w88 ngo tạo ra giá trị xã hội mới nhờ AI và w88 ngo sử dụng dữ liệu I

Kiến trúc của chức năng cộng tác AI thế hệ mở rộng MartSolution

Takeshi Kuroda

Tóm tắt Bài viết này mô tả chức năng cộng tác AI tổng hợp ``Báo cáo hướng dẫn khách'' được triển khai trong công cụ BI hỗ trợ xây dựng hệ thống thông tin ``MartSolution'' do BIPROGY cung cấp MartSolution là sản phẩm có công cụ báo cáo cốt lõi Để giải quyết tình trạng số lượng báo cáo tăng cao do các công cụ báo cáo hoạt động lâu ngày, gây khó khăn cho w88 ngo tìm kiếm thông tin, chúng tôi đã xây dựng RAG cho MartSolution sử dụng báo cáo làm thông tin bên ngoài và triển khai chức năng hỗ trợ tìm kiếm thông tin bằng ngôn ngữ tự nhiên Bằng cách tìm kiếm thông tin thông qua các báo cáo, chúng tôi đã tạo ra một môi trường nơi có thể nhận được câu trả lời dựa trên dữ liệu có độ tin cậy cao bằng cách sử dụng logic nghiệp vụ và đặc quyền truy cập được triển khai trong báo cáo

Tải xuống [PDF] (513,6 KB)Mở trong cửa sổ mới

Phát triển nguyên mẫu tìm kiếm bằng cấu trúc biểu đồ

Tatsuhiko Ueki, Yukinobu Makihara

Tóm tắt Trong xã hội thông tin ngày nay, lượng tài nguyên thông tin tích lũy ngày càng tăng nhưng dữ liệu được lưu trữ ở các vị trí riêng biệt giữa các tổ chức và cá nhân và các kho dữ liệu đã trở thành một vấn đề Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi mong muốn thực hiện tìm kiếm toàn diện bằng cách kết nối thông tin bị phân mảnh bằng cấu trúc biểu đồ Bước đầu tiên trong phương pháp này, chúng tôi đã xây dựng một nguyên mẫu chuyển đổi dữ liệu thành siêu đồ thị và thực hiện tìm kiếm toàn diện bằng cách sử dụng bước đi ngẫu nhiên có trọng số Để thử nghiệm, chúng tôi đã chọn công w88 ngo tìm kiếm bằng sáng chế trong lĩnh vực sở hữu trí tuệ làm trường hợp sử dụng, chuyển đổi dữ liệu bằng sáng chế thành biểu đồ và đánh giá tính chính xác của tìm kiếm Kết quả là nguyên mẫu đề xuất đạt được độ chính xác cao hơn so với tìm kiếm từ khóa được sử dụng làm giá trị tham chiếu Trong tương lai, chúng tôi có kế hoạch thúc đẩy nghiên cứu về tự động hóa w88 ngo điều chỉnh tham số tìm kiếm và kết hợp các dữ liệu khác nhau

Tải xuống [PDF] (576,3 KB)Mở trong cửa sổ mới

Lazarus AI cho thấy tiềm năng của LLM cục bộ nhằm đáp ứng chủ quyền dữ liệu sắp tới

Kio Aoki

Tóm tắt Với sự lan rộng của AI sáng tạo, các rủi ro bảo mật mới từ AI bóng tối và các tác nhân AI tự trị đang xuất hiện và mối quan tâm ngày càng tăng đối với LLM cục bộ, có thể được vận hành dưới sự kiểm soát của công ty mà không truyền dữ liệu ra bên ngoài Như nghiên cứu điển hình trong nước cho thấy, LLM địa phương đang ở giai đoạn thực tế và điều quan trọng là phải áp dụng nó dần dần từ PoC, giả định rằng hoạt động được cải tiến liên tục Uniadex coi Lazarus AI, chuyên khai thác và giám sát, là cốt lõi của các hoạt động kết hợp xử lý tính bảo mật và khả năng xác minh

Tải xuống [PDF] (645,6 KB)Mở trong cửa sổ mới

Khả năng và hạn chế của w88 ngo hỗ trợ phân tích dạng sóng biến dạng bằng cách sử dụng AI được tạo ra dựa trên w88 ngo so sánh dự đoán hao mòn và dấu hiệu vết nứt trong quá trình tạo hình ép

Masataka Nagashima

Tóm tắt Chúng tôi đã cố gắng sử dụng AI tổng quát, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), để hỗ trợ phân tích dữ liệu chuỗi thời gian từ các cảm biến biến dạng và tải được lắp đặt trên khuôn trên dây chuyền sản xuất thực tế Thông qua đó, chúng tôi mong muốn tạo ra một quy trình giúp các kỹ sư không chuyên về CNTT dễ dàng tham gia vào thiết kế tính năng, trực quan hóa và thiết kế phát hiện sự bất thường Để dự đoán độ mòn của chày xuyên thấu, thiết kế tính năng dựa trên căn chỉnh và phân đoạn pha là hiệu quả, đồng thời LLM góp phần tổ chức giả thuyết, tạo mã và tạo mẫu trực quan Mặt khác, mặc dù phương pháp này có hiệu quả trong w88 ngo cải thiện tốc độ tiền xử lý và trực quan hóa ban đầu trong w88 ngo phát hiện các dấu hiệu vết nứt trong quá trình vẽ, nhưng vẫn có một giới hạn trong w88 ngo xác định tự động giai đoạn xuất hiện Thông qua những so sánh này, chúng tôi cho thấy giải pháp thực tế hiện nay nằm ở w88 ngo phân chia vai trò trong đó con người chịu trách nhiệm tìm hiểu hiện tượng và thiết kế các quan điểm đánh giá, trong khi LLM chịu trách nhiệm quy trình hóa, tái tạo và hỗ trợ giải thích

Tải xuống [PDF] (982,8 KB)Mở trong cửa sổ mới

Báo cáo thực tế về PoC và triển khai sản xuất thế hệ AI x RAG trên trang hỗ trợ quản lý nông nghiệp AgriweB

Hiroki Saito

Tóm tắt Bài viết này báo cáo về w88 ngo thiết kế và triển khai ``AI hỗ trợ quản lý'', một AI tương tác áp dụng AI và RAG thế hệ cho trang web hỗ trợ quản lý nông nghiệp AgriweB, từ PoC đến triển khai sản xuất Bằng cách sắp xếp các điểm đang tranh chấp bắt đầu từ một cuộc tham vấn mơ hồ và thiết kế một cuộc đối thoại (bao gồm các câu hỏi bổ sung và câu hỏi tương tự) hướng dẫn người dùng đến nội dung chuyên ngành có tài liệu tham khảo, chúng tôi đã hỗ trợ w88 ngo tìm hiểu cụ thể và sâu sắc các vấn đề khó giải quyết bằng các phương pháp thông thường Chúng tôi đã xác nhận tính hiệu quả và khả năng hoạt động thông qua PoC và triển khai nó như một dịch vụ có thể được cung cấp liên tục thông qua phối hợp xác thực, cấu hình phân tách an toàn và triển khai giao diện người dùng Định vị AI sáng tạo làm người bạn đồng hành trong w88 ngo sắp xếp các vấn đề sẽ có hiệu quả khi áp dụng nó vào hoạt động kinh doanh và dịch vụ

Tải xuống [PDF] (551,9 KB)Mở trong cửa sổ mới

Nhân viên hỗ trợ AI nhằm mục đích hỗ trợ w88 ngo học hỏi bằng cách sử dụng AI tổng hợp

Yuta Takaba

Tóm tắt Khi học sinh tham gia học tập tìm tòi, sẽ gặp phải những vấn đề như ``Tôi không đủ tự tin để tự mình tiếp tục w88 ngo học'' và ``Tôi không biết nên điều tra những nội dung gì trong học tập tìm tòi'' Để giải quyết những vấn đề này, chúng tôi đã phát triển một công cụ hỗ trợ AI có các chức năng AI mà ngay cả học sinh tiểu học cũng có thể sử dụng, một chức năng giúp cải thiện chất lượng câu hỏi, một chức năng cho phép thu thập thông tin hiệu quả từ tài liệu giảng dạy và nhật ký chức năng xác nhận cho giáo viên
　AI Concierge đã được học sinh tiểu học sử dụng và một bảng câu hỏi cũng như một cuộc phỏng vấn với giáo viên phụ trách đã được tiến hành Từ kết quả, chúng tôi có thể xác nhận rằng các chức năng AI có thể được sử dụng ngay cả bởi học sinh tiểu học, các chức năng cải thiện chất lượng câu hỏi và các chức năng cho phép thu thập thông tin hiệu quả từ tài liệu giảng dạy đều có hiệu quả trong w88 ngo giải quyết vấn đề Mặt khác, vẫn còn các vấn đề liên quan đến chức năng xác nhận nhật ký cho giáo viên

Tải xuống [PDF] (595,7 KB)Mở trong cửa sổ mới

Phương pháp sử dụng dữ liệu và đánh giá tính thực tế trong w88 ngo phát triển dịch vụ dự đoán lượng điện năng lượng mặt trời/dư thừa cho nhiều địa điểm

Yoko Fujimoto

Tóm tắt Khi w88 ngo sử dụng năng lượng tái tạo tăng tốc với mục đích đạt được mức trung hòa carbon, để thiết lập bền vững w88 ngo sản xuất điện mặt trời trong xã hội, tất cả các bên, bao gồm cả các công ty phát điện, phải thực hiện các hoạt động hợp lý về mặt kinh tế Để đạt được mục tiêu này, điều quan trọng là phải dự đoán chính xác lượng điện năng được tạo ra và lượng điện dư thừa, tạo cơ sở cho kế hoạch bán điện và giảm chi phí mất cân bằng Trong dịch vụ dự báo sản lượng/thặng dư năng lượng mặt trời được cung cấp từ tháng 4 năm 2023, BIPROGY đã xem xét tính năng dự báo hàng loạt, dự đoán nhiều địa điểm cùng một lúc, để áp dụng cho mô hình nhiều địa điểm điện áp thấp đang được mở rộng trong những năm gần đây Bài viết này đánh giá toàn diện nhiều phương pháp dự đoán số lượng lớn từ ba trục về độ chính xác của dự đoán, hiệu quả kinh tế và chi phí phát triển, đồng thời mô tả quá trình nghiên cứu và kết quả xác minh để lựa chọn phương pháp phù hợp với hoạt động thực tế

Tải xuống [PDF] (566,6 KB)Mở trong cửa sổ mới