


Staatsrat: Beschleunigen Sie die Forschung und Entwicklung intelligenter Produkte, um technologische Anwendungen wie autonomes Fahren und unbemannte Lieferungen zu unterstützen
Vor kurzem haben das Zentralkomitee der Kommunistischen Partei Chinas und der Staatsrat den „Entwurf des strategischen Plans zur Ausweitung der Inlandsnachfrage (2022–2035)“ (im Folgenden als „Entwurf“ bezeichnet) herausgegeben. Mit Blick auf das Jahr 2035 besteht das langfristige Ziel der Umsetzung der Strategie zur Ausweitung der Inlandsnachfrage darin, ein neues Niveau des Verbrauchs und der Investitionen zu erreichen, ein vollständiges Inlandsnachfragesystem vollständig zu etablieren, um grundsätzlich neue Industrialisierung, Informatisierung und Urbanisierung zu verwirklichen , und die Modernisierung der Landwirtschaft sowie die Erzielung größerer Erfolge beim Aufbau eines starken Binnenmarktes. Bei wichtigen Kerntechnologien wurden große Durchbrüche erzielt, und der durch Innovation und Binnennachfrage getriebene Inlandszyklus ist effizienter und reibungsloser geworden.
Der „Outline“ schlägt vor, die Kultivierung neuen Konsums zu beschleunigen und die integrierte Entwicklung des Online- und Offline-Warenkonsums zu unterstützen. Beschleunigen Sie die digitale Transformation, Transformation und Aktualisierung traditioneller Offline-Geschäftsformate. Bereichern Sie Anwendungsszenarien für 5G-Netzwerke und optische Gigabit-Netzwerke. Beschleunigen Sie die Forschung und Entwicklung intelligenter Produkte zur Unterstützung technologischer Anwendungen wie autonomes Fahren und unbemannte Lieferungen. Entwickeln Sie neue Einzelhandelsformate wie intelligente Supermärkte, intelligente Geschäfte und intelligente Restaurants. Verbessern Sie das Technologie- und Servicestandardsystem im neuen Konsumbereich, regulieren Sie die Entwicklung der Plattformökonomie im Einklang mit dem Gesetz und verbessern Sie die Überwachungsmöglichkeiten neuer Geschäftsformate.
Entwicklung eines neuen Modells „Internet + soziale Dienste“. Stärkung und Optimierung von Online-Lerndiensten sowie Förderung des gemeinsamen Aufbaus und Austauschs verschiedener digitaler Bildungsressourcen. Entwickeln Sie aktiv „Internet + medizinische Gesundheits“-Dienste, verbessern Sie die Internet-Diagnose- und Behandlungsgebührenrichtlinien und beziehen Sie qualifizierte Internet-Medizindienstleistungselemente gemäß den Verfahren in den Umfang der Krankenversicherungszahlungen ein. Vertiefen Sie die Entwicklung der Online-Unterhaltung, fördern Sie die Online-Transformation traditioneller Offline-Kultur- und Unterhaltungsformate und unterstützen Sie die Erstellung hochwertiger digitaler Inhalte und neu entstehender Plattformen zur Verbreitung digitaler Ressourcen. Fördern Sie die Entwicklung von intelligentem Tourismus, intelligentem Radio und Fernsehen sowie intelligentem Sport. Unterstützen Sie die Entwicklung bequemer Online-Büro- und kontaktloser Transaktionsdienste.
Der „Überblick“ verdeutlicht die Notwendigkeit, systematisch neue Infrastrukturen bereitzustellen und den Aufbau der Informationsinfrastruktur zu beschleunigen. Bauen Sie eine allgegenwärtige, integrierte Hochgeschwindigkeits-Weltraum- und Erde-Infrastruktur mit integrierter Vernetzung und sicherer und effizienter Informationsinfrastruktur auf, um die Datenwahrnehmung, -übertragung, -speicherung und -verarbeitung zu verbessern. Beschleunigen Sie den Aufbau des Internets der Dinge, des industriellen Internets, des Satelliteninternets und des optischen Gigabit-Netzwerks, bauen Sie ein nationales integriertes Big-Data-Center-System auf, planen und bauen Sie nationale Hub-Knoten großer Data-Center und fördern Sie umfassende und tiefgreifende Anwendungen künstlicher Intelligenz , Cloud Computing usw. und fördern „Cloud-, Netzwerk- und Terminalressourcenelemente werden integriert und intelligent konfiguriert.“ Bedarfsorientiert, Verbesserung der Servicekapazitäten des landesweiten quantensicheren Kommunikations-Backbone-Netzwerks.
Umfassende Entwicklung konvergenter Infrastruktur. Fördern Sie die tiefgreifende Integration von 5G, künstlicher Intelligenz, Big Data und anderen Technologien mit Transport und Logistik, Energie, ökologischem Umweltschutz, Wasserschutz, Notfallmaßnahmen, öffentlichen Diensten usw. und helfen Sie dabei, die Governance-Fähigkeiten verwandter Branchen zu verbessern. Unterstützen Sie den Einsatz der 5G-Technologie zur Umgestaltung und Modernisierung von Kabelfernsehnetzen. Entwickeln Sie das Internet der Fahrzeuge aktiv und kontinuierlich weiter.
Proaktiv innovative Infrastruktur einsetzen. Wir werden qualifizierte Kommunen beim Aufbau regionaler Innovationszentren unterstützen und den Aufbau großer wissenschaftlicher und technologischer Infrastruktur entsprechend vorantreiben. Optimieren und verbessern Sie die industrielle Innovationsinfrastruktur wie das National Industrial Innovation Center, das National Manufacturing Innovation Center, das National Engineering Research Center und das National Technology Innovation Center und stärken Sie die Versorgung mit gemeinsamen Basistechnologien.
Die „Outline“ betont auch die Stärkung strategischer aufstrebender Industrien. Fördern Sie intensiv die Entwicklung nationaler strategischer aufstrebender Industriecluster und bauen Sie eine nationale strategische aufstrebende Industriebasis auf. Die zentrale Wettbewerbsfähigkeit der Informationstechnologiebranche umfassend verbessern und technologische Innovationen und Anwendungen wie künstliche Intelligenz, fortschrittliche Kommunikation, integrierte Schaltkreise, neue Displays und fortschrittliches Computing fördern. Förderung des Aufbaus von Satelliten- und Anwendungsinfrastruktur. Entwickeln Sie digitale Kreativbranchen.
Beschleunigen Sie die Entwicklung neuer Branchen und neuer Produkte und erreichen Sie Eigenständigkeit und Eigenständigkeit auf einem hohen Niveau von Wissenschaft und Technologie. Implementieren Sie eine Reihe zukunftsweisender und strategischer nationaler großer Wissenschafts- und Technologieprojekte in Spitzenbereichen wie künstlicher Intelligenz, Quanteninformation und Hirnforschung. Konzentrieren Sie sich auf grundlegende Basisteile und -komponenten, wichtige Basismaterialien, wichtige Basissoftware, fortgeschrittene Basisprozesse und industrielle Technologiegrundlagen und leiten Sie die vor- und nachgelagerten Teile der Industriekette an, um gemeinsam Schlüsselprobleme anzugehen.
Beschleunigen Sie die Förderung der digitalen Industrialisierung und der industriellen Digitalisierung. Stärken Sie den Aufbau einer digitalen Gesellschaft und einer digitalen Regierung, entwickeln Sie eine integrative „Cloud und nutzen Sie Daten zur Stärkung der Intelligenz“ und verbessern Sie kontinuierlich das Niveau der digitalen Governance. Richten Sie den abteilungs- und überregionalen Datenressourcenzirkulations- und Anwendungsmechanismus ein und verbessern Sie ihn, stärken Sie die Datensicherheitsfunktionen und optimieren Sie die Datenelementzirkulationsumgebung. Beschleunigen Sie die Entwicklung und Nutzung von Datenressourcen und den Aufbau institutioneller Standards, schaffen Sie international wettbewerbsfähige digitale Industriecluster und stärken Sie die digitale Stärkung kleiner und mittlerer Unternehmen, insbesondere kleiner und mittlerer Fertigungsunternehmen. Beteiligen Sie sich aktiv an der Formulierung internationaler Regeln und Standards im digitalen Bereich.
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Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen

Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

Das Deep-Reinforcement-Learning-Team des Instituts für Automatisierung der Chinesischen Akademie der Wissenschaften hat zusammen mit Li Auto und anderen ein neues Closed-Loop-Planungsframework für autonomes Fahren vorgeschlagen, das auf dem multimodalen großen Sprachmodell MLLM basiert – PlanAgent. Bei dieser Methode werden die Szene aus der Vogelperspektive und diagrammbasierte Textaufforderungen als Eingabe betrachtet. Dabei werden die Fähigkeiten des multimodalen Verständnisses und des gesunden Menschenverstandes des multimodalen großen Sprachmodells genutzt, um hierarchische Überlegungen vom Szenenverständnis bis zur Generierung durchzuführen von horizontalen und vertikalen Bewegungsanweisungen und generieren Sie außerdem die vom Planer benötigten Anweisungen. Die Methode wird im groß angelegten und anspruchsvollen nuPlan-Benchmark getestet und Experimente zeigen, dass PlanAgent sowohl in regulären als auch in Long-Tail-Szenarien eine State-of-the-Art-Leistung (SOTA) erreicht. Im Vergleich zu herkömmlichen LLM-Methoden (Large Language Model) bietet PlanAgent
