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嵌入式開發(fā)構(gòu)建可靠軟件系統(tǒng)的案例分析

嵌入式開發(fā)，作為電子工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)的交匯點(diǎn)，對軟件系統(tǒng)的穩(wěn)定性和效率提出了極高的要求。本文將結(jié)合具體案例，深入探討嵌入式開發(fā)中的可靠方法論，為開發(fā)者提供一套系統(tǒng)化的指導(dǎo)原則。

物聯(lián)網(wǎng)
2025-01-23

嵌入式開發(fā) 智能家居
生成式人工智能推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型變革

在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，生成式人工智能正以其獨(dú)特的魅力和強(qiáng)大的功能，成為推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型變革的關(guān)鍵力量。它不僅為企業(yè)帶來了前所未有的機(jī)遇，還在多個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。

物聯(lián)網(wǎng)
2025-01-16

數(shù)字化人工智能生成式
理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，第一部分什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工智能(AI)是為了模仿人類的認(rèn)知能力而設(shè)計(jì)的,它的許多應(yīng)用都是受我們的五感--視覺、聽覺、觸覺、味覺和嗅覺的啟發(fā)。在艾省, 想象力與計(jì)算機(jī)視覺相對應(yīng),使機(jī)器能夠解釋圖像和視頻。聽到由自然語言處理(NLP)和語音識別系統(tǒng)復(fù)制,使AI能夠理解和生成人類的語音。接觸通過觸覺反饋和機(jī)器人來模擬,這有助于機(jī)器人對物理互動(dòng)作出反應(yīng)。盡管不太先進(jìn), 品味和聞到通過原子能機(jī)構(gòu)驅(qū)動(dòng)的化學(xué)分析和食品及香味應(yīng)用傳感器進(jìn)行探索。

物聯(lián)網(wǎng)
2025-01-15

人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
人工智能零信任從一開始就建立安全

隨著人工智能(AI)繼續(xù)革命性的產(chǎn)業(yè),其在關(guān)鍵應(yīng)用中的作用繼續(xù)指數(shù)增長。所有這些創(chuàng)新帶來了越來越多的關(guān)注--我們?nèi)绾伪３諥I系統(tǒng)的安全?與傳統(tǒng)應(yīng)用程序不同的是,人工智能處理的是高度敏感的數(shù)據(jù)、復(fù)雜的模型和不適合傳統(tǒng)安全措施墻內(nèi)的龐大網(wǎng)絡(luò)。建立在確定的網(wǎng)絡(luò)周界內(nèi)的信任基礎(chǔ)上的傳統(tǒng)安全模式,在保護(hù)人工智能工作流的高度分布、動(dòng)態(tài)和敏感性質(zhì)方面證明是不夠的。在人工智能的背景下,敏感數(shù)據(jù)、復(fù)雜模型和分布式系統(tǒng)相互交叉,零信任提供了一種前瞻性的整體安全方法。

物聯(lián)網(wǎng)
2025-01-15

人工智能安全
線性規(guī)劃概念、公式和解決方法介紹

約束是解決優(yōu)化問題必須滿足的要求.它們被表示為線性不等式或涉及決策變量的方程。制約因素可能來自各種來源,如可用資源、預(yù)算限制、時(shí)間限制或有形法律。在線性規(guī)劃問題中,約束可分類如下:

物聯(lián)網(wǎng)
2025-01-15

線性規(guī)劃決策變量
制定優(yōu)化大型語言模型的策略

大型語言模型改變了自然語言處理(NLP) 通過生成類人的文本,回答復(fù)雜的問題,分析大量的信息,以令人印象深刻的準(zhǔn)確性。從客戶服務(wù)到醫(yī)學(xué)研究,他們能夠處理各種各樣的詢問并做出詳細(xì)的答復(fù),這使他們在許多領(lǐng)域都具有無價(jià)之寶。然而,隨著LLMS用于處理更多的數(shù)據(jù),它們在管理長文檔和高效檢索最相關(guān)的信息方面遇到挑戰(zhàn)。

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2025-01-15

NLP 大型語言模型
2025年界定軟件開發(fā)的5種AI趨勢

隨著2025年的臨近,軟件開發(fā)正處于一個(gè)變革時(shí)代的高峰。人工智能將繼續(xù)以驚人的速度發(fā)展,開發(fā)者將掌舵創(chuàng)造創(chuàng)新的以人工智能為動(dòng)力的解決方案,以改變產(chǎn)業(yè)。

物聯(lián)網(wǎng)
2025-01-15

2025 AI趨勢
安全部署LLMS與OWAS需要注意的10個(gè)要點(diǎn)

生成人工智能的采用正在加快步伐。僅僅10個(gè)月前相比,執(zhí)行率翻了一番,65%的受訪者說他們的公司經(jīng)常使用AI。對現(xiàn)有企業(yè)產(chǎn)生破壞性影響的承諾--或以新的和更有利可圖的方式向市場提供服務(wù)--正在推動(dòng)這方面的許多興趣。然而,許多采用者還沒有意識到眼前的安全風(fēng)險(xiǎn)。

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2025-01-15

LLMS OWAS
促進(jìn)可解釋的自然語言生成技術(shù)、挑戰(zhàn)和應(yīng)用

自然語言生成是從會(huì)話代理到內(nèi)容生成的應(yīng)用的核心。盡管取得了一些進(jìn)展,但之前的系統(tǒng)往往是"黑匣子",使開發(fā)者和用戶對其決策過程不確定?？山忉尩腁I(XAI)通過使nlg模型更具可解釋性和可控制性來彌補(bǔ)這一缺口。

物聯(lián)網(wǎng)
2025-01-15

自然語言 Nlg系統(tǒng)
符號化在LLMS中的作用有關(guān)系嗎

大型的語言模型(LMS),比如gpt-3、gpt-4,或者谷歌的伯特,已經(jīng)成為人工智能(AI)如何理解和處理人類語言的一個(gè)重要組成部分。但是在這些模型背后隱藏著一個(gè)很容易被忽視的過程: 符號化 .本文將解釋什么是符號化,為什么它如此重要,以及它是否可以避免。

物聯(lián)網(wǎng)
2025-01-14

符號化 LLMS
管理人工智能開發(fā)人員的軟件工程團(tuán)隊(duì)

不管它的行業(yè)如何,每個(gè)組織都有一個(gè)AI解決方案,正在致力于AI集成,或者在其路線圖中有一個(gè)計(jì)劃。雖然開發(fā)人員正在接受發(fā)展所需的各種技術(shù)技能的培訓(xùn),但高級領(lǐng)導(dǎo)必須側(cè)重于整合這些努力并使之與更廣泛的組織協(xié)調(diào)一致的戰(zhàn)略。在本文中,讓我們回顧一下整個(gè)AI產(chǎn)品環(huán)境。我們將確定組織可以在哪些領(lǐng)域增加重要的客戶價(jià)值,開發(fā)開發(fā)人員的必要技能,利用現(xiàn)代人工智能開發(fā)工具,以及構(gòu)建團(tuán)隊(duì)以提高效率。

物聯(lián)網(wǎng)
2025-01-14

人工智能軟件工程
理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，第二部分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類型

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類型

物聯(lián)網(wǎng)
2025-01-14

AI 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，第三部分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工智能

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人工智能transformer主要差異

物聯(lián)網(wǎng)
2025-01-14

人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
利用人工智能和數(shù)據(jù)庫技術(shù)刺激創(chuàng)新

本文全面概述了近年來在數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)領(lǐng)域取得的進(jìn)展,包括關(guān)系數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫。它概述了數(shù)據(jù)庫技術(shù)的現(xiàn)狀,確定了將影響未來數(shù)據(jù)庫管理的新興技術(shù),并討論了今后可能的研究和發(fā)展方向。在不斷變化的技術(shù)環(huán)境中,數(shù)據(jù)庫管理是許多企業(yè)和組織的基石。隨著數(shù)據(jù)量繼續(xù)呈指數(shù)增長,對更高效、可伸縮和安全的數(shù)據(jù)庫解決方案的需求變得至關(guān)重要。

物聯(lián)網(wǎng)
2025-01-14

數(shù)據(jù)庫人工智能
利用人工智能進(jìn)行有效知識管理的指南

如果有一個(gè)領(lǐng)域人工智能清楚地顯示了它的價(jià)值,那就是知識管理 .每個(gè)組織,無論規(guī)模大小,都被大量文件和會(huì)議記錄淹沒。這些文檔通常組織得很差,使任何人幾乎不可能閱讀、消化和掌握一切。然而,利用大型語言模型(LLMS)的力量,這個(gè)問題最終得到了解決。LLMS可以讀取各種數(shù)據(jù)并檢索答案,從而徹底改變我們管理知識的方式。

物聯(lián)網(wǎng)
2025-01-14

人工智能知識管理