6 つの部門が人工知能の 4 つの主要なアプリケーション シナリオを作成
最近、「新世代人工知能開発計画」を実施し、すべての地方と団体が人工知能シナリオの適用を加速し、質の高い経済発展を促進するように体系的に指導するために、科学技術省、教育省、工業情報化省、運輸省、農業農村省の6部門と国家衛生健康委員会が共同で「シナリオ革新の加速と高品質な経済発展の推進に関する指導意見」を発表した。 「人工知能のレベル応用」(以下「意見」という)。
「意見書」は、シナリオイノベーションは、新技術の創造的な応用によって導かれ、需要と供給の連携を達成の道筋として利用するプロセスであると指摘しました。新しいテクノロジーの反復的なアップグレードと業界の急速な成長。人工知能のシナリオにおけるイノベーションを促進することは、人工知能のより高レベルのアプリケーションを促進し、高品質の開発をより適切にサポートするために非常に重要です。我が国の人工知能技術の急速な発展、ますます豊富になるデータとコンピューティングリソース、アプリケーションシナリオの継続的な拡大により、人工知能シナリオの革新のための強固な基盤が築かれました。しかし、シーンイノベーションの理解が不十分、主要シーンシステムの設計が不十分、シーン機会のオープン性が不十分、シーンイノベーションエコロジーが不完全であるなどの問題が依然としてあり、人工知能シーンイノベーション作業の全体的な指導を強化する必要があります。
「意見」は、人工知能に関する主要なシナリオを作成する努力が必要であることを明確にしています:
1. ハイエンドで効率的なインテリジェントの育成に関する主要なシナリオを作成します。経済。 製造、農業、物流、金融、商業、家具などの主要産業における人工知能テクノロジーの応用シナリオの徹底的な調査を奨励し、スマート経済のハイエンドで効率的な開発を促進します。製造分野では、産業頭脳、ロボット支援製造、マシンビジョン産業検査、機器の相互接続管理などのインテリジェントなシナリオの探索が優先されます。農業分野では、農業機械衛星ナビゲーションの自動運転操作、農業地理情報エンジン、オンライン農業機械予約、ゴムノキ伐採、スマートファーム、産業チェーンのデジタル管理、ドローンによる植物保護などのインテリジェントなシナリオの探索が優先されます。 、農業生産IoTモニタリング、農産物の品質と安全管理。物流分野では、ロボット仕分け、マテリアルハンドリング、インテリジェントな3次元倉庫、トレーサビリティターミナルなどのインテリジェントシナリオの探索が優先されます。金融分野では、ビッグデータの財務リスク管理、企業のインテリジェントな信用報告、インテリジェントな不正行為対策などのインテリジェントなシナリオの探索が優先されます。ビジネス分野では、複数人でのオンライン共同会議、オンライン展示会、在庫決済などのインテリジェントなシナリオの探索が優先されます。ホームファニッシング分野では、家庭のスマート相互接続、建物のスマートモニタリング、オンライン製品設計などのスマートシナリオの探索が優先されます。消費者分野では、無人コンテナ小売り、無人スーパーマーケット、スマートショッピングガイドなどの新たなシナリオを積極的に模索しています。交通分野では、公園輸送、フェリー接続、インテリジェント物流、トラック隊列走行、港湾コンテナ輸送、インテリジェント港湾運営、自律船舶航行における自動運転技術とインテリジェント輸送技術のインテリジェント応用シナリオの探索が優先される。
2. 安全・便利・インテリジェント社会の構築に向けた大きなシナリオを作成します。 よりスマートな都市とより思いやりのある社会を目指して、私たちは都市管理、交通管理、生態環境保護、医療健康、教育、高齢者ケアの分野で人工知能の応用シナリオの機会を探求し続けます。スマートソーシャルシナリオアプリケーションのデモンストレーションを行います。都市管理の分野では、都市の頭脳、都市の IoT 認識、目に見えない政府データの可用性、デジタル調達などのシナリオを調査します。交通管理の分野では、交通頭脳、スマート道路、スマート駐車場、自動運転、スマート港、スマート水路などのシナリオを調査します。生態学的および環境保護の分野では、インテリジェントな環境監視や自律型ドローン検査などのシナリオの探索に重点が置かれています。スマートコミュニティ分野では、将来のコミュニティ、無人配送、コミュニティ電子商取引、デジタルレストランなどのシナリオを検討します。医療分野では、医療画像のインテリジェントな補助診断、臨床診断と治療の補助的な意思決定支援、医療ロボット、インターネット病院、インテリジェントな医療機器管理、スマートホスピタル、インテリジェントな公衆衛生サービスなどのシナリオが積極的に模索されています。教育分野では、オンライン教室、仮想教室、仮想シミュレーショントレーニング、仮想教育研究室、新しい教材、教育リソースの構築、スマートキャンパス、その他のシナリオが積極的に検討されています。高齢者介護の分野では、家庭のスマートモニタリングやスマートウェアラブルデバイスアプリケーションなどのシナリオが積極的に模索されています。農村部門では、農村部のスマート ガバナンス、デジタル農村住宅、オンライン政府サービスなどのシナリオを積極的に模索しています。
3. ハイレベルな科学研究活動を中心とした主要なシーンを作成します。 人工知能技術を推進して、数学、化学、地球科学、材料、生物学、宇宙科学の分野における主要な科学的問題を解決するための新たなパラダイムとなり、文献データ収集における人工知能技術の役割を最大限に発揮します。実験予測、結果解析など。新薬創出、遺伝子研究、生物育種研究開発、新素材研究開発、深宇宙・深海などの分野を中心に、人工知能技術の応用シナリオを企画します。需要に基づいて、人工知能モデルのアルゴリズムとドメインデータの知識を統合し、主要な科学的問題と発見の実現を実現します。
4. 主要な国家的イベントや主要プロジェクトを中心に主要なシーンを作成します。 アジア競技大会、国家競技大会、中国国際輸入博覧会、サービス貿易博覧会などの主要なイベントや重要な会議では、人工知能のアプリケーションシナリオを拡大し、人工知能テクノロジーと製品アプリケーションのテストと検証の機会を提供します。戦略的幹線道路、高速鉄道、港湾施設、近代的な空港建設などの主要な建設プロジェクトでの人工知能技術の使用を奨励し、主要プロジェクトの建設効率を向上させます。
以上が6 つの部門が人工知能の 4 つの主要なアプリケーション シナリオを作成の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日(8月1日)ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス
