


Künstliche Intelligenz ermöglicht die intelligente Weiterentwicklung von Smart Cities
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.
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.
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.
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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

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

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

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

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

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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