人工智能技术文章
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- 山东省元宇宙产业创新发展联盟揭牌成立
- 2023年9月22日，青岛成功举办了国际虚拟现实创新大会。大会邀请到山东省委副书记、青岛市委书记陆治原出席并发表了讲话。此次大会由山东省工业和信息化厅、青岛市人民政府联合主办，山东电子学会、山东省信息产业协会等多家单位协办。大会以“虚实共生，万物智联”为主题，融合了会议、展览和竞赛，设立了“1+1+7”系列论坛活动，邀请相关专家就元宇宙、XR生态、虚拟现实、人工智能、智能制造、人工智能与游戏等热门话题进行信息分享和深入研讨在会议上，山东省工业和信息化厅一级巡视员罗新军和崂山区委书记张元升为山东省元宇宙产业
- 科技周边 · 人工智能 | 3年前 | 创新发展 元宇宙产业 联盟揭牌 498浏览 收藏
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- 复旦NLP团队发布80页大模型Agent综述，一文纵览AI智能体的现状与未来
- 近期，复旦大学自然语言处理团队（FudanNLP）推出LLM-basedAgents综述论文，全文长达86页，共有600余篇参考文献！作者们从AIAgent的历史出发，全面梳理了基于大型语言模型的智能代理现状，包括：LLM-basedAgent的背景、构成、应用场景、以及备受关注的代理社会。同时，作者们探讨了Agent相关的前瞻开放问题，对于相关领域的未来发展趋势具有重要价值。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2309.07864.pdfLLM-basedAgent论文列表：https
- 科技周边 · 人工智能 | 3年前 | 工程 agent FudanNLP 498浏览 收藏
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- 学而思CTO田密：正在开发个性化学习产品AI Tutor 有望在近期开启内测
- 最近，在巴黎总部举行了数字学习领域的年度盛会——“数字学习周”。学而思教育集团的首席技术官田密以“基于LLM技术实现大规模的因材施教”为题发表了主题演讲田密在演讲中介绍了学而思MathGPT的最新情况，并分享了学而思如何利用LLM技术（大型语言模型）实现大规模个性化学习。他还透露，学而思将在不久的将来推出基于MathGPT的产品级应用AITutor田密作为学而思教育集团的首席技术官，在“数字学习周”的主论坛上发表了主题演讲田密提到，学而思成立20年以来一直在探索真正的个性化学习技术。LLM技术的兴起为解决
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- AI教育中数据收集和分析的重要性
- 随着人工智能的普及，在线教育也迎来了挑战和机遇。本文将深入探讨AI教育中数据收集与处理以及机器学习算法在个性化学习中的应用，结合相关成功案例和建议，为推动AI教育发展提供一些启示。随着人工智能技术快速发展，在线教育领域也迎来了崭新的机遇和挑战。而数据收集和分析作为AI教育中不可或缺的环节，起到了至关重要的作用。通过有效地获取、整理和分析学生相关的定量和定性数据，可以为每位学生提供贴合其具体需求和潜力挖掘的优质教育服务。本文将深入探讨AI教育中数据收集与处理以及机器学习算法在个性化学习中的应用，并分享一些成
- 科技周边 · 人工智能 | 3年前 | 数据分析 数据收集 AI教育 498浏览 收藏
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- IOTE深圳物联网展9月来袭，超实用的参观指南提前收藏！
- 详细内容可以关注“物联网展”公众号查看！
- 科技周边 · 人工智能 | 3年前 | 物联网展 | 参观指南 | 深圳 498浏览 收藏
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- 爆款文案创作秘籍：AI助手助力打造引人注目的产品文案！
- 你有没有碰到过写文案时突然卡壳的情况？别担心，现在有稿见AI助手来帮忙了！它不只是个名字，它在创作文案时能给你提供强大的支持和灵感。快来看看，它是如何在产品营销中打造引人注目的文案！重写后的内容：首先，在撰写文案时最重要的是要吸引读者的注意力，让他们停下手头的工作，对你的产品产生兴趣。这时候，AI写作工具就能派上用场了！它能够利用先进的算法和语言模型，帮助你生成独特而引人注目的开头，让你的文案立刻脱颖而出。无论是标题、副标题还是开场白，它都能为你提供优质的创意和充满趣味的句子重写内容如下：其次，AI助手不
- 科技周边 · 人工智能 | 3年前 | 498浏览 收藏
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- 猴子“意念”玩游戏！世界人工智能大会展示国内脑机接口新成果 还可应用于抑郁、阿尔茨海默丨WAIC 2023
- 每经记者：许立波每经编辑：文多近年来，随着脑机接口从概念设计走向临床，这一技术不仅在科研领域掀起巨大的波澜，也受到资本的强烈追捧。脑机接口在医疗、教育、娱乐等诸多领域都孕育着无限可能，但距离这一技术真正落地，还需要等待多久？7月6日下午，2023年世界人工智能大会“脑机智能与数字生命”主题论坛在上海世博展览馆召开。中国科学院院士、神经科学家张旭表示，脑机接口技术在多学科融合方面是由信息时代向脑机时代发展的必由之路，也是人类生活方式的跨越。“脑机接口代表一种新兴的颠覆性的技术领域，势必掀起新一轮科技技术的浪
- 科技周边 · 人工智能 | 3年前 | 498浏览 收藏
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- 两小时就能超过人类！DeepMind最新AI速通26款雅达利游戏
- DeepMind的AI智能体，又来卷自己了！注意看，这个名叫BBF的家伙，只用2个小时，就掌握了26款雅达利游戏，效率和人类相当，超越了自己一众前辈。要知道，AI智能体通过强化学习解决问题的效果一直都不错，但最大的问题就在于这种方式效率很低，需要很长时间摸索。图片而BBF带来的突破正是在效率方面。怪不得它的全名可以叫Bigger、Better、Faster。而且它还能只在单卡上完成训练，算力要求也降低许多。BBF由谷歌DeepMind和蒙特利尔大学共同提出，目前数据和代码均已开源。最高可取得人类5倍成绩用
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- 人工智能推动可持续发展的五大方式
- 财富500强全球技术服务公司DXCTechnology预测，软件将在未来五年内以五种方式帮助创造更可持续的未来。DXC首席技术策略师HenrikHvidJensen说：“技术在可持续发展的几乎每个方面都发挥着巨大的作用——从提高生产力、效率和成本节约，到监控和建模进展。“作为全球IT服务领导者，DXC看到了技术将帮助我们在未来五年推动可持续发展的许多关键方式。”1、组织将采用循环经济商业模式在全球范围内，自然资源正在减少，为满足全球需求而增加的开采对环境产生了负面影响。DXC表示，为了建立一个不产生废物的
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- 人工智能进入绿植界，智能庭院市场初具规模
- 文/StephenWunker结合温度、水和运动传感器，为家庭维护和居家安全保驾护航的智能家居进入消费市场已有二十年之久。但智能庭院又是什么？尽管这是新兴事物，一家名为ePlant的初创公司认为他们知道这个趋势的发展方向。根据ePlant首席执行官格雷厄姆·海恩（GrahamHine）的说法，“人们不仅喜爱树木，庭院对房地产价值也有着令人震惊的影响。”事实上，美国全国房地产经纪人协会报告称，景观设计对房屋售价的影响可达30%。改善景观树木的健康状况有情感与经济双方面的影响。之前，合适的树木养护方案操作复杂
- 科技周边 · 人工智能 | 3年前 | 人工智能 绿植 智能庭院 498浏览 收藏
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- 微软：目前不会涉足 VR，该市场实在太小
- 【环球网科技综合报道】6月21日消息，据外媒报道，微软游戏工作室的负责人马特·布蒂表示，微软目前不打算进入VR和AR领域。他解释称，这个市场还太小，无法满足微软的游戏成功标准。据介绍，微软的游戏需要达到大约一千万玩家的规模才算成功，而目前VR和AR领域还没有这么多受众。据此前报道，微软游戏部门负责人斯宾塞也曾表达过对VR的观点。斯宾塞表示，他喜欢游戏行业开拓不同领域，但是VR不是微软的重点。虽然Xbox不支持VR，但他希望有一天这个领域会变得如此重要，以至于微软不得不加入。外媒认为，在VR方面，微软与Me
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- 商汤推出AI围棋机器人，对弈练棋不伤眼，是孩子的专业围棋陪练
- 七年前人类和AI上演的围棋人机大战举世瞩目，将围棋这项历史悠久的智力运动带进了AI时代，AI也从人类的对手逐渐转变为职业棋手训练提升的重要助手。今天，一款“有手有眼”的AI下棋机器人，把前沿的AI技术带进家庭场景，让广大青少年在成长之路上也能有“AI”相伴，开启高水平的进阶之路。2023年6月14日，商汤科技召开新品发布会，隆重推出专为学习围棋的青少年而设计的“元萝卜SenseRobot”AI下棋机器人围棋版。作为“元萝卜”家族的新成员，该产品融合了商汤领先的AI和机械臂技术，可在真实棋盘上实现围棋练习和
- 科技周边 · 人工智能 | 3年前 | 围棋机器人 商汤AI 专业陪练 498浏览 收藏
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- 猛玛麦克风新品 LARK MAX 发布：一键降噪 2.0，售价 1499 元起
- IT之家5月17日消息，MOMA猛玛于昨日正式发布了旗下的麦克风新品LARKMAX，售价1499元起。猛玛LARKMAX首先将一键降噪功能升级到2.0版本，采用全新算法识别噪音和人声，在降噪的同时避免削弱人声低频部分。该麦克风可包容的最大声压级达128dBSPL，最大信噪比为70dB，板载8G内录，麦克风可单独用作录音笔或备份音频。续航方面，猛玛LARKMAX采用了“收纳+充电+配对”一体充电盒，发射器单次续航7.5小时，接收器单次续航9小时，搭配充电盒总续航22小时。此外，猛玛LARKMAX采用了双天线
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- 记者亲测GPT-4实际能力 围观这十种职业“受虐”现场
- 作为OpenAI公司开发的一种生成式人工智能工具，有关学者以“阿拉丁神灯”和“潘多拉魔盒”来比喻ChatGPT所隐藏的潜能和可能带来的风险。自其发布以来，有关ChatGPT是否会取代人类工作的讨论
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- sklearn 中的两个半监督标签传播算法 LabelPropagation和LabelSpreading
- 标签传播算法是一种半监督机器学习算法，它将标签分配给以前未标记的数据点。要在机器学习中使用这种算法，只有一小部分示例具有标签或分类。在算法的建模、拟合和预测过程中，这些标
- 科技周边 · 人工智能 | 3年前 | 算法 机器学习 498浏览 收藏
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