lokasi sekarang:Rumah>Artikel teknikal>Peranti teknologi>AI
- Arah:
- semua web3.0 pembangunan bahagian belakang hujung hadapan web pangkalan data Operasi dan penyelenggaraan alat pembangunan rangka kerja php pengaturcaraan harian applet WeChat masalah biasa lain teknologi Tutorial CMS Java Tutorial sistem tutorial komputer Tutorial Perkakasan Tutorial mudah alih Tutorial perisian Tutorial permainan mudah alih
- Mengelaskan:
-
- Bagaimana analitik video AI dan inovasi awan membentuk strategi pencegahan jenayah
- Dalam persekitaran teknologi yang berkembang pesat, bidang keselamatan dan pencegahan jenayah sedang mengalami perubahan yang disebabkan oleh kecerdasan buatan (AI). Kecerdasan buatan dahulunya hanya wujud dalam cerita, tetapi kini ia merupakan bahagian penting dalam kehidupan seharian, termasuk cara kita mencegah jenayah. Alat analisis video dipacu kecerdasan buatan mengetuai peralihan ini, menandakan era baharu dalam pencegahan jenayah. Dengan menggunakan algoritma pembelajaran mesin, alat ini boleh menganalisis aliran data besar-besaran daripada pelbagai peranti dalam masa nyata. Keupayaan analitikal ini boleh mengesan anomali, mengenal pasti corak dan meramalkan ancaman yang muncul, meningkatkan keupayaan penguatkuasaan undang-undang tidak seperti sebelum ini. Pengawasan ramalan telah menjadi alat yang berkuasa dalam memerangi jenayah kami. Dengan menganalisis data jenayah sejarah, trend demografi dan faktor persekitaran, algoritma AI boleh meramalkan kawasan berisiko tinggi dan
- AI 292 2024-03-21 11:27:13
-
- Cara memanfaatkan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk meningkatkan keselamatan IoT
- Internet Perkara (IoT) sedang merevolusikan cara kita berinteraksi dengan teknologi, menghubungkan peranti dan sistem untuk meningkatkan kecekapan dan kemudahan. Walau bagaimanapun, rangkaian yang saling berkaitan juga menimbulkan cabaran keselamatan yang ketara. Untuk meningkatkan keselamatan IoT, memanfaatkan teknologi kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) telah menjadi penyelesaian yang menjanjikan. Dengan memanfaatkan kuasa kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, organisasi boleh secara proaktif mengesan ancaman, mengurangkan risiko dan meningkatkan postur keselamatan keseluruhan ekosistem IoT. Cabaran Keselamatan IoT Permukaan Serangan Pelbagai: Rangkaian luas peranti bersambung dalam persekitaran IoT menyediakan berbilang titik masuk yang berpotensi untuk penyerang siber. Segala-galanya daripada peranti rumah pintar kepada penderia industri boleh mengandungi potensi kelemahan dan perlu dipantau untuk menghalang akses tanpa kebenaran. betul
- AI 443 2024-03-21 08:51:18
-
- Satu artikel untuk memahami cabaran teknikal dan strategi pengoptimuman untuk memperhalusi model bahasa besar
- Hello semua, nama saya Luga. Hari ini kami akan terus meneroka teknologi dalam ekosistem kecerdasan buatan, terutamanya LLMFine-Tuning. Artikel ini akan terus menganalisis teknologi LLMFine-Tuning secara mendalam untuk membantu semua orang memahami mekanisme pelaksanaannya dengan lebih baik supaya ia boleh digunakan dengan lebih baik pada pembangunan pasaran dan bidang lain. LLM (LargeLanguageModels) menerajui gelombang baharu teknologi kecerdasan buatan. AI lanjutan ini mensimulasikan kebolehan kognitif dan bahasa manusia dengan menganalisis sejumlah besar data menggunakan model statistik untuk mempelajari corak kompleks antara perkataan dan frasa. Fungsi berkuasa LLM telah menimbulkan minat yang kuat daripada banyak syarikat terkemuka dan peminat teknologi, yang tergesa-gesa untuk menerima pakai yang didorong oleh kecerdasan buatan ini
- AI 622 2024-03-20 23:01:02
-
- Stable Video 3D membuat penampilan pertama yang mengejutkan: satu imej menghasilkan video 3D tanpa bintik buta dan berat model dibuka
- StabilityAI mempunyai ahli baharu dalam keluarga model besarnya. Semalam, selepas melancarkan StableDiffusion dan StableVideoDiffusion, StabilityAI membawakan model penjanaan video 3D yang besar "StableVideo3D" (SV3D) kepada komuniti. Model ini dibina di atas StableVideoDiffusion, dan kelebihan utamanya ialah ia meningkatkan kualiti penjanaan 3D dan konsistensi berbilang paparan dengan ketara. Berbanding dengan StableZero123 sebelumnya yang dilancarkan oleh StabilityAI dan sumber terbuka bersama Zero123-XL, kesan model ini adalah lebih baik. pada masa ini,
- AI 958 2024-03-20 22:31:18
-
- Cloudera melancarkan pelbagai fungsi yang menyepadukan perkhidmatan mikro NVIDIA: membuka kunci potensi data dan mempercepatkan aplikasi AI generatif perusahaan
- Remus Lim, naib presiden kanan Cloudera Asia Pasifik, menekankan hubungan pelengkap antara kedudukan utama NVIDIA dalam pengkomputeran kecerdasan buatan dan kepakaran Cloudera dalam pengurusan data. Beliau berkata kerjasama antara kedua-duanya akan membantu pelanggan membina model yang boleh memberikan data dan pandangan yang sangat tepat. Model ini akan dijalankan dalam persekitaran pembelajaran mesin (ML) yang selamat, dipercayai oleh perusahaan dan dapat memenuhi keperluan yang berubah-ubah. Lim menekankan bahawa mereka teruja untuk membantu pelanggan dalam mempercepatkan perjalanan kecerdasan buatan mereka, mencapai peralihan yang lancar daripada peringkat penerokaan dan percubaan AI kepada penggunaan berskala besar di seluruh organisasi. Beijing, 20 Mac 2024 - Baru-baru ini, Cloudera, syarikat data kecerdasan buatan perusahaan yang dipercayai
- AI 694 2024-03-20 16:50:48
-
- Google mengeluarkan model 'Vlogger': satu gambar menghasilkan video 10 saat
- Google telah mengeluarkan rangka kerja video baharu: anda hanya memerlukan gambar wajah anda dan rakaman ucapan anda untuk mendapatkan video ucapan anda yang seperti hidup. Panjang video adalah berubah-ubah, dan contoh semasa yang dilihat adalah sehingga 10s. Anda boleh melihat bahawa kedua-dua bentuk mulut dan ekspresi muka adalah sangat semula jadi. Jika imej input meliputi seluruh bahagian atas badan, ia juga boleh digunakan dengan pelbagai gerak isyarat: netizen berkata selepas membacanya: Dengan itu, kami tidak perlu lagi membetulkan rambut kami dan berpakaian untuk persidangan video dalam talian pada masa hadapan. Nah, anda boleh mengambil potret dan merakam audio pertuturan (kepala anjing manual) dan menggunakan suara anda untuk mengawal potret untuk menghasilkan video Rangka kerja ini dipanggil VLOGGER. Ia terutamanya berdasarkan model resapan dan mengandungi dua bahagian: satu ialah gerakan manusia-ke-3D rawak (gerakan manusia-ke-3D).
- AI 442 2024-03-20 16:41:48
-
- Kesan dwi Kecerdasan Buatan terhadap kuasa dan kemampanan pusat data
- Pusat data menghadapi cabaran yang semakin meningkat dalam meningkatkan kecekapan tenaga dan kuasa mengurus. Apabila beban kerja dipacu AI bertambah banyak, tekanan sumber pada pusat data terus meningkat, meningkatkan kebimbangan mengenai penggunaan tenaga dan kelestarian alam sekitar. Diramalkan menjelang 2026, penggunaan kuasa pusat data global mungkin lebih daripada dua kali ganda. Ini menunjukkan bahawa industri pusat data perlu meningkatkan usaha untuk mengambil langkah-langkah untuk meningkatkan kecekapan tenaga dan mengurangkan sisa tenaga yang tidak perlu untuk menghadapi cabaran masa depan. Untuk mengurangkan penggunaan tenaga, pusat data boleh menggunakan sistem penyejukan yang lebih cekap, mengoptimumkan penggunaan pelayan, melaksanakan pemulihan tenaga dan cara teknikal yang lain. Pada masa yang sama, kerajaan, organisasi industri dan perusahaan juga perlu bekerjasama Peranan kecerdasan buatan dalam pusat data akan menghasilkan perubahan asas.
- AI 1082 2024-03-20 15:41:27
-
- Bagaimana untuk menulis kod LoRA dari awal, berikut adalah tutorial
- LoRA (Low-RankAdaptation) ialah teknik popular yang direka untuk memperhalusi model bahasa besar (LLM). Teknologi ini pada asalnya dicadangkan oleh penyelidik Microsoft dan dimasukkan ke dalam kertas kerja "LORA: MODEL BAHASA BESAR PENDAPAT RENDAH". LoRA berbeza daripada teknik lain kerana bukannya melaraskan semua parameter rangkaian saraf, ia memfokuskan pada mengemas kini sebilangan kecil matriks peringkat rendah, dengan ketara mengurangkan jumlah pengiraan yang diperlukan untuk melatih model. Memandangkan kualiti penalaan halus LoRA adalah setanding dengan penalaan halus model penuh, ramai orang memanggil kaedah ini sebagai artifak penalaan halus. Sejak dikeluarkan, ramai yang ingin tahu tentang teknologi ini dan ingin memahaminya dengan lebih baik dengan menulis kod
- AI 407 2024-03-20 15:06:45
-
- Bagaimana untuk mencipta nilai perniagaan maksimum melalui pengoptimuman proses
- Penambahbaikan kepada proses utama boleh menjimatkan berjuta-juta dolar perniagaan setiap tahun dan bukan sahaja meningkatkan aliran tunai, tetapi juga memberikan banyak faedah lain seperti peningkatan pematuhan, peningkatan penglibatan dengan pelanggan, pekerja dan calon, dan banyak lagi. Walau bagaimanapun, adalah penting untuk ambil perhatian bahawa dengan pengoptimuman proses merentas sistem korporat yang kompleks, adalah mudah untuk menghadapi kesukaran yang boleh menyebabkan rancangan pengoptimuman terhenti atau tidak menyedari nilainya sepenuhnya. Dengan mengikut langkah paling berkesan untuk transformasi proses yang boleh diambil tindakan, perniagaan boleh mendapatkan hasil terbaik daripada usaha pengoptimuman proses mereka. Pematuhan kepada amalan terbaik amat penting bagi organisasi yang merancang untuk memanfaatkan kecerdasan buatan dan automasi untuk mengoptimumkan proses. Walaupun automasi dipacu AI boleh menyelaraskan proses, teknologi yang sama boleh membawa kepada
- AI 439 2024-03-20 15:01:27
-
- Keluaran baharu sumber terbuka AI Kestabilan: Penjanaan 3D memperkenalkan model penyebaran video, ketekalan kualiti meningkat, 4090 boleh dimainkan
- StabilityAI, syarikat di sebalik StableDiffusion, telah melancarkan sesuatu yang baharu. Apa yang dibawa kali ini ialah perkembangan baharu dalam grafik 3D: StableVideo3D (SV3D) berdasarkan StableVideoDiffusion, yang boleh menjana jejaring 3D berkualiti tinggi dengan hanya satu gambar. StableVideoDiffusion (SVD) ialah model yang dikeluarkan oleh StabilityAI sebelum ini untuk menjana video resolusi tinggi. Kemunculan SV3D menandakan kali pertama model penyebaran video telah berjaya digunakan dalam bidang penjanaan 3D. Pegawai menyatakan bahawa berdasarkan ini, SV3D telah meningkatkan kualiti dan ketekalan paparan penjanaan 3D. Berat model masih sumber terbuka, tetapi hanya boleh digunakan untuk bukan
- AI 917 2024-03-20 14:25:18
-
- Permintaan kukuh untuk AI dalam kalangan perusahaan mendorong kepercayaan AI dan pasaran keselamatan
- Dijangka menjelang 2030, saiz pasaran amanah, pengurusan risiko dan pengurusan keselamatan buatan global dijangka mencecah AS$7.44 bilion. Penyelidik menjangkakan pasaran akan berkembang pada CAGR sebanyak 21.3% dari 2024 hingga 2030. Memandangkan organisasi semakin mengamalkan kecerdasan buatan, kebimbangan tentang berat sebelah, kebolehjelasan dan kelemahan keselamatan telah meningkat, menjadikan penyelesaian Kepercayaan Kecerdasan Buatan, Pengurusan Risiko dan Keselamatan (TRISM) adalah penting untuk menguruskan risiko ini dengan berkesan. Pengawal selia semakin menumpukan pada mempromosikan sistem AI yang bertanggungjawab dan boleh dipercayai, selaras dengan pertumbuhan berterusan dalam permintaan untuk penyelesaian AI TRISM. Permintaan untuk aplikasi AI yang selamat dan boleh dipercayai dalam industri yang berbeza juga semakin meningkat, jadi AITRISM diperlukan untuk mengurangkan
- AI 1097 2024-03-20 12:30:23
-
- Kesetiaan adalah setinggi ~98%. Penyelidikan 'AI + Optik' Universiti Teknologi Guangzhou diterbitkan dalam sub-jurnal Alam Semulajadi memperkasakan pemultipleksan optik bukan ortogon.
- Editor|XDalam pemultipleksan optik, keortogonan antara saluran memainkan peranan yang penting. Keortogonan ini memastikan bahawa isyarat antara saluran yang berbeza tidak mengganggu antara satu sama lain, membolehkan penghantaran data yang cekap. Sistem pemultipleksan optik boleh menghantar berbilang saluran data pada masa yang sama, dengan berkesan meningkatkan penggunaan gentian optik. Walau bagaimanapun, sistem sedemikian juga tidak dapat tidak mengenakan had atas kapasiti pemultipleksan. Di sini, Makmal Utama Teknologi Fotonik Fusion Synaesthetic Kementerian Pendidikan Universiti Teknologi Guangdong membangunkan pemultipleksan cahaya bukan ortogon pada gentian optik berbilang mod (MMF) berdasarkan rangkaian neural dalam, yang dipanggil rangkaian pengambilan medan cahaya Speckle (Speckle). rangkaian pengambilan medan cahaya, SLRnet ), ia boleh mempelajari berbilang lampu input bukan ortogon yang mengandungi pengekodan maklumat
- AI 495 2024-03-20 10:13:09
-
- Bagaimanakah Gen AI boleh digunakan dalam industri?
- Untuk mengembangkan penggunaan GenAI, organisasi perindustrian perlu menjadikan penggunaan mudah digunakan dan menyepadukan teknologi ke dalam aliran kerja biasa. Penyenaraian ChatGPT membolehkan orang ramai melihat kuasa dan potensi kecerdasan buatan generatif (GenAI). Nampaknya semua jenis organisasi telah menerima teknologi ini dan menggunakannya. Walau bagaimanapun, adalah satu perkara untuk memberikan jawapan kepada soalan mudah (petunjuk). Persoalan sebenar ialah, bagaimana organisasi boleh menggunakannya dengan selamat dan berkesan untuk memberi impak yang paling besar tanpa mengganggu operasi Sebelum mendekati soalan ini, kita perlu memahami dengan betul kes penggunaan ChatGPT dan GenAI? Sejak pelancaran ChatGPT, bilangan pengguna telah berkembang pesat, mencecah 100 juta pengguna aktif dalam masa dua bulan sahaja, menetapkan kadar pertumbuhan terpantas untuk pengguna aplikasi.
- AI 1043 2024-03-19 22:34:02
-
- Dilahirkan untuk pemanduan autonomi, Lightning NeRF: 10 kali lebih pantas
- Ditulis di atas & pemahaman peribadi pengarang Penyelidikan terkini telah menekankan prospek aplikasi NeRF dalam persekitaran pemanduan autonomi. Walau bagaimanapun, kerumitan persekitaran luar, ditambah dengan sudut pandangan terhad dalam adegan memandu, merumitkan tugas membina semula geometri pemandangan dengan tepat. Cabaran ini selalunya mengakibatkan kualiti pembinaan semula berkurangan dan tempoh latihan dan persembahan yang lebih lama. Untuk menangani cabaran ini, kami melancarkan LightningNeRF. Ia menggunakan perwakilan pemandangan hibrid yang cekap yang mengeksploitasi secara berkesan geometri lidar dalam senario pemanduan autonomi. LightningNeRF meningkatkan prestasi sintesis paparan novel NeRF dengan ketara dan mengurangkan overhed pengiraan. Dengan menganalisis set data dunia sebenar (seperti KITTI-360, Argoverse2
- AI 687 2024-03-19 18:19:08
-
- Kerajaan Jepun akan membincangkan penyeliaan undang-undang AI: menyekat penyebaran maklumat palsu, gagal menyelia atau dihukum
- Menurut berita pada 18 Mac, Agensi Berita Kyodo melaporkan bahawa kerajaan Jepun akan mula meneroka penyeliaan undang-undang bagi pembangun kecerdasan buatan (AI) berskala besar dan merancang untuk menetapkan penalti bagi kegagalan untuk memperbaiki sepenuhnya tindakan balas terhadap maklumat palsu. Sikap kerajaan Jepun sebelum ini terhadap kecerdasan buatan dan bidang lain adalah untuk "menghormati usaha bebas perusahaan." Walau bagaimanapun, kerana AI membawa banyak masalah seperti penyebaran maklumat palsu dan pelanggaran, ia telah menilai bahawa adalah perlu untuk mengambil langkah-langkah itu. "menyasarkan AI secara langsung." Laporan itu menyebut apabila negara dan wilayah seperti Kesatuan Eropah (EU) telah mula memperkenalkan peraturan mandatori mengenai AI, Jepun juga mula mengubah dasarnya. Negara itu akan mengadakan "mesyuarat strategi AI" yang terdiri daripada pakar dan lain-lain dalam masa terdekat, dan kerajaan dijangka menimbulkan persoalan tentang keperluan untuk tahap peraturan tertentu.
- AI 905 2024-03-19 18:19:02