据海南省考试局公布的消息显示,海南今年为高考做足准备,海南省为确保高考公平公正,将在考场试点采用AI智能巡考,运用人工智能技术及时发现和预警违规违纪行为。这项新的辅助举措在技术层面进一步保障高考顺利进行。
此外海南还将继续实施“智能安检门”全配备、无线电信号(含5G)屏蔽全覆盖、可疑信号全压制、手机不带入考点全落实以及人员培训全覆盖、考核全达标等“五位一体”考试安全防护措施。
我们看到目前AI应用越加广泛,比如在设计领域,生成式AI被用于生成设计素材、字体设计以及3D打印设计等。在医疗领域,AI的应用也非常显著,新药开发、疾病诊治等大显身手。 此外语音助手、聊天机器人等更是司空见惯。人工智能现在基本上已经渗透进各行各业。AI绘画、AI视频、AI办公、AI学习各类应用场景多面开花。
声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。
举报投诉
-
AI
+关注
关注
87文章
27461浏览量
265130
发布评论请先 登录
相关推荐
NVIDIA推出NVIDIA AI Computing by HPE加速生成式 AI 变革
作为极具开创性的一站式“交钥匙”私有云人工智能(private-cloud AI)解决方案,NVIDIA AI Computing by HPE 包含了可持续的加速计算产品组合以及全生
王力安防发布AI旗舰产品,加速智能家居AI落地
近日,王力安防公司隆重推出了两款旗舰级AI产品——“AI灵犀旗舰遥感真智能锁S60Max”和“AI灵犀旗舰自动开关真智能门X60Pro”。这
![](https://file1.elecfans.com/web2/M00/C4/2A/wKgZomXxWcuADH5KAANa64dKHjM359.jpg)
NanoEdge AI的技术原理、应用场景及优势
NanoEdge AI 是一种基于边缘计算的人工智能技术,旨在将人工智能算法应用于物联网(IoT)设备和传感器。这种技术的核心思想是将数据处理和分析从云端转移到设备本身,从而减少数据传输延迟、降低
发表于 03-12 08:09
家居智能化,推动AI加速器的发展
电子发烧友网报道(文/黄山明)AI加速芯片,也称为人工智能加速器(AI Accelerator),是一种专为执行机器学习和深度学习任务而设计
【国产FPGA+OMAPL138开发板体验】(原创)5.FPGA的AI加速源代码
OMAP-L138(定点/浮点DSP C674x+ARM9)+ FPGA处理器的开发板。
编写一个用于AI加速的FPGA程序是一个相当复杂的过程,涉及硬件描述语言(如VHDL或Verilog)以及针对特定
发表于 02-12 16:18
加速计算卡与AI显卡有什么区别?
与原理 1. 加速计算卡:加速计算卡是一种用于高性能计算的硬件设备,主要用于加速复杂计算任务,如科学计算、数据分析和大规模模拟等。它采用专用的芯片和并行计算架构,具有高效、快速的实时计
瞬变对AI加速卡供电的影响
图形处理单元(GPU)、张量处理单元(TPU)和其他类型的专用集成电路(ASIC)通过提供并行处理能力来实现高性能计算,以满足加速人工智能(AI)训练和推理工作负载的需求 。 AI需要
![瞬变对<b class='flag-5'>AI</b><b class='flag-5'>加速</b>卡供电的影响](https://file1.elecfans.com//web2/M00/B4/05/wKgZomVpsiyAI7V5AAP7wkR4pHo407.png)
基于紫光同创FPGA的多路视频采集与AI轻量化加速的实时目标检测系统
基于紫光同创FPGA的多路视频采集与AI轻量化加速的实时目标检测系统#2023集创赛#紫光同创#小眼睛科技助力紫光同创高校生态建设@小眼睛科技 获奖作品展示:华南理工大学+CR8_Pro队
发表于 11-02 17:51
【KV260视觉入门套件试用体验】Vitis-AI加速的YOLOX视频目标检测示例体验和原理解析
本文将介绍如何使用Vitis-AI加速YOLOX模型实现视频中的目标检测,并对相关源码进行解读。由于演示的示例程序源码是Vitis-AI开源项目提供的,本文演示之前会介绍所需要的准备工作。演示之后
发表于 10-06 23:32
Ai 部署的临界考虑电子指南
虽然GPU解决方案对训练,AI部署需要更多。
预计到2020年代中期,人工智能行业将增长到200亿美元,其中大部分增长是人工智能推理。英特尔Xeon可扩展处理器约占运行AI推理的处理器
发表于 08-04 07:25
京微齐力采用Imagination AI加速器打造新型智能芯片
京微齐力的新型加速芯片是将FPGA、CPU、AI等多种异构计算单元集成在同一个芯片上,采用了领域自适应与逻辑可重构的计算模式,具有“软件可编程、硬件可重构”的特性。
评论