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KI
Eine Bestandsaufnahme der Hauptanwendungen künstlicher Intelligenz und des Internets der Dinge
Eine Bestandsaufnahme der Hauptanwendungen künstlicher Intelligenz und des Internets der Dinge
Die COVID-19-Pandemie hat die Entwicklung neuer Technologien in einem beispiellosen Tempo vorangetrieben. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden zusammen mit Automatisierung, Drohnen, Blockchain und dem Internet der Dinge als neue Familien aufstrebender Technologien klassifiziert. Allerdings hinkt ihre Einführung im Hinblick auf geschäftliche Anwendungsfälle noch hinterher. Die Kluft zwischen den Aussichten und Gewinnen neuer Technologien hat den Fokus neuer Technologien auf das Mining von Anwendungsfällen für künstliche Intelligenz und das Internet der Dinge verlagert.
Diese beiden Technologien stehen zum dritten Mal in Folge an der Spitze der Liste, da eine große Anzahl von Anwendungsfällen die Leistungsfähigkeit von künstlicher Intelligenz und IoT-Lösungen demonstriert, die Unternehmen dabei helfen, ihre Effizienz zu verbessern, Zeit zu sparen, den Umsatz zu steigern usw. Die Liste der „Top 10 Emerging Technologies of 2021“ wirft einen genaueren Blick auf künstliche Intelligenz und das Internet der Dinge und zeigt, wie sie das Geschäft verändern. Die fünf wichtigsten Implementierungen künstlicher Intelligenz werden wahrscheinlich konvertieren. Heutzutage umfassen viele Vertriebs- und Marketingplattformen Bewertungsmodule, die Ergebnisse vorhersagen und Kampagnen erstellen, die auf die Generierung qualitativ hochwertigerer Leads ausgelegt sind.
Künstliche Intelligenz ermöglicht eine effektivere Priorisierung von Vertriebsinteressenten durch Lead-Scoring und liefert detaillierte Echtzeitanalysen. Je mehr Daten verfügbar werden, desto besser werden die Prognosealgorithmen und es entstehen Kaufmuster, wodurch sich die Prognosequalität verbessert und die Verkaufsbemühungen vereinfacht werden.
2. Kundenbeziehungsmanagement und Servicebereitstellungsoptimierung
Das Kundenbeziehungsmanagement- und Servicebereitstellungsoptimierungssystem verfolgt und analysiert Kundenkauf- und Nutzungsmuster, um die Vertriebseffizienz und Rentabilität zu verbessern. Vertriebsmitarbeiter nutzen diese Daten, um ihre Kunden besser zu verstehen und Cross-Selling- und Up-Selling-Möglichkeiten zu identifizieren.Wie diese Systeme künstliche Intelligenz nutzen
Kundentransaktionen werden immer zahlreicher und komplexer, wodurch mehr Daten verfügbar sind, was wiederum komplexere Transaktionen bedeutet. Künstliche Intelligenz kann diese Daten effektiv verarbeiten, um Muster zu erkennen und genaue Kundeneinblicke zu liefern, sodass Unternehmen während des gesamten Verkaufszyklus bessere Entscheidungen treffen können.
3. Digitale Assistenten/Chatbots
Chatbots und digitale Assistenten sind Anwendungen, die Text oder Text-to-Speech verwenden, um Online-Gespräche zu führen. Dadurch können Unternehmen skalieren, indem sie vorhandene Ressourcen nutzen und gleichzeitig ein menschliches Kundenerlebnis bieten.Wie Chatbots künstliche Intelligenz nutzen
Diese Anwendungen lernen aus früheren Kundenanfragen, erkennen Muster und prognostizieren zukünftiges Kundenverhalten. Bots können auch verwendet werden, um menschliche Sprachmuster zu interpretieren und mithilfe natürlicher Sprachverarbeitung Antworten in einer intuitiven Benutzeroberfläche bereitzustellen.
4. Erkennung von Cybersicherheitsbedrohungen
Wenn Unternehmen auf künstlicher Intelligenz basierende Cybersicherheitsplattformen nutzen, können sie ihre Sicherheit gegen Cyberangriffe verbessern. Eine KI-gestützte Plattform zur Erkennung von Cybersicherheitsbedrohungen, die maschinelles Lernen nutzt, um historische Daten zu analysieren und potenzielle Cyberbedrohungen vorherzusagen und zu erkennen.Wie künstliche Intelligenz Plattformen zur Erkennung von Cybersicherheitsbedrohungen verbessert
Künstliche Intelligenz ermöglicht die Analyse großer Datenmengen, erkennt bekannte Bedrohungen in Echtzeit und minimiert gleichzeitig Schäden und Datenverluste.
5. Automatisiertes Marketing
KI-gesteuerte Tools kombinieren Daten aus mehreren Quellen, um automatisch prädiktive Analysen über Kunden zu erstellen, um Einblicke in ihre Vorlieben zu gewinnen und Marketingkampagnen zu erstellen, die sie als qualifizierte Leads ansprechen.Software für künstliche Intelligenz sammelt Daten, um die Kaufzyklen und Motivationen der Kunden zu verstehen, sodass Unternehmen effektiv kommunizieren und Verkaufsinformationen zum besten Zeitpunkt liefern können, ohne dass manuelle Eingriffe erforderlich sind.
Die fünf wichtigsten IoT-Anwendungsfälle
1. Asset-Tracking macht die Asset-Überwachung arbeitsintensiv und fehleranfällig, da Assets und deren Nutzung in einer gesamten Einrichtung, z. B. einem Gebäude, einem Lagerhaus oder einem Innenhof, in Echtzeit verfolgt werden oder Campus. Automatisieren Sie die Geräte- und Bestandsverwaltung.
Wie IoT für die Anlagenverfolgung genutzt wird
IoT-Sensoren werden in Geräte eingebaut oder mit diesen verbunden, um Standort- und Nutzungsdaten in Echtzeit zu erfassen. Diese Informationen werden dann zur Verarbeitung und Analyse an eine zentrale Verwaltungssoftware weitergeleitet.
2. Industrielle Überwachung
Durch die Überwachung des Anlagenzustands, die Vorhersage der Wartung und die Sicherstellung der Qualität verbessert die industrielle Überwachung die Leistung, Produktivität und Effizienz industrieller Prozesse in der Fertigung, im Bergbau, in der Öl- und Gasindustrie, in der Versorgungswirtschaft und in anderen Branchen.
Welche Rolle spielt das IoT in der industriellen Überwachung?
In der industriellen Überwachung werden intelligente Sensoren und Aktoren eingesetzt, um den Maschinenstatus zu bewerten und Informationen an eine zentrale Verwaltungssoftware zu übertragen.
3. Intelligente Identifizierung
Durch die Vergabe sensorbasierter Identifikationsnummern an Mitarbeiter und Gäste können Unternehmen einfache und ausgefeilte Methoden nutzen, um Mitarbeiter in ihren Einrichtungen zu identifizieren, zu lokalisieren und ihnen sicheren Zugang zu gewähren.
Wie Smart Identification IoT nutzt
Smart Identification ist ein tragbarer Tracker im Ausweisformat, der eingebettete IoT-Sensoren verwendet, um eine genaue und kontinuierliche Geolokalisierung für die Nachverfolgung, Bereichsbenachrichtigungen und die Überwachung der Mitarbeitersicherheit bereitzustellen.
4. Flottenmanagement
Flottenmanagement ermöglicht es Flottenmanagern, Prozesse zu automatisieren, indem es Echtzeiteinblicke in die Fahrzeugwartung, -nutzung und -leistung der Fahrer bietet.
Welche Rolle spielt das IoT im Flottenmanagement?
Das Flottenmanagement nutzt an Fahrzeugen angebrachte Telematiksensoren, die Daten an die Verwaltungssoftware zurücksenden und es Unternehmen ermöglichen, Ressourcen besser zuzuordnen, zu planen und sich an sich ständig ändernde Umstände anzupassen.
5. Intelligente Gebäude
Intelligente Gebäude ermöglichen es Unternehmen, verschiedene Gebäudefunktionen zu überwachen und zu steuern, um die Umgebung und den Betrieb des Gebäudes zu optimieren, z. B. die Automatisierung und Steuerung der Sicherheit oder der Klimaanlage.
Wie IoT auf intelligente Gebäude angewendet wird
Unternehmen können vernetzte Sensoren und Software verwenden, um mehrere Gebäudesysteme zu überwachen, zu verwalten und zu analysieren, um Einblicke in Muster und Trends zu gewinnen und den Gebäude- oder Campusbetrieb zu optimieren.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEine Bestandsaufnahme der Hauptanwendungen künstlicher Intelligenz und des Internets der Dinge. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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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
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
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
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
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
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
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
GlobalFoundries erschließt Märkte wie KI und erwirbt die Galliumnitrid-Technologie von Tagore Technology und zugehörige Teams
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Laut Nachrichten dieser Website vom 5. Juli veröffentlichte GlobalFoundries am 1. Juli dieses Jahres eine Pressemitteilung, in der die Übernahme der Power-Galliumnitrid (GaN)-Technologie und des Portfolios an geistigem Eigentum von Tagore Technology angekündigt wurde, in der Hoffnung, seinen Marktanteil in den Bereichen Automobile und Internet auszubauen Anwendungsbereiche für Rechenzentren mit künstlicher Intelligenz, um höhere Effizienz und bessere Leistung zu erforschen. Da sich Technologien wie generative künstliche Intelligenz (GenerativeAI) in der digitalen Welt weiterentwickeln, ist Galliumnitrid (GaN) zu einer Schlüssellösung für nachhaltiges und effizientes Energiemanagement, insbesondere in Rechenzentren, geworden. Auf dieser Website wurde die offizielle Ankündigung zitiert, dass sich das Ingenieurteam von Tagore Technology im Rahmen dieser Übernahme mit GF zusammenschließen wird, um die Galliumnitrid-Technologie weiterzuentwickeln. G
