Pencerahan kerjaya kecerdasan buatan, menanam benih 'impian AI'
Pencerahan kerjaya kecerdasan buatan, menanam benih "impian AI"
Untuk meningkatkan daya tarikan pendidikan vokasional, meningkatkan kognisi profesional dan kesedaran dalam pendidikan rendah dan menengah, dan menunjukkan daya tarikan teknologi maklumat generasi baharu seperti kecerdasan buatan, guru dari Pasukan Projek Penyelidikan dan Amalan Pembaharuan Pengajaran Pendidikan Tinggi Henan berjalan kaki Memasuki Kampus Jalan Nantai Sekolah Eksperimen Nanyang membawa satu perjalanan kecerdasan buatan yang unik kepada kanak-kanak di sini, membawa mereka memahami teknologi kecerdasan buatan dan merasai daya tarikan pendidikan vokasional.
Semasa aktiviti itu, guru Li Jiangdai menggunakan animasi sains popular, klip filem fiksyen sains, dll. untuk mempopularkan definisi dan pembangunan teknologi kecerdasan buatan kepada pelajar, menerangkan proses pembangunan robot, dan menunjukkan teknologi kawalan robot, yang membangkitkan semangat yang kuat. minat dalam kalangan kanak-kanak.
Guru Li Qiaojun mengetuai kanak-kanak untuk merasai pengalaman pengendalian robot tersebut melalui beberapa siri operasi yang menarik seperti bersalam, menari untuk menyambut, ujian warna, pengecaman muka, jatuh dan berdiri, dan lain-lain, ia amat menarik minat kanak-kanak. perhatian dan membuatkan kanak-kanak merasa... Keajaiban kecerdasan buatan, mereka merasai keajaiban dan daya tarikan teknologi melalui operasi praktikal secara hands-on Suasana meriah, dan kampus dipenuhi dengan gelak tawa dan seruan.
Selepas aktiviti pengalaman, kanak-kanak menyatakan bahawa mereka sangat gembira untuk menyertai aktiviti pencerahan aplikasi teknologi kecerdasan buatan ini Mereka belajar banyak tentang kecerdasan buatan dan berharap apabila mereka dewasa nanti, mereka boleh menjadi bakat teknikal yang berguna masyarakat dan menyumbang kepada negara.
Acara pencerahan kecerdasan buatan ini adalah cemerlang Ia bukan sahaja pertembungan percikan inovasi dan pertumbuhan, tetapi juga pencerahan saintifik dan praktikal untuk berdakwah, menyelesaikan keraguan, dan membina impian dengan sains dan teknologi. Projek penyelidikan dan amalan reformasi pengajaran pendidikan tinggi Henan "Penyelidikan dan Amalan mengenai Pencerahan Vokasional dan Model Pendidikan Pengalaman Kerjaya di Kolej Vokasional Tinggi di bawah Latar Belakang Pembinaan Masyarakat Berasaskan Kemahiran" ahli pasukan mereka bentuk kursus projek pendidikan pencerahan buruh dan kerjaya dengan teliti yang sesuai untuk pembangunan pelajar sekolah rendah dan menengah, dan dibimbing Kognisi vokasional dan pengalaman vokasional pelajar sekolah rendah dan menengah memainkan peranan penting dan asas dalam membantu pelajar mewujudkan rasa pembelajaran sepanjang hayat dan membina sistem pendidikan untuk pertumbuhan kemahiran sepanjang hayat pendidikan vokasional telah memupuk sejumlah besar bakat mahir, yang telah menyumbang kepada penggalakan pembangunan ekonomi dan sosial dan memberi sumbangan penting untuk menggalakkan pekerjaan.
Dalam kerja akan datang, Aplikasi Teknologi Kecerdasan Buatan Wilayah Henan Enlightenment Vocational and Vocational Experience Base akan terus menjalankan aktiviti pengalaman vokasional untuk sekolah rendah dan menengah Melalui aktiviti seperti pengajaran asas, kelas drop-off, dan minggu pengalaman vokasional, pembelajaran akan dikaitkan dengan masa depan pelajar rendah dan menengah Kaitan antara kerja dan kehidupan adalah untuk mengintegrasikan pendidikan kemahiran teknikal secara mendalam dengan pendidikan buruh dan pendidikan pencerahan vokasional di peringkat pendidikan rendah dan menengah, dan menggalakkan semangat pekerja contoh dan ketukangan. Terokai model pendidikan pencerahan vokasional dan pengalaman kerjaya di kolej vokasional tinggi di bawah latar belakang pembinaan masyarakat berasaskan kemahiran, teruskan mengoptimumkan sistem kurikulum "modular + lanjutan", mewujudkan pasukan pengajar profesional dan komposit, dan menambah baik mekanisme jaminan kualiti untuk pencerahan vokasional dan pengalaman kerjaya Menggalakkan integrasi menegak pendidikan pada tahap yang berbeza, memupuk bakat kemahiran teknikal yang diterapkan, meningkatkan pengaruh sosial dan kesan radiasi pendidikan vokasional, dan memperkasakan pembinaan bandar kecil pusat Nanyang. (Koresponden Lian Han)
Atas ialah kandungan terperinci Pencerahan kerjaya kecerdasan buatan, menanam benih 'impian AI'. 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
