Produk kecerdasan buatan teratas yang dipamerkan di CES 2024
Pameran Elektronik Pengguna (CES) tahunan terkenal dengan paparan teknologinya, dan rancangan tahun ini sudah pasti memfokuskan pada bidang kecerdasan buatan (AI). Pengumuman dibuat pada pameran itu tentang kemajuan dalam robotik yang dihasilkan oleh kecerdasan buatan, di samping menyediakan penyelesaian inovatif kepada masalah harian. Kemuncak CES tahun ini tidak diragukan lagi adalah siri paparan menarik yang mengelilingi kecerdasan buatan.
Kami telah mengumpulkan senarai produk AI yang telah memperoleh reputasinya berdasarkan faktor seperti kegunaan, keunikan dan aplikasi praktikal.
Ballie. Samsung's Ballie kembali, kali ini dilengkapi dengan projektor. Bagi mereka yang tidak dikenali, ia adalah hab rumah pintar mudah alih yang boleh menerima arahan dan menyegerak dengan seluruh rumah pintar anda. Selain mengeluarkan arahan kepada peranti yang disambungkan, peranti ini juga boleh menyediakan penstriman langsung dari rumah semasa pengguna tiada, dengan Ballie menayangkan imej ke siling, lantai atau dinding sambil menjejaki pengguna secara automatik.
Arnab R1. Rabbit R1 diletakkan sebagai "iPhone kecerdasan buatan". Ia adalah peranti bersaiz tapak tangan yang boleh dimuatkan dengan lancar ke tapak tangan anda. Selain reka bentuknya yang kompak, R1 boleh bertindak sebagai pembantu peribadi yang berdedikasi, mampu menjawab soalan, melancarkan aplikasi seperti Spotify, dan juga memanggil teksi. Arnab R1 ialah alternatif kos efektif kepada penyelesaian AI yang lebih mewah, membuktikan bahawa inovasi tidak perlu merugikan.
Minitailz Kolar Anjing Pintar. Kolar anjing Minitailz Invoxia membawa kecerdasan buatan ke dalam dunia anjing dan memenangi Anugerah Inovasi CES 2024. Penjejak kecergasan anjing ini menggunakan GPS untuk mengesan lokasinya, memastikan ia tidak pernah hilang. Kolar anjing pintar Minitailz menyediakan statistik kesihatan seperti kadar denyutan jantung dan pernafasan, menunjukkan bagaimana kecerdasan buatan boleh meningkatkan pemahaman dan penjagaan kita terhadap haiwan kesayangan kita.
Motion Bantal. Bantal Gerakan Teknologi Tidur yang Dipertingkatkan Kecerdasan Buatan adalah impian bagi penggemar tidur, menyelesaikan masalah dengkuran melalui teknologi Kepintaran Buatan yang canggih. Bantal inovatif ini menggunakan sistem gerakan kecerdasan buatan untuk mengesan corak dengkuran. Setelah dikenali, bantal mengembang perlahan-lahan, mengangkat kepala pengguna dan membuka saluran pernafasan untuk mengurangkan dengkuran. Dengan apl yang disertakan yang menjejaki data tidur dan operasi beg udara, Motion Pillow menukarkan rehat malam menjadi pengalaman berpandukan sains.
BMind Smart Cermin. Cermin pintar BMind Barracuda, pemenang Anugerah Inovasi CES 2024, menggabungkan kecerdasan buatan generatif dan pemprosesan bahasa semula jadi untuk mencipta peranti rumah yang peka terhadap emosi. Cermin pintar menggunakan ekspresi muka, gerak isyarat dan nada suara untuk menentukan mood pengguna untuk meningkatkan mood, memberikan pengesahan, visual dan juga meditasi berpandu. Cermin pintar BMind menggabungkan kecerdasan buatan dan kesihatan dan merupakan lonjakan utama dalam teknologi rumah pintar.
Hab Jurubahasa X1. Timekettle X1 Interpreter Hub dipuji sebagai "sistem tafsiran serentak pelbagai bahasa yang pertama di dunia". Dengan transkripsi masa nyata dipaparkan pada skrin, peranti berjanji untuk mengubah komunikasi global dalam mesyuarat dan tetapan lain.
Capella. Apl Capella oleh Cappella menggunakan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk mentafsir keperluan bayi dengan menukar tangisan mereka kepada maklumat yang berguna. Sebagai pembantu yang berharga untuk ibu bapa, Capella menunjukkan potensi kecerdasan buatan untuk menyelesaikan cabaran dunia sebenar.
Swarovski Optic AX Visio. Swarovski Optic AX Visio menampilkan kamera 13MP dan AI terbina dalam yang boleh mengenal pasti lebih 9,000 spesies burung. Peranti baharu ini menggabungkan kecerdasan buatan dengan teropong untuk meningkatkan pengalaman memburu burung.
Matic Robotik. Di antara banyak pembersih vakum dan robot pembersih yang dipaparkan pada pameran itu, gabungan pembersih vakum robot dan mop reka bentuk semula Matic menonjol. Dilengkapi dengan 5 kamera terbina dalam, robot itu menggunakan kecerdasan buatan untuk memetakan ruang dalam rumah, membolehkannya mengemudi dan membersihkan sekeliling tanpa tersangkut di sudut atau jatuh di tangga. Vakum direka bentuk untuk memahami gerak isyarat dan juga arahan suara. Perniagaan itu juga berjanji untuk melindungi privasi data, dengan menyatakan bahawa Matic adalah peribadi dan tidak memuat naik maklumat ke awan sebaliknya menyimpannya pada peranti itu sendiri.
Ejen Kepintaran Buatan Rumah Pintar LG. Ini adalah robot berkaki dua dengan roda yang boleh bergerak di sekitar rumah secara bebas dan juga boleh bercakap dan berinteraksi. Ia boleh disepadukan dengan semua peralatan rumah, seperti ketuhar, mesin basuh, TV, dan juga peti sejuk pintar. Lebih seperti pembantu maya daripada hanya maya, robot boleh mengawal semua peranti ini - tetapkan penggera, panggilan bangun tidur, periksa cuaca, laraskan suhu. Ia mempunyai kamera terbina dalam, pembesar suara dan penderia untuk mengumpul maklumat daripada persekitarannya. Dari masa ke masa, ia belajar lebih banyak dan menjadi lebih diperibadikan.
Kecantikan lincah. Nimble Beauty Robot ialah salun kuku rumah yang menggunakan pengimbasan 2D dan 3D serta teknologi kecerdasan buatan termaju untuk memahami saiz, bentuk dan lengkung kuku pengguna yang tepat. Selepas imbasan selesai, mesin boleh menggunakan pengilat kuku kepada pengguna dan kemudian biarkan ia kering Keseluruhan proses selesai dalam masa 25 minit. Walaupun ini adalah perkhidmatan "ekspres", pengguna juga boleh memilih manicure selama 55 minit, yang membolehkan lebih banyak penggilap. Apa yang perlu dilakukan ialah mencapai dan tekan butang.
Peti Sejuk Pintar JennAir. Peti sejuk pintar JennAir dilengkapi dengan panel penebat peti sejuk paling nipis di dunia dan menjimatkan 50% tenaga berbanding kebanyakan peti sejuk. Ia menggunakan bahan penebat SlimTech baharu yang dibangunkan oleh Whirlpool, yang telah membawa perubahan ketara kepada bahan penebat dalam jangka masa yang panjang. Teknologi ini mungkin akan digunakan dalam peralatan lain tidak lama lagi.
Atas ialah kandungan terperinci Produk kecerdasan buatan teratas yang dipamerkan di CES 2024. 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
