Personalisierung und die Zukunft intelligenter Städte
Personalisierte Technologie ist ein wichtiger Bestandteil bei der Schaffung erfolgreicher zukünftiger Smart Cities. Durch den Einsatz von Technologie können Städte effizienter, vernetzter und nachhaltiger werden.
Wie personalisierte Technologie die Zukunft intelligenter Städte neu gestaltet
Mit der Weiterentwicklung der Technologie sind Städte in den letzten Jahren effizienter und vernetzter geworden als je zuvor, und die Entwicklung intelligenter Städte hat immer mehr Aufmerksamkeit auf sich gezogen . Smart Cities sind Städte, die Technologie nutzen, um die Lebensqualität ihrer Bürger zu verbessern und so einen besseren Zugang zu Dienstleistungen, mehr Sicherheit und mehr Nachhaltigkeit zu ermöglichen.
Einer der wichtigsten Aspekte intelligenter Städte ist die Personalisierungstechnologie, die es Städten ermöglicht, ihre Produkte an die spezifischen Bedürfnisse ihrer Bürger anzupassen. Diese Technologie kann genutzt werden, um Dienste und Informationen an die Vorlieben und Bedürfnisse einer Person anzupassen. Städte könnten beispielsweise Personalisierungstechnologie nutzen, um die Routen öffentlicher Verkehrsmittel an die beliebtesten Ziele der Bürger anzupassen oder maßgeschneiderte medizinische Dienstleistungen auf der Grundlage der Krankengeschichte einer Person anzubieten.
Personalisierungstechnologie kann auch genutzt werden, um den Bürgern effizientere Dienstleistungen anzubieten. Beispielsweise könnten Städte die Technologie nutzen, um den Bürgern maßgeschneiderte mobile Dienste bereitzustellen, etwa Echtzeit-Verkehrsinformationen, oder personalisierte Benachrichtigungen über Ereignisse in der Stadt bereitzustellen. Städte können diese Technologie auch nutzen, um ihre Dienste zugänglicher zu machen, indem sie beispielsweise den Bürgern hilfreiche personalisierte Serviceempfehlungen geben.
Darüber hinaus kann Personalisierungstechnologie genutzt werden, um die Kommunikation zwischen Bürgern und Städten zu erleichtern. Städte können diese Technologie beispielsweise nutzen, um wechselseitige Kommunikationskanäle mit den Bürgern einzurichten, um effektiver Feedback zu geben und auf ihre Bedürfnisse zu reagieren. Dies kann Städten dabei helfen, die Bedürfnisse der Bürger besser zu verstehen und die Qualität der von der Stadt bereitgestellten Dienstleistungen zu verbessern.
Alles in allem ist die Personalisierungstechnologie ein wichtiger Baustein für die Schaffung erfolgreicher Smart Cities der Zukunft. Durch den Einsatz von Technologie zur Anpassung von Diensten und Informationen an die Bedürfnisse der Bürger können Städte effizienter, vernetzter und nachhaltiger werden. Mit der Weiterentwicklung dieser Technologie haben Städte die Möglichkeit, den Bürgern individuellere Erlebnisse zu bieten und die Lebensqualität in ihren Gemeinden zu verbessern.
Der Einfluss von Big Data auf personalisierte Smart-City-Erlebnisse
Da Städte auf der ganzen Welt zunehmend vernetzt und automatisiert werden, wächst das Potenzial für die Nutzung von Big Data zur Schaffung personalisierter Erlebnisse für Bürger rasant. Durch die Nutzung von Daten aus verschiedenen Quellen können Städte maßgeschneiderte Dienste schaffen, die den Bedürfnissen von Bürgern und Besuchern gerecht werden und gleichzeitig Ressourcen effizienter nutzen.
Big Data hat das Potenzial, die Art und Weise, wie Städte verwaltet und erlebt werden, völlig zu verändern. Durch das Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen, darunter Sensoren, Mobiltelefone und soziale Medien, können Städte die Bedürfnisse, Gewohnheiten und Vorlieben ihrer Bürger besser verstehen. Diese Daten können dann verwendet werden, um personalisierte Erlebnisse zu schaffen, die den spezifischen Bedürfnissen des Benutzers entsprechen. Städte könnten diese Daten beispielsweise nutzen, um maßgeschneiderte Transportmöglichkeiten zu schaffen oder den Energieverbrauch in Gebäuden zu optimieren.
Big Data kann auch genutzt werden, um auf einzelne Nutzer zugeschnittene Smart-City-Anwendungen zu erstellen. Beispielsweise könnten Städte die Daten nutzen, um personalisierte Dienste wie Warnungen zur öffentlichen Sicherheit, Verkehrsinformationen und Empfehlungen für lokale Restaurants und Sehenswürdigkeiten zu erstellen. Diese Daten können auch verwendet werden, um gezielte Marketingkampagnen zu erstellen, die auf die Interessen und Bedürfnisse einzelner Nutzer zugeschnitten sind.
Darüber hinaus kann Big Data genutzt werden, um eine effizientere und nachhaltigere Ressourcennutzung zu schaffen. Durch das Verständnis des Bürgerverhaltens und der Präferenzen können Städte ihre Ressourcen besser verwalten und Dienstleistungen optimieren. Städte können beispielsweise Daten nutzen, um den Verkehrsfluss besser zu steuern, öffentliche Verkehrssysteme zu verbessern und Abfall zu reduzieren.
Das Potenzial von Big Data zur Schaffung personalisierter Erlebnisse für Bürger ist enorm. Durch die Nutzung von Daten aus verschiedenen Quellen können Städte maßgeschneiderte Dienste erstellen, die auf die Bedürfnisse einzelner Bürger und Besucher zugeschnitten sind, und gleichzeitig Ressourcen effizienter nutzen. Dies wird es Städten ermöglichen, zunehmend vernetzt und automatisiert zu werden und sie zu besseren Orten zum Leben und Genießen für alle zu machen.
Erkunden Sie die Rolle künstlicher Intelligenz bei personalisierten Smart-City-Diensten
Da Städte auf der ganzen Welt immer vernetzter und „intelligenter“ werden, besteht ein wachsender Bedarf an auf den Einzelnen zugeschnittenen Diensten. Künstliche Intelligenz (KI) spielt bei den personalisierten Dienstleistungen von Smart Cities eine immer wichtigere Rolle.
Künstliche Intelligenz wird verwendet, um den Bürgern maßgeschneiderte Empfehlungen basierend auf ihren Vorlieben und ihrer bisherigen Nutzung zu geben. Beispielsweise können KI-Systeme basierend auf dem Verhalten einer Person in der Vergangenheit Empfehlungen für Restaurants, Unterhaltungsmöglichkeiten und sogar Reiserouten in einer Stadt aussprechen. KI kann auch zur Bereitstellung personalisierter Dienstleistungen genutzt werden, etwa maßgeschneiderte Gesundheitsberatung oder Ratschläge zum Energieverbrauch.
Künstliche Intelligenz wird auch genutzt, um die Effizienz städtischer Dienstleistungen zu verbessern. Beispielsweise können KI-Systeme dazu genutzt werden, den Verkehrsfluss in Echtzeit zu überwachen und Verkehrssignale entsprechend anzupassen, was zur Reduzierung von Staus beiträgt. KI kann auch verwendet werden, um die Nachfrage nach bestimmten Dienstleistungen oder Produkten vorherzusagen, sodass Städte ihre Ressourcen besser verwalten und die zukünftige Nachfrage vorhersagen können.
Darüber hinaus kann künstliche Intelligenz auch genutzt werden, um die Zugänglichkeit städtischer Dienstleistungen zu verbessern. Beispielsweise können KI-Systeme genutzt werden, um Sprachübersetzungsdienste für Bürger bereitzustellen, die die Landessprache nicht sprechen. Künstliche Intelligenz kann auch genutzt werden, um Bürgern mit Behinderungen sprachbasierte Schnittstellen für den einfachen Zugang zu Diensten bereitzustellen.
Schließlich kann KI auch zur Verbesserung der öffentlichen Sicherheit in Städten eingesetzt werden. KI-gestützte Systeme können genutzt werden, um verdächtiges Verhalten zu erkennen und die Behörden entsprechend zu alarmieren. Darüber hinaus kann KI genutzt werden, um unsichere Bereiche zu identifizieren und den Bürgern Informationen zur Verfügung zu stellen, die dabei helfen, potenzielle Gefahren zu vermeiden.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass künstliche Intelligenz eine immer wichtigere Rolle dabei spielt, städtische Dienstleistungen zu personalisieren und sie zugänglicher und sicherer zu machen. Mit fortschreitender Technologie werden Städte auf der ganzen Welt in der Lage sein, ihren Bürgern gezieltere Dienstleistungen anzubieten.
Nutzung von maschinellem Lernen für hyperpersonalisierte Smart-City-Lösungen
Da die Stadtbevölkerung wächst und von Technologie angetrieben wird, steigt auch die Nachfrage nach intelligenten, hyperpersonalisierten Lösungen, um den Bedürfnissen der Bürger gerecht zu werden. Maschinelles Lernen ist ein leistungsstarkes Werkzeug für die Entwicklung solcher Lösungen, da es große Datenmengen analysieren und Erkenntnisse generieren kann, die zu besseren Entscheidungen führen können.
Der Einsatz von maschinellem Lernen in Smart Cities bringt viele Vorteile mit sich, von der Reduzierung von Verkehrsstaus bis hin zur Verbesserung der öffentlichen Sicherheit. Durch den Einsatz von Algorithmen für maschinelles Lernen können Städte detaillierte Einblicke in das Verhalten und die Vorlieben der Bürger gewinnen und so maßgeschneiderte Lösungen entwickeln, die ihren Bedürfnissen besser entsprechen.
Maschinelles Lernen kann Städten beispielsweise dabei helfen, Routen und Zeiten öffentlicher Verkehrsmittel zu optimieren und Entscheidungen im Zusammenhang mit der Stadtplanung zu treffen. Es kann auch für personalisierte Dienstleistungen wie Abfallmanagement, Energieverbrauch und Gesundheitsfürsorge genutzt werden. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen können Städte hyperpersonalisierte Lösungen an die individuellen Bedürfnisse und Vorlieben ihrer Bürger anpassen.
Darüber hinaus kann maschinelles Lernen genutzt werden, um Muster in kriminellen Aktivitäten zu erkennen und Städten dabei zu helfen, wirksamere Strategien zur Bewältigung dieser Probleme zu entwickeln. Durch die Analyse einer Reihe von Faktoren, darunter Demografie, Trends und Standort, können Städte proaktive Maßnahmen entwickeln, die auf Bereiche mit hohem Risiko abzielen. Dies trägt dazu bei, die Kriminalität zu reduzieren und die öffentliche Sicherheit zu verbessern.
Die Anwendung von maschinellem Lernen in Smart Cities ist ein wichtiger Schritt bei der Entwicklung hyperpersonalisierter Lösungen, die den Bedürfnissen der Bürger gerecht werden. Durch den Einsatz von Algorithmen für maschinelles Lernen können Städte detaillierte Einblicke in das Verhalten und die Vorlieben der Bürger gewinnen und so maßgeschneiderte Lösungen entwickeln, die ihren Bedürfnissen besser entsprechen.
Vorteile der Nutzung von Augmented Reality zur Schaffung personalisierter Smart-City-Erlebnisse
Da Städte immer intelligenter werden, wächst der Bedarf an Personalisierung in städtischen Umgebungen. Augmented Reality (AR) ist eine aufstrebende Technologie, die das Potenzial hat, die Art und Weise, wie Bürger mit ihren Städten interagieren, zu revolutionieren. AR-Technologie kann personalisierte Erlebnisse basierend auf den Bedürfnissen jeder Person bieten und es den Bürgern ermöglichen, das Beste aus ihrem Stadtleben zu machen.
Der Einsatz von Augmented-Reality-Technologie in Smart Cities ist kein neues Konzept, viele Städte nutzen diese Technologie bereits, um das Stadterlebnis zu verbessern. Mithilfe der Augmented-Reality-Technologie können Benutzer in Echtzeit Informationen zu Veranstaltungen, Sehenswürdigkeiten und Dienstleistungen erhalten, sodass sie sich problemlos in der Stadt zurechtfinden können. Darüber hinaus kann die Augmented-Reality-Technologie personalisierte Empfehlungen für Aktivitäten und Dienste bereitstellen und so den Bürgern helfen, schnell und einfach zu finden, was sie brauchen.
Neben der Bereitstellung von Echtzeitinformationen kann AR auch zur Schaffung personalisierter Erlebnisse genutzt werden. Mit AR-fähigen Reiseleitern können beispielsweise interaktive Stadtrundgänge angeboten werden, die es den Besuchern ermöglichen, die Sehenswürdigkeiten der Stadt zu erkunden und zu entdecken. AR kann auch verwendet werden, um interaktive Karten für die Navigation durch die Straßen und Sehenswürdigkeiten einer Stadt bereitzustellen. Durch den Einsatz von Augmented-Reality-Technologie können Städte Bürgern und Besuchern ein noch intensiveres Erlebnis bieten.
Augmented-Reality-Technologie hat das Potenzial, die Art und Weise, wie Bürger mit ihren Städten interagieren, zu revolutionieren. Durch die Bereitstellung eines personalisierten, auf jeden Einzelnen zugeschnittenen Erlebnisses kann Augmented Reality den Bürgern helfen, das Beste aus ihrem Stadtleben zu machen. Darüber hinaus kann AR zur Bereitstellung von Echtzeitinformationen und interaktiven Karten genutzt werden, sodass Bürger sich problemlos in der Stadt zurechtfinden können. Da Städte immer intelligenter werden, kann der Einsatz von AR ein wertvolles Instrument zur Personalisierung städtischer Erlebnisse sein.
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Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

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Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

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