在人工智能大模型重塑教育與社會發(fā)展的當下,無論是探索未來職業(yè)方向,還是更新技術(shù)儲備,掌握大模型知識都已成為新時代的必修課。從職場上輔助工作的智能助手,到課堂用于學術(shù)研究的智能工具,大模
發(fā)表于 07-04 11:10
,人們才會更加信任和接受物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。
綜上所述,物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的未來發(fā)展趨勢非常廣闊。智能家居、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智慧城市、醫(yī)療保健以及數(shù)據(jù)安全和隱私保護都將成為物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的熱點領域。我們有理由相信,在不久的將來,物聯(lián)網(wǎng)將進一步
發(fā)表于 06-09 15:25
作者:DigiKey Editor 人工智能(AI)已經(jīng)是當前科技業(yè)最熱門的話題,且其應用面涉及人類生活的各個領域,對于各個產(chǎn)業(yè)都帶來相當重要的影響,且即將改變人類未來發(fā)展的方方面面。
發(fā)表于 01-25 17:37
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傳感器技術(shù)正在重塑我們的生活。例如,它們可以追蹤健身數(shù)據(jù),簡化設備操作,或監(jiān)測空氣質(zhì)量。為了向消費者提供這些復雜的功能,Bosch Sensortec的傳感器正在不斷進化,集成了微機電系統(tǒng)(MEMS)技術(shù)、嵌入式微控制器、軟件以及內(nèi)置人工智能,從而變得更加
發(fā)表于 01-08 14:49
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軟件與人工智能正改變和塑造著我們當下的生活,而在未來,它們將變得至關重要。
發(fā)表于 01-07 16:56
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來源: 在當今科技飛速發(fā)展的時代,人工智能無疑是最受矚目的領域之一。它正以前所未有的速度改變著我們的生活、工作和社會。 ? 一、人工智能的崛起 ?
發(fā)表于 12-07 11:29
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人工智能以其強大的數(shù)據(jù)處理能力、學習能力和創(chuàng)新能力,正逐步滲透到我們生活的方方面面,為我們帶來了前所未有的便捷與高效。它不僅提升了生活質(zhì)量,還促進了社會經(jīng)濟的全面發(fā)展,為構(gòu)建更加智慧、可持續(xù)的
發(fā)表于 12-07 09:46
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了重要作用。在未來,隨著嵌入式系統(tǒng)和人工智能技術(shù)的不斷進步,我們可以預見更多創(chuàng)新應用的出現(xiàn),為社會發(fā)展和生活品質(zhì)的提升帶來更多可能性。
發(fā)表于 11-14 16:39
探討了人工智能如何通過技術(shù)創(chuàng)新推動能源科學的進步,為未來的可持續(xù)發(fā)展提供了強大的支持。
首先,書中通過深入淺出的語言,介紹了人工智能在能源領域的基本概念和技術(shù)原理。這使得我對人工智能在
發(fā)表于 10-14 09:27
研究的進程。從蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測到基因測序與編輯,再到藥物研發(fā),人工智能技術(shù)在生命科學的各個層面都發(fā)揮著重要作用。特別是像AlphaFold這樣的工具,成功解決了困擾生物學界半個多世紀的蛋白質(zhì)折疊問題,將
發(fā)表于 10-14 09:21
人工智能:科學研究的加速器
第一章清晰地闡述了人工智能作為科學研究工具的強大功能。通過機器學習、深度學習等先進技術(shù),AI能夠處理和分析海量數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)方法難以捕捉的模式和規(guī)律。這不僅極大地提高了數(shù)據(jù)處理
發(fā)表于 10-14 09:12
RISC-V和Arm內(nèi)核及其定制的機器學習和浮點運算單元,用于處理復雜的人工智能圖像處理任務。
四、未來發(fā)展趨勢
隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和普及,RISC-V在人工智能圖像處理領域的
發(fā)表于 09-28 11:00
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《AI for Science:人工智能驅(qū)動科學創(chuàng)新》 這本書便將為讀者徐徐展開AI for Science的美麗圖景,與大家一起去了解:
人工智能究竟幫科學家做了什么?
人工智能將如何改
發(fā)表于 09-09 13:54
8月28日至30日,2024深圳(國際)通用人工智能大會暨深圳(國際)通用人工智能產(chǎn)業(yè)博覽會將在深圳國際會展中心(寶安)舉辦。大會以“魅力AI·無限未來”為主題,致力于打造全球通用人工智能
發(fā)表于 08-22 15:00
FPGA(現(xiàn)場可編程門陣列)在人工智能領域的應用非常廣泛,主要體現(xiàn)在以下幾個方面:
一、深度學習加速
訓練和推理過程加速:FPGA可以用來加速深度學習的訓練和推理過程。由于其高并行性和低延遲特性
發(fā)表于 07-29 17:05
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