Java
javaTutorial
Integrasi Java JMS dan Kepintaran Buatan: Meneroka Kemungkinan Tidak Berkesudahan bagi Aplikasi Pemesejan Generasi Baharu
Integrasi Java JMS dan Kepintaran Buatan: Meneroka Kemungkinan Tidak Berkesudahan bagi Aplikasi Pemesejan Generasi Baharu
1. Gambaran Keseluruhan JMS Java
Artikel "The Integration of Java JMS and Artificial Intelligence: Exploring the Infinite Possibilities of a New Generation of Messaging Applications" yang ditulis oleh php editor Apple membincangkan prospek dan potensi aplikasi gabungan JMS dan kecerdasan buatan. Memandangkan teknologi terus berkembang, penyepaduan ini boleh membawa kemungkinan baharu dan hala tuju inovatif kepada aplikasi pemesejan. Artikel ini akan memberikan analisis mendalam tentang gabungan Java JMS dan kecerdasan buatan, meneroka kelebihan dan cabarannya dalam aplikasi praktikal, dan mendedahkan kepada pembaca kemungkinan tidak terhingga bagi aplikasi pemesejan generasi baharu.
2. Gambaran Keseluruhan Kecerdasan Buatan
Kecerdasan Buatan (Kecerdasan Buatan, dirujuk sebagai ai) ialah satu disiplin yang mengkaji cara membuat komputer meniru kecerdasan manusia. Teknologi kecerdasan buatan termasuk pembelajaran mesin, pemprosesan bahasa semula jadi, penglihatan komputer, dsb. Mesin Pembelajaran ialah satu cabang kecerdasan buatan yang membolehkan komputer belajar daripada data dan membuat ramalan atau keputusan. Pemprosesan bahasa semula jadi ialah satu cabang kecerdasan buatan yang membolehkan komputer memahami dan menjana bahasa manusia. Penglihatan komputer ialah satu cabang kecerdasan buatan yang membolehkan komputer memahami dan menjana imej dan video.
3. Integrasi Java JMS dan kecerdasan buatan
Penyepaduan Java JMS dan kecerdasan buatan membawa kemungkinan baharu kepada aplikasi pemesejan. Teknologi kecerdasan buatan boleh meningkatkan kefungsian JMS, membolehkan JMS menyediakan perkhidmatan pemesejan yang lebih pintar dan diperibadikan. Contohnya, teknologi AI boleh digunakan untuk:
- Penapisan mesej: Menggunakan teknologi kecerdasan buatan, JMS boleh menapis mesej dan hanya menyampaikan mesej yang berkaitan kepada pelanggan. Ini boleh membantu pelanggan mengurangkan beban maklumat dan menjadikan pemesejan lebih cekap.
- Cadangan mesej: Menggunakan teknologi kecerdasan buatan, JMS boleh mengesyorkan berita yang berkaitan kepada pelanggan berdasarkan minat dan pilihan mereka. Ini membantu pelanggan menemui mesej yang mereka benar-benar berminat dan meningkatkan penglibatan dengan pemesejan anda.
- Penjanaan mesej: Menggunakan teknologi kecerdasan buatan, JMS boleh menjana mesej secara automatik. Ini membantu pengeluar mesej menjimatkan masa dan usaha serta meningkatkan kecekapan penyampaian mesej.
4 Bina chatbot menggunakan Java JMS dan kecerdasan buatan
Chatbot ialah program komputer yang mampu menjalankan perbualan bahasa semula jadi dengan manusia. Chatbots boleh digunakan dalam pelbagai senario aplikasi, seperti perkhidmatan pelanggan, sokongan teknikal, e-dagang, dsb. Untuk membina chatbot menggunakan Java JMS dan kecerdasan buatan, kami memerlukan langkah berikut:
- Buat baris gilir atau topik JMS: Pertama, kita perlu buat baris gilir atau topik JMS menggunakan API JMS. Baris gilir dan topik ialah struktur data digunakan dalam model pemesejan JMS untuk menyimpan dan menghantar mesej.
- Buat perkhidmatan chatbot: Seterusnya, kita perlu mencipta perkhidmatan chatbot. Perkhidmatan ini akan bertanggungjawab untuk memproses mesej yang dihantar oleh pengguna dan menjana mesej balasan. Kami boleh mencipta perkhidmatan chatbot menggunakan mana-mana bahasa pengaturcaraan seperti Java, python, node.js, dsb.
- Sambungkan Perkhidmatan Chatbot dengan JMS: Dalam Perkhidmatan Chatbot, kami perlu menyambungkan Perkhidmatan Chatbot dengan JMS Queue atau Topic menggunakan API JMS. Dengan cara ini, perkhidmatan chatbot boleh menghantar dan menerima mesej.
- Gunakan teknologi kecerdasan buatan untuk meningkatkan chatbots: Akhir sekali, kita boleh menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk meningkatkan fungsi chatbots. Sebagai contoh, kita boleh menggunakan teknik pembelajaran mesin untuk melatih chatbot untuk memahami dan menjana respons yang lebih semula jadi dan bijak.
5 Penyepaduan Java JMS dan kecerdasan buatan membawa kemungkinan baharu untuk aplikasi pemesejan. Teknologi kecerdasan buatan boleh meningkatkan kefungsian JMS, membolehkan JMS menyediakan perkhidmatan pemesejan yang lebih pintar dan diperibadikan. Artikel ini menerangkan cara membina chatbot menggunakan Java JMS dan kecerdasan buatan serta menunjukkan kod demo. Saya harap artikel ini dapat memberi manfaat kepada pembaca.
>Kemahiran Persediaan Peperiksaan Lanjutan Soft Exam/Soalan Peperiksaan Lepas/Bahan Inti Persediaan" target="_blank">Klik untuk muat turun secara percuma>>Kemahiran Persediaan Peperiksaan Lanjutan Soft Exam/Soalan Peperiksaan Lepas/Bahan Inti Persediaan Peperiksaan
Atas ialah kandungan terperinci Integrasi Java JMS dan Kepintaran Buatan: Meneroka Kemungkinan Tidak Berkesudahan bagi Aplikasi Pemesejan Generasi Baharu. 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
1382
52
Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
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
Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
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
Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
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
Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
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
Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
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
Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
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
Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
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
SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
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
