[글로벌 네트워크 기술 종합 보고서] 11월 3일 뉴스에 따르면, 미국 특허청이 발표한 최신 목록에 따르면 마이크로소프트가 모듈형 VR 헤드 디스플레이 기술 특허 승인을 성공적으로 받은 것으로 나타났습니다. 이 특허는 다양한 사용자 환경에 맞게 헤드셋 구성을 동적으로 조정할 수 있습니다.
보고서에 따르면 Microsoft가 고안한 모듈식 머리 장착형 디스플레이 시스템에서는 안경, 프레임 등이 여러 모듈로 분할되고 인터페이스를 통해 연결되어 사용자가 센서, 디스플레이 장치 등을 쉽게 업그레이드하여 원하는 정보를 얻을 수 있다고 합니다. 더 높은 컴퓨팅 성능, 저장 공간 및 배터리 수명
또한 Microsoft는 모듈형 헤드셋을 사용하면 낭비와 비용을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 헤드셋의 적용 시나리오를 확장하고 엔터테인먼트, 산업, 의료 등 다양한 요구에 맞게 필요한 모듈을 유연하게 맞출 수 있다고 말했습니다.
위 내용은 Microsoft, 헤드셋 구성을 동적으로 조정할 수 있는 모듈형 VR 헤드셋에 대한 특허 획득의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Apollo Research의 새로운 보고서에 따르면 고급 AI 시스템의 점검되지 않은 내부 배치는 상당한 위험을 초래합니다. 주요 AI 기업들 사이에서 널리 퍼져있는 이러한 감독 부족은 uncont에서 범위에 이르는 잠재적 인 치명적인 결과를 허용합니다.

전통적인 거짓말 탐지기는 구식입니다. 손목 대역으로 연결된 포인터에 의존하는 것은 대상의 활력 징후와 물리적 반응을 인쇄하는 거짓말 탐지기가 거짓말을 식별하는 데 정확하지 않습니다. 그렇기 때문에 거짓말 탐지 결과는 일반적으로 법원에서 채택되지는 않지만 많은 무고한 사람들이 감옥에 갇히게되었습니다. 대조적으로, 인공 지능은 강력한 데이터 엔진이며, 작동 원리는 모든 측면을 관찰하는 것입니다. 이것은 과학자들이 다양한 방식으로 진실을 찾는 응용 분야에 인공 지능을 적용 할 수 있음을 의미합니다. 한 가지 방법은 거짓말 탐지기처럼 심문을받는 사람의 중요한 부호 반응을 분석하지만보다 상세하고 정확한 비교 분석을 분석하는 것입니다. 또 다른 방법은 언어 마크 업을 사용하여 사람들이 실제로 말하는 것을 분석하고 논리와 추론을 사용하는 것입니다. 말이 갈 때, 한 거짓말은 또 다른 거짓말을 번식시키고 결국

혁신의 선구자 인 항공 우주 산업은 AI를 활용하여 가장 복잡한 도전을 해결하고 있습니다. Modern Aviation의 복잡성 증가는 AI의 자동화 및 실시간 인텔리전스 기능이 필요합니다.

로봇 공학의 빠른 발전은 우리에게 매혹적인 사례 연구를 가져 왔습니다. Noetix의 N2 로봇의 무게는 40 파운드가 넘고 키가 3 피트이며 백 플립을 할 수 있다고합니다. Unitree의 G1 로봇의 무게는 N2 크기의 약 2 배이며 키는 약 4 피트입니다. 경쟁에 참여하는 작은 휴머노이드 로봇도 많으며 팬이 앞으로 나아가는 로봇도 있습니다. 데이터 해석 하프 마라톤은 12,000 명 이상의 관중을 끌어 들였지만 21 명의 휴머노이드 로봇 만 참여했습니다. 정부는 참여 로봇이 경쟁 전에 "집중 훈련"을 수행했다고 지적했지만 모든 로봇이 전체 경쟁을 완료 한 것은 아닙니다. 챔피언 -Tiangong Ult Beijing Humanoid Robot Innovation Center가 개발했습니다.

인공 지능은 현재 형태로 진정으로 지능적이지 않습니다. 기존 데이터를 모방하고 정제하는 데 능숙합니다. 우리는 인공 지능을 만들지 않고 오히려 인공적인 추론을 만들고 있습니다.

보고서에 따르면 Google Photos Android 버전 7.26 코드에 업데이트 된 인터페이스가 숨겨져 있으며 사진을 볼 때마다 새로 감지 된 얼굴 썸네일 행이 화면 하단에 표시됩니다. 새로운 얼굴 썸네일에는 이름 태그가 없으므로 탐지 된 각 사람에 대한 자세한 정보를 보려면 개별적으로 클릭해야한다고 생각합니다. 현재이 기능은 Google 사진이 이미지에서 찾은 사람들 외에는 정보를 제공하지 않습니다. 이 기능은 아직 사용할 수 없으므로 Google이 어떻게 정확하게 사용할 것인지 모릅니다. Google은 썸네일을 사용하여 선택된 사람들의 더 많은 사진을 찾는 속도를 높이거나 편집 할 개인을 선택하는 것과 같은 다른 목적으로 사용될 수 있습니다. 기다렸다가 보자. 지금은

강화 결합은 인간의 피드백을 기반으로 조정하도록 모델을 가르치면서 AI 개발을 흔들었다. 감독 학습 기초가 보상 기반 업데이트와 혼합되어 더 안전하고 정확하며 진정으로 도움을줍니다.

과학자들은 C. el 그러나 중요한 질문이 발생합니다. 새로운 AI S와 함께 효과적으로 작동하도록 우리 자신의 신경망을 어떻게 조정합니까?


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