An Unbiased View of Cuộc sống công nghệ AI

An Unbiased View of Cuộc sống công nghệ AI

Blog Article

Đây là trang tài liệu mình vẫn hay tham khảo khi mới bước chân vào lĩnh vực này.

Một số ví dụ bao gồm nền tảng Silver Nano để sử dụng các hạt nano bạc làm chất kháng khuẩn, kem chống nắng trong suốt dựa trên hạt nano, tăng cường sợi carbon bằng cách sử dụng hạt nano silica và ống nano carbon cho vải dệt chống ố.[26][27]

[40] Hiệu suất vật lý và kỹ thuật của các thiết kế mẫu đã được phân tích trong cuốn sách Nanosystems của Drexler.

THÔNG BÁO MỚI Thông báo V/v thu hồ sơ miễn giảm học phí, hỗ trợ chi phí học tập, trợ cấp xã hội cho sinh viên chính quy năm học 2024 – 2025

THÔNG BÁO_Về việc Nộp chứng chỉ ngoại ngữ quốc tế để miễn thi đánh giá năng lực tiếng Anh đầu vào chương trình Hoàn toàn tiếng Anh khóa 2024

Trong chăm sóc sức khỏe, trí tuệ nhân tạo đang cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân và tối ưu hóa hoạt động.

Lớp thứ tư là lớp ứng dụng, là phần hướng tới khách hàng của cấu trúc AI. Bạn có thể yêu cầu các hệ thống AI hoàn thành một số nhiệm vụ, tạo thông tin, cung cấp thông tin hoặc đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Lớp ứng dụng cho phép người dùng cuối tương tác với các hệ thống AI.

Một AI Engineer Cuộc sống công nghệ AI phải liên tục học hỏi và nghiên cứu để cải thiện mô hình thuật toán của mình, đó là công việc đòi hỏi nhiều chất xám và kiên trì.

Richard Smalley lập luận rằng tổng hợp cơ học là không thể do những khó khăn trong thao tác cơ học các phân tử riêng lẻ.

Một thí nghiệm chỉ ra rằng sự lắp ráp phân tử theo vị trí là có thể được thực Helloện bởi Ho và Lee tại Đại học Cornell vào năm 1999. Họ sử dụng kính Helloển vi quét đường hầm để di chuyển một phân tử cacbon monoxide (CO) đến một nguyên tử sắt (Fe) riêng lẻ nằm trên một tinh thể bạc phẳng, và liên kết hóa học CO với Fe bằng cách đặt một hiệu điện thế.

Trí tuệ nhân tạo có vô số các ứng dụng. Mặc dù không phải là danh sách đầy đủ, nhưng đây là lựa chọn các ví dụ làm nổi bật các trường hợp sử dụng AI đa dạng.

Trong khi việc sử dụng AI để tự động hóa các công việc cụ thể có thể mang lại lợi ích ngắn hạn về hiệu quả, nó cũng đặt ra những rủi ro tiềm ẩn không lường trước được.

Amazon SageMaker cung cấp các công cụ để đào tạo trước các FM ngay từ đầu để sử dụng chúng trong nội bộ.

AI có thể sử dụng máy học để phân tích khối lượng lớn dữ liệu nhanh hơn bất kỳ con người nào có thể so sánh.

Report this page