberapa aplikasi biasa kecerdasan buatan dalam kehidupan:
Pembantu suara: Teknologi kecerdasan buatan menjadikan pembantu suara seperti Siri Apple, Alexa Amazon, Pembantu Google Google, dsb. Melalui pengecaman pertuturan dan teknologi pemprosesan bahasa semula jadi, pembantu suara boleh memahami arahan pengguna dan memberikan respons yang sepadan, menyedari kemudahan interaksi manusia-komputer.
Pemanduan autonomi: Penerapan kecerdasan buatan dalam bidang pemanduan autonomi telah membuat penemuan hebat. Melalui visi komputer dan teknologi pembelajaran mendalam, kenderaan tanpa pemandu boleh melihat persekitaran sekeliling dalam masa nyata, mengenal pasti tanda jalan dan halangan serta membuat keputusan dan kawalan yang sepadan. Aplikasi komersil pemanduan autonomi dijangka mengubah landskap industri pengangkutan.
Perkhidmatan kewangan: Aplikasi kecerdasan buatan dalam bidang kewangan termasuk penilaian risiko, pemarkahan kredit, perundingan pelaburan, pengesanan penipuan, dsb. Melalui pembelajaran mesin dan teknologi analisis data, kecerdasan buatan boleh membantu institusi kewangan meningkatkan kecekapan dan ketepatan sambil mengurangkan risiko.
Diagnosis perubatan: Aplikasi kecerdasan buatan dalam bidang perubatan boleh membantu doktor mendiagnosis penyakit dan merangka pelan rawatan. Dengan menganalisis sejumlah besar data dan imej perubatan, kecerdasan buatan boleh memberikan hasil diagnostik yang lebih tepat dan membantu doktor dalam membuat keputusan rawatan.
Rumah pintar: Teknologi kecerdasan buatan boleh membolehkan kawalan pintar dan operasi automatik peralatan rumah. Dengan menyambung ke peranti rumah, kecerdasan buatan boleh melaraskan suhu, pencahayaan, keselamatan dan sistem lain secara automatik mengikut tabiat dan keperluan pengguna, menyediakan persekitaran hidup yang lebih selesa dan selesa.
Pengesyoran pintar: Teknologi kecerdasan buatan boleh menyediakan perkhidmatan pengesyoran yang diperibadikan untuk pengguna berdasarkan pilihan peribadi dan gelagat sejarah mereka. Contohnya, pada platform e-dagang, kecerdasan buatan boleh mengesyorkan produk yang diminati kepada pengguna berdasarkan rekod pembelian dan gelagat menyemak imbas mereka.
Pemprosesan Bahasa Asli: Kepintaran buatan boleh membantu mesin memahami dan memproses bahasa semula jadi manusia. Melalui teknologi pemprosesan bahasa semula jadi, kecerdasan buatan boleh melaksanakan tugas seperti terjemahan automatik, analisis sentimen dan pengekstrakan maklumat, menyediakan cara komunikasi bahasa yang lebih cekap dan mudah.
Reka Bentuk Permainan: Aplikasi kecerdasan buatan dalam bidang reka bentuk permainan boleh menjadikan permainan lebih mencabar dan menarik. Melalui algoritma pintar dan teknologi pembelajaran pengukuhan, kecerdasan buatan boleh menjana lawan permainan pintar dan memberikan pengalaman permainan yang lebih mencabar.
Ringkasnya, aplikasi kecerdasan buatan dalam kehidupan telah menembusi pelbagai bidang, membawa kemudahan dan perubahan kepada kehidupan kita. Dengan perkembangan teknologi selanjutnya, aplikasi kecerdasan buatan akan menjadi lebih meluas dan mendalam, mewujudkan lebih banyak kemungkinan untuk manusia. Sebagai pengaturcara, kami akan terus meneroka dan mencipta aplikasi kecerdasan buatan yang lebih bermakna dan menyumbang kepada kemajuan masyarakat manusia.
Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi kecerdasan buatan dalam kehidupan. 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

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