Heim Technologie-Peripheriegeräte KI Künstliche Intelligenz ermöglicht die intelligente Weiterentwicklung von Smart Cities

Künstliche Intelligenz ermöglicht die intelligente Weiterentwicklung von Smart Cities

Apr 11, 2023 am 10:41 AM
人工智能 智慧城市 智能时代

Künstliche Intelligenzalgorithmen helfen städtischen Verkehrsmanagern dabei, bessere Entscheidungen zu treffen, indem sie die durch den Verkehrsverkehr generierten Informationen analysieren und vorhersagen. In Zukunft werden intelligente Verkehrslösungen immer weniger menschliche Teilnehmer einbeziehen und möglicherweise sogar die Ebene des automatisierten Betriebs erreichen. Welche Einsatzmöglichkeiten gibt es also für künstliche Intelligenz in Smart Cities? 1. Netzwerk zur Rekonstruktion der Rechenleistung Zweitens geht es um die gemeinsame Nutzung von Rechenleistung, Algorithmen und Tools über Regionen und städtische Ballungsräume hinweg. Zweitens geht es um die Vernetzung von Edge-Rechenzentren, um eine einheitliche Planung und Wiederverwendung ungenutzter Rechenressourcen im gesamten Netzwerk zu erreichen ein neues Sicherheitssystem aufbauen.

Künstliche Intelligenz ermöglicht die intelligente Weiterentwicklung von Smart Cities

Einer der Schlüssel zum Wiederaufbau des Netzwerks mit Rechenleistung und Leistung besteht darin, das Problem des Stromverbrauchs von 5G-Basisstationen zu lösen und neue Möglichkeiten für den gemeinsamen Bau von Masten und Türmen zu schaffen.

Die Ära kommt, in der Rechenleistung Produktivität bedeutet.

2. Intelligentes Transportsystem

Der größte Helfer des intelligenten Transportsystems kommt vom autonomen Fahrsystem. Wenn selbstfahrende Autos zur Hauptkraft im Stadtverkehr werden, kann nicht nur die Verkehrssicherheit gewährleistet werden, sondern durch die Kombination von Big Data und Routenplanungsalgorithmen können selbstfahrende Autos auch automatisch Staubereiche meiden und die optimale Route wählen.

Bevor selbstfahrende Autos den menschlichen Fahrer wirklich vollständig ersetzen können, haben einige Technologien zum assistierten Fahren und zur Straßensteuerung bereits Einzug in den Alltag gehalten, wie zum Beispiel automatische Rückfahr- und Parkfunktionen auf Basis von Sensoren, Kameras und Steuerungstechnologien, Fußgängerkollisionswarnung, Kollisionswarnung vorn und hinten, Spurwechselwarnung usw. Durch eine umfassende Analyse der Fahrzeuggeschwindigkeit, des Fahrzeugabstands und der Bilder kann der Computer einige Sekunden im Voraus in das Fahrverhalten des Fahrzeugs eingreifen und so die Verkehrssicherheit verbessern. Auf der Straße können KI-Algorithmen bereits zur Steuerung von Ampeln eingesetzt werden. Im Jahr 2016 wurde Hangzhous „Urban Data Brain“ auf einigen Straßenabschnitten im Bezirk Xiaoshan getestet. Es nutzte Algorithmen der künstlichen Intelligenz zur Analyse von Fahrzeugdaten und Straßenüberwachungskameras, um Ampeln intelligent anzupassen und so die Fahrzeugverkehrsgeschwindigkeit um durchschnittlich 3 bis 5 % zu erhöhen %, und einige Straßenabschnitte wurden verbessert 11

3. Bauen Sie eine Plattform auf

Der Aufbau einer intelligenten Stadt ist ein großes und komplexes Systemprojekt, das das Internet, das Internet der Dinge und künstliche Intelligenz erfordert , Big Data, Cloud Computing und mobiles Internet Mit der starken Unterstützung moderner Informationstechnologie muss künstliche Intelligenz mit verschiedenen Technologien kombiniert werden, um zu Plattformeinrichtungen für die städtische Infrastruktur zu werden. Durch den Aufbau einer Basisplattform für künstliche Intelligenz kann es intelligente Analyseunterstützung für den Aufbau zukünftiger intelligenter Städte bieten und außerdem reichlich Rechenleistung, Algorithmen und Datenressourcen für Forschungs- und Entwicklungsunternehmen für künstliche Intelligenz in der Region bereitstellen.

Die Hauptfunktion der Basisplattform für künstliche Intelligenz besteht darin, zwei Parteien zu verbinden. Einerseits verbindet sie Entwickler und einige Forschungseinrichtungen, andererseits kann sie viele nachgelagerte Unternehmen verbinden und relevante technische Funktionen eröffnen an diejenigen, die sich in den entsprechenden Bereichen unternehmerisch weiterentwickeln möchten.

Durch die Einrichtung einer Big-Data-Open-Source-Software-Basisplattform für künstliche Intelligenz, einer Cloud-Service-Plattform für künstliche Intelligenz für die Terminal- und Cloud-Zusammenarbeit, eines neuen Multi-Intelligence-Sensorgeräts und einer Integrationsplattform sowie einer neuen Produktdesignplattform auf Basis von Hardware für künstliche Intelligenz und eine große Anzahl von Big Data in zukünftigen Netzwerken haben die weit verbreitete Anwendung des Plattformmodells erkannt, und der multilaterale ökologische Aufbau hat erste Formen angenommen. Künstliche Intelligenz ermöglicht die intelligente Weiterentwicklung von Smart Cities

4. KI+Unterhaltung und Leben

Der Unterhaltungs- und Lebensmarkt ist für Neues empfänglicher und bereit, die Qualität zu verbessern Erfahrung, die sofortige Beliebtheit von Kurzvideos und Beauty-Filtern bestätigen diesen Standpunkt. Derzeit wird die Augmented-Reality-Technologie hauptsächlich in Bild- und Video-Pan-Entertainment-Szenarien auf persönlichen Mobilgeräten eingesetzt. Mit der Aufrüstung und Iteration von Hardwaregeräten wird die Augmented-Reality-Technologie in Zukunft einen breiteren kommerziellen Wert bringen.

5. Universalisierung der künstlichen Intelligenz

Künstliche Intelligenz hat bereits viele Implementierungsbeispiele. Mit der umfassenden Anwendung von Chips für künstliche Intelligenz und neuen Technologien werden immer mehr Szenarien in Anwendungen für künstliche Intelligenz einbezogen, und es ist praktisch, Technologie zur Verbesserung von Qualität und Effizienz einzusetzen.

Sichtbare Beispiele: Lebensmittelerkennung ersetzt Kassierer, um das Problem hoher Arbeitskosten zu lösen. Ein weiteres Beispiel ist die Fernbilderkennung, die dazu beiträgt, das Problem unzureichender Ärzteressourcen in Randbereichen zu lösen.

Die großen Veränderungen finden statt: Der integrative Einsatz künstlicher Intelligenz verändert die menschliche Gesellschaft. Erstens ersetzen intelligente Systeme einige komplexe manuelle Vorgänge im Mensch-Maschine-Kreislauf Behinderte und andere Lösungen Die Bedürfnisse von Altenpflege, Behinderten usw. Drittens löst die Gehirn-Computer-Schnittstelle das Problem der Wahrnehmung der Gedanken und des Bewusstseins von Menschen und der Steuerung externer intelligenter Systeme.

Mit Hilfe der Technologie der künstlichen Intelligenz lohnt es sich, alle Mensch-Maschine-Schleifen zu untersuchen, ob und ob sie wiederholt werden können.

Darüber hinaus sind die Anwendungsaussichten künstlicher Intelligenz im digitalen Bereich unbegrenzt, etwa bei der Entwicklung neuer Medikamente.

Kurz gesagt, intelligente Städte zeichnen ein Bild des Lebens, das bequem, schnell, intelligent, effizient und für die Stadtbewohner beneidenswert ist, und fast alle dieser Szenen erfordern die Beteiligung künstlicher Intelligenz. Der Aufbau intelligenter Städte kann nicht über Nacht erfolgen. Während die Technologie der künstlichen Intelligenz Schritt für Schritt in intelligente Städte integriert wird, akzeptieren die Stadtbewohner langsam die Taufe neuer Ideen und neuer Lebensstile, und die menschliche Gesellschaft wird einen großen Wandel einleiten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKünstliche Intelligenz ermöglicht die intelligente Weiterentwicklung von Smart Cities. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

R.E.P.O. Energiekristalle erklärten und was sie tun (gelber Kristall)
1 Monate vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Beste grafische Einstellungen
1 Monate vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Will R.E.P.O. Crossplay haben?
1 Monate vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version

SublimeText3 chinesische Version

Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1

Senden Sie Studio 13.0.1

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version

SublimeText3 Mac-Version

Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen

Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

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

Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM Jun 07, 2024 am 10:06 AM

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

Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

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

SK Hynix wird am 6. August neue KI-bezogene Produkte vorstellen: 12-Layer-HBM3E, 321-High-NAND usw. SK Hynix wird am 6. August neue KI-bezogene Produkte vorstellen: 12-Layer-HBM3E, 321-High-NAND usw. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht

See all articles