


CNCC2023 mengadakan sidang akhbar, dan ahli akademik dan industri akan bertembung di Shenyang untuk mencipta 'percikan digital'
Pada 2 September 2023, sidang media Persidangan Komputer China 2023 (CNCC2023) telah diadakan di Beijing.
Tahun ini, CNCC akan direka dengan tema "Membangun infrastruktur digital untuk menyokong pembinaan Digital China". Sorotan ialah pengkhususan, perindustrian dan perindustrian. Pada sidang akhbar itu, pengerusi persidangan Sun Ninghui secara khusus bercakap tentang kepentingan pendigitalan industri dan kepentingan mengintegrasikan teknologi pengkomputeran dengan bidang lain. CNCC2023 akan menumpukan pada tema persidangan, menunjukkan perkembangan terkini dalam beberapa bidang teknologi pengkomputeran, dan meliputi pengkomputeran + pertanian, pengkomputeran + seni, pengkomputeran + ekonomi, pengkomputeran + perubatan, pengkomputeran + pengangkutan dan aspek lain.
Hal Tuju Utama Forum Teknikal CNCC2023
Persidangan ini akan mengadakan 19 laporan khas dan 3 forum persidangan, serta 129 forum teknikal dan pelbagai aktiviti dan pameran. Lebih 700 cendekiawan terkemuka dalam dan luar negara serta usahawan barisan hadapan akan dijemput untuk berkomunikasi pada persidangan itu, dan kuantiti, kualiti dan liputan telah mencapai tahap yang lebih tinggi. Selain itu, wakil Persatuan Kerjasama Antarabangsa ACM, IEEECS, IPSJ, KIISE, dan lain-lain juga akan menghadiri acara ini Jadual CNCC2023 mengikut amalan biasa Pada sebelah pagi, akan ada laporan khas persidangan dan forum tema persidangan pada sebelah petang, ia akan memasukkan teknologi dalam pelbagai arah Forum dan acara khas. Topik laporan adalah pelbagai dan dalam bentuk yang berbeza, meliputi lebih daripada 30 arah seperti kecerdasan buatan, keselamatan, pengkomputeran +, kejuruteraan perisian, pendidikan, rangkaian, cip dan pengkomputeran awan.
Forum persidangan tiga hari pagi CNCC2023 akan menumpukan rapat pada tema persidangan, perkongsian teori, teknologi dan kandungan termaju industri, yang akan membantu para sarjana dan usahawan berfikir tentang pembangunan masa depan dari perspektif yang lebih luas. Terdapat 24 forum yang dipengerusikan oleh pakar perniagaan, dan terdapat juga sidang kemuncak CTO, yang menghimpunkan eksekutif perniagaan dan pemimpin teknologi. Penceramah forum teknologi semuanya datang dari bidang terbahagi yang difokuskan oleh tema forum, dan akan memberikan semua peserta peluang pertukaran dan pertembungan akademik dan industri yang lebih mendalam dan tertumpu
Pada 31 Ogos, beberapa model besar seperti kerana Wen Xinyi Yan, Zhipu Qingyan, SenseChat, dll. telah meluluskan pemfailan "Langkah Interim untuk Pengurusan Perkhidmatan Kepintaran Buatan Generatif". Ini bermakna model besar ini kini boleh memberi perkhidmatan kepada lebih ramai pengguna dan boleh dioptimumkan dan dibangunkan lagi. CNCC2023 jelas menyediakan platform komunikasi yang lebih luas untuk perintis yang meneroka aplikasi teknologi
Atas ialah kandungan terperinci CNCC2023 mengadakan sidang akhbar, dan ahli akademik dan industri akan bertembung di Shenyang untuk mencipta 'percikan digital'. 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

Penyebaran bukan sahaja boleh meniru lebih baik, tetapi juga "mencipta". Model resapan (DiffusionModel) ialah model penjanaan imej. Berbanding dengan algoritma yang terkenal seperti GAN dan VAE dalam bidang AI, model resapan mengambil pendekatan yang berbeza. Idea utamanya ialah proses menambah hingar pada imej dan kemudian secara beransur-ansur menolaknya. Cara mengecilkan dan memulihkan imej asal adalah bahagian teras algoritma. Algoritma akhir mampu menghasilkan imej daripada imej bising rawak. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, pertumbuhan luar biasa AI generatif telah membolehkan banyak aplikasi menarik dalam penjanaan teks ke imej, penjanaan video dan banyak lagi. Prinsip asas di sebalik alat generatif ini ialah konsep resapan, mekanisme pensampelan khas yang mengatasi batasan kaedah sebelumnya.

Kimi: Hanya dalam satu ayat, dalam sepuluh saat sahaja, PPT akan siap. PPT sangat menjengkelkan! Untuk mengadakan mesyuarat, anda perlu mempunyai PPT; untuk menulis laporan mingguan, anda perlu mempunyai PPT untuk membuat pelaburan, anda perlu menunjukkan PPT walaupun anda menuduh seseorang menipu, anda perlu menghantar PPT. Kolej lebih seperti belajar jurusan PPT Anda menonton PPT di dalam kelas dan melakukan PPT selepas kelas. Mungkin, apabila Dennis Austin mencipta PPT 37 tahun lalu, dia tidak menyangka satu hari nanti PPT akan berleluasa. Bercakap tentang pengalaman sukar kami membuat PPT membuatkan kami menitiskan air mata. "Ia mengambil masa tiga bulan untuk membuat PPT lebih daripada 20 muka surat, dan saya menyemaknya berpuluh-puluh kali. Saya rasa ingin muntah apabila saya melihat PPT itu." ialah PPT." Jika anda mengadakan mesyuarat dadakan, anda harus melakukannya

Pada awal pagi 20 Jun, waktu Beijing, CVPR2024, persidangan penglihatan komputer antarabangsa teratas yang diadakan di Seattle, secara rasmi mengumumkan kertas kerja terbaik dan anugerah lain. Pada tahun ini, sebanyak 10 kertas memenangi anugerah, termasuk 2 kertas terbaik dan 2 kertas pelajar terbaik Selain itu, terdapat 2 pencalonan kertas terbaik dan 4 pencalonan kertas pelajar terbaik. Persidangan teratas dalam bidang visi komputer (CV) ialah CVPR, yang menarik sejumlah besar institusi penyelidikan dan universiti setiap tahun. Mengikut statistik, sebanyak 11,532 kertas telah diserahkan tahun ini, 2,719 daripadanya diterima, dengan kadar penerimaan 23.6%. Menurut analisis statistik data CVPR2024 Institut Teknologi Georgia, dari perspektif topik penyelidikan, bilangan kertas terbesar ialah sintesis dan penjanaan imej dan video (Imageandvideosyn

Sebagai bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas, bahasa C merupakan salah satu bahasa asas yang mesti dipelajari bagi mereka yang ingin melibatkan diri dalam pengaturcaraan komputer. Walau bagaimanapun, bagi pemula, mempelajari bahasa pengaturcaraan baharu boleh menjadi sukar, terutamanya disebabkan kekurangan alat pembelajaran dan bahan pengajaran yang berkaitan. Dalam artikel ini, saya akan memperkenalkan lima perisian pengaturcaraan untuk membantu pemula memulakan bahasa C dan membantu anda bermula dengan cepat. Perisian pengaturcaraan pertama ialah Code::Blocks. Code::Blocks ialah persekitaran pembangunan bersepadu sumber terbuka (IDE) percuma untuk

Tajuk: Wajib dibaca untuk pemula teknikal: Analisis kesukaran bahasa C dan Python, memerlukan contoh kod khusus Dalam era digital hari ini, teknologi pengaturcaraan telah menjadi keupayaan yang semakin penting. Sama ada anda ingin bekerja dalam bidang seperti pembangunan perisian, analisis data, kecerdasan buatan, atau hanya belajar pengaturcaraan kerana minat, memilih bahasa pengaturcaraan yang sesuai ialah langkah pertama. Di antara banyak bahasa pengaturcaraan, bahasa C dan Python adalah dua bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas, masing-masing mempunyai ciri tersendiri. Artikel ini akan menganalisis tahap kesukaran bahasa C dan Python

Mula Pantas dengan PyCharm Edisi Komuniti: Tutorial Pemasangan Terperinci Analisis Penuh Pengenalan: PyCharm ialah persekitaran pembangunan bersepadu (IDE) Python yang berkuasa yang menyediakan set alat yang komprehensif untuk membantu pembangun menulis kod Python dengan lebih cekap. Artikel ini akan memperkenalkan secara terperinci cara memasang Edisi Komuniti PyCharm dan menyediakan contoh kod khusus untuk membantu pemula bermula dengan cepat. Langkah 1: Muat turun dan pasang Edisi Komuniti PyCharm Untuk menggunakan PyCharm, anda perlu memuat turunnya dari tapak web rasminya terlebih dahulu

Kami tahu bahawa LLM dilatih pada kelompok komputer berskala besar menggunakan data besar-besaran Tapak ini telah memperkenalkan banyak kaedah dan teknologi yang digunakan untuk membantu dan menambah baik proses latihan LLM. Hari ini, perkara yang ingin kami kongsikan ialah artikel yang mendalami teknologi asas dan memperkenalkan cara menukar sekumpulan "logam kosong" tanpa sistem pengendalian pun menjadi gugusan komputer untuk latihan LLM. Artikel ini datang daripada Imbue, sebuah permulaan AI yang berusaha untuk mencapai kecerdasan am dengan memahami cara mesin berfikir. Sudah tentu, mengubah sekumpulan "logam kosong" tanpa sistem pengendalian menjadi gugusan komputer untuk latihan LLM bukanlah proses yang mudah, penuh dengan penerokaan dan percubaan dan kesilapan, tetapi Imbue akhirnya berjaya melatih LLM dengan 70 bilion parameter proses terkumpul

Retrieval-augmented generation (RAG) ialah teknik yang menggunakan perolehan semula untuk meningkatkan model bahasa. Secara khusus, sebelum model bahasa menjana jawapan, ia mendapatkan semula maklumat yang berkaitan daripada pangkalan data dokumen yang luas dan kemudian menggunakan maklumat ini untuk membimbing proses penjanaan. Teknologi ini boleh meningkatkan ketepatan dan perkaitan kandungan dengan banyak, mengurangkan masalah halusinasi dengan berkesan, meningkatkan kelajuan kemas kini pengetahuan, dan meningkatkan kebolehkesanan penjanaan kandungan. RAG sudah pasti salah satu bidang penyelidikan kecerdasan buatan yang paling menarik. Untuk butiran lanjut tentang RAG, sila rujuk artikel lajur di tapak ini "Apakah perkembangan baharu dalam RAG, yang pakar dalam menebus kekurangan model besar?" Ulasan ini menerangkannya dengan jelas." Tetapi RAG tidak sempurna, dan pengguna sering menghadapi beberapa "titik kesakitan" apabila menggunakannya. Baru-baru ini, penyelesaian AI generatif termaju NVIDIA
