當人類站在生成式人工智能(Generative AI)的技術(shù)奇點上回望,會發(fā)現(xiàn)這場革命早已超越了工具迭代的范疇——它正在重新定義人類與技術(shù)的協(xié)作模式,重塑職業(yè)世界的運行邏輯。生成式人工智能認證的誕生
發(fā)表于 05-23 09:29
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在人工智能技術(shù)滲透至社會毛細血管的今天,生成式人工智能(Generative AI)的崛起正在改寫人類與技術(shù)的協(xié)作范式。從ChatGPT引爆的全球熱潮,到Sora模型推動的文生視頻革命,這項技術(shù)不僅
發(fā)表于 05-23 09:17
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2024年山東省“技能興魯”職業(yè)技能大賽——第九屆山東省電子信息行業(yè)職業(yè)技能競賽人工智能綜合技術(shù)應(yīng)用(人工智能訓(xùn)練師)賽項在濰坊工程職業(yè)學院
發(fā)表于 02-11 11:44
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人工智能行業(yè)所圍繞的是一個受技術(shù)進步、社會需求和監(jiān)管政策影響的動態(tài)環(huán)境。機器學習、自然語言處理和計算機視覺方面的技術(shù)進步,加速了人工智能的發(fā)展和應(yīng)用。包括醫(yī)療保健、金融和制造業(yè)在內(nèi)的各個行業(yè)對自動化
發(fā)表于 12-23 11:18
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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(lǐng)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 ? 人工智能的發(fā)展可以追溯到幾十年前,但近年來,隨著
發(fā)表于 12-07 11:29
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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(yù)見更多創(chuàng)新應(yīng)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(lǐng)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
。
4. 對未來生命科學發(fā)展的展望
在閱讀這一章后,我對未來生命科學的發(fā)展充滿了期待。我相信,在人工智能技術(shù)的推動下,生命科學將取得更加顯著的進展。例如,在藥物研發(fā)領(lǐng)域,AI技術(shù)將幫助科學家們更加
發(fā)表于 10-14 09:21
的同時,確保其公正性、透明度和可持續(xù)性,是當前和未來科學研究必須面對的重要課題。此外,培養(yǎng)具備AI技能的科研人才,也是推動這一領(lǐng)域發(fā)展的關(guān)鍵。
4. 激發(fā)創(chuàng)新思維
閱讀這一章,我被深深啟發(fā)的是人工智能
發(fā)表于 10-14 09:12
RISC-V在人工智能圖像處理領(lǐng)域的應(yīng)用前景十分廣闊,這主要得益于其開源性、靈活性和低功耗等特點。以下是對RISC-V在人工智能圖像處理應(yīng)用前景的詳細分析:
一、RISC-V的基本特點
RISC-V
發(fā)表于 09-28 11:00
人工智能ai 數(shù)電 模電 模擬集成電路原理 電路分析 想問下哪些比較容易學 不過好像都是要學的
發(fā)表于 09-26 15:24
目前人工智能在繪畫對話等大模型領(lǐng)域應(yīng)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(jié)經(jīng)驗,擬按照要求準備相關(guān)體會材料。看能否有助于入門和提高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(shù)支撐進行解讀。
第3章介紹了在
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(lǐng)域的應(yīng)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(xùn)練和推理過程加速:FPGA可以用來加速深度學習的訓(xùn)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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