


Penumpuan Inovatif: Automasi Pintar dengan Penglihatan Komputer, Kepintaran Buatan dan AR
Automasi pintar ialah konsep yang agak baharu yang masih belum disepadukan oleh industri dengan perniagaan mereka.
Artikel ini meneroka beberapa perkara utama automasi pintar
Teknologi yang paling menjanjikan untuk pembangun ialah realiti tambahan (AR), realiti maya (VR) dan kecerdasan buatan (AI). Realiti maya (VR) telah dibangunkan oleh pemain untuk pemain dan digunakan terutamanya untuk permainan dan hiburan, manakala realiti tambahan ialah kejayaan besar merentas semua industri. Walaupun teknologi memenuhi khalayak yang berbeza, teknologi ini mewakili perkembangan penting untuk ditonton pada tahun-tahun akan datang.
Augmented reality menggabungkan dunia sebenar dengan dunia maya. Snapchat dan Pokemon Go ialah contoh aplikasi teknologi realiti tambahan yang berjaya. Perkara yang dijana komputer wujud bersama dan berinteraksi dengan dunia sebenar dalam satu adegan yang mengasyikkan. Menggabungkan data daripada berbilang penderia, termasuk kamera, giroskop, pecutan dan GPS, adalah mungkin untuk mencipta model digital yang meliputi persekitaran sebenar Ini boleh dilakukan
Kandungan yang ditulis semula adalah seperti berikut: Algoritma dan model statistik ialah komponen kecerdasan buatan, khususnya pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam. Model ini dapat mengenal pasti corak dan korelasi yang diberikan data latihan untuk membantu mencapai matlamat. Mereka adalah kompleks seperti otak di sebalik peranti seperti pengatur gambar dan papan kekunci ramalan. Dalam bidang penglihatan komputer, kecerdasan buatan mampu mengekstrak maklumat daripada imej digital, video dan input visual lain dan mengambil tindakan yang sewajarnya atau memberikan cadangan berdasarkan maklumat ini. Jika sistem AI memberi komputer keupayaan untuk berfikir, maka penglihatan komputer memberi mereka keupayaan untuk melihat, memerhati dan memahami
Selam lebih dalam ke dalam automasi pintar
Kewangan, Cukai, HR, IT, Rantaian Bekalan, Pematuhan Kawal Selia dan Pelbagai fungsi organisasi, termasuk perkhidmatan pelanggan, menggunakan robotik untuk meningkatkan kecekapan. Robot perisian adalah seperti pekerja maya, dapat mengautomasikan tugas yang diperlukan dengan cekap dan pada skala
Mengintegrasikan kecerdasan buatan, robotik dan sistem autonomi dan mengembangkan potensi tugas dan proses automatik untuk mencapai automasi pintar
Dalam masyarakat hari ini, automasi pintar mempunyai nilai yang tidak dapat dinafikan. dalam pelbagai industri. Dengan menggunakan automasi pintar untuk mengautomasikan tugasan yang berulang, perniagaan boleh mengurangkan kos dan meningkatkan konsistensi aliran kerja. Pandemik COVID-19 telah mempercepatkan usaha untuk mengubah perniagaan menjadi perusahaan digital dengan merangsang pelaburan dalam infrastruktur untuk mempromosikan automasi. Apabila kerja jauh bertambah, peranan akan berubah lebih banyak lagi. Mereka yang telah terlibat dalam aktiviti peringkat rendah akan ditugaskan semula kepada tanggungjawab peringkat lebih tinggi seperti melaksanakan dan mempertingkatkan penyelesaian ini
Untuk memastikan ahli pasukan bermotivasi, pengurus pertengahan perlu menumpukan pada aspek yang lebih interpersonal dalam pekerjaan. Apabila automasi berkembang, tenaga kerja akan dicabar oleh jurang kemahiran dan pekerja perlu menyesuaikan diri dengan perubahan berterusan di tempat kerja. Untuk memastikan pekerja kekal berdaya tahan dalam tempoh perubahan ini, pengurus pertengahan boleh memberikan bantuan dan mengurangkan kebimbangan pekerja. Tidak syak lagi bahawa automasi pintar akan merevolusikan cara kami bekerja, dan perniagaan yang memilih untuk tidak melaksanakan automasi pintar akan mendapati sukar untuk bersaing dalam industri masing-masing
Atas ialah kandungan terperinci Penumpuan Inovatif: Automasi Pintar dengan Penglihatan Komputer, Kepintaran Buatan dan AR. 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

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

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

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
