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,到課堂用于學術研究的智能工具,大模
發(fā)表于 07-04 11:10
,超過90%的投資經(jīng)理目前正在或計劃在投資過程中使用人工智能,其中54%已經(jīng)以各種方式將人工智能納入其戰(zhàn)略。 這些人工智能系統(tǒng)遠遠超出了簡單
發(fā)表于 02-19 11:48
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與人工智能相關各種技術的概念介紹,以及先進的Edge AI(邊緣人工智能)的最新發(fā)展與相關應用。 人工智能和機器學習是現(xiàn)代科技的核心技術
發(fā)表于 01-25 17:37
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嵌入式人工智能(EAI)將人工智能集成到機器人等物理實體中,使它們能夠感知、學習環(huán)境并與之動態(tài)交互。這種能力使此類機器人能夠在人類社會中有效
發(fā)表于 12-24 00:33
動態(tài)互動的。
該理論強調智能行為源于智能體的物理存在和行為能力,智能體必須具備感知環(huán)境并在其中執(zhí)行任務的能力。具身智能的實現(xiàn)涵蓋了機器
發(fā)表于 12-20 19:17
領域,如工業(yè)控制、智能家居、醫(yī)療設備等。
人工智能是計算機科學的一個分支,它研究如何使計算機具備像人類一樣思考、學習、推理和決策的能力。人工智能
發(fā)表于 11-14 16:39
10月29日資訊,據(jù)國際媒體報道,OpenAI訓練的ChatGPT在全球范圍內掀起熱潮后,多個國家紛紛加大對人工智能領域的投資,通過強化人才培養(yǎng)和基礎設施建設,積極推動人工智能技術的研
發(fā)表于 10-30 15:44
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人工智能指的是在某種程度上顯示出類似人類智能的設備。AI有很多技術,但其中一個很大的子集是機器學習——讓算法從數(shù)據(jù)中學習。
發(fā)表于 10-24 17:22
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、優(yōu)化等方面的應用有了更清晰的認識。特別是書中提到的基于大數(shù)據(jù)和機器學習的能源管理系統(tǒng),通過實時監(jiān)測和分析能源數(shù)據(jù),實現(xiàn)了能源的高效利用和智能化管理。
其次,第6章通過多個案例展示了人工智能
發(fā)表于 10-14 09:27
人工智能在科學研究中的核心技術,包括機器學習、深度學習、神經(jīng)網(wǎng)絡等。這些技術構成了AI for Science的基石,使得AI能夠處理和分析
發(fā)表于 10-14 09:16
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
發(fā)表于 10-14 09:12
RISC-V和Arm內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
隨著人工智能技術的不斷發(fā)展和普及,RISC-V在
發(fā)表于 09-28 11:00
目前人工智能在繪畫對話等大模型領域應用廣闊,ai4s也是方興未艾。但是如何有效利用ai4s工具助力科研是個需要研究的課題,本書對ai4s基本原理和原則,方法進行描訴,有利于總結經(jīng)驗,擬按照要求準備相關體會材料??茨芊裼兄谌腴T和提高ss
發(fā)表于 09-09 15:36
大力發(fā)展AI for Science的原因。
第2章從科學研究底層的理論模式與主要困境,以及人工智能三要素(數(shù)據(jù)、算法、算力)出發(fā),對AI for Science的技術支撐進行解讀。
第3章介紹了在
發(fā)表于 09-09 13:54
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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