Anwendung künstlicher Intelligenz in der Baubranche
In der Baubranche ist der Einsatz künstlicher Intelligenz Realität geworden. Das Konzept intelligenter Gebäude nutzt hauptsächlich Internet-Technologie, um die Vernetzung und Wahrnehmung von Gebäudeeinrichtungen zu realisieren, und nutzt Cloud-Plattformen und Big Data, um intelligentes Management zu realisieren. Bei intelligenten Gebäuden simuliert die Technologie der künstlichen Intelligenz hauptsächlich menschliche Denk- und Weisheitsmuster, um die Verkabelungssteuerung und das integrierte Management des Gebäudes stärker und intelligenter zu machen. Diese Studie analysiert die Anwendung neuer Technologien der künstlichen Intelligenz in intelligenten Gebäuden und stellt die Hauptvorteile der künstlichen Intelligenz in intelligenten Gebäuden vor, mit der Hoffnung, dass neue Technologien der künstlichen Intelligenz tiefergehende Anwendungen in der Bauindustrie meines Landes finden werden.
Mit der wirtschaftlichen Entwicklung und dem technologischen Fortschritt hat die Informationstechnologie große Veränderungen und Bequemlichkeit in unser Leben gebracht. Künstliche Intelligenz wird zunehmend in unserem Leben eingesetzt, von Smartphones bis hin zur Luft- und Raumfahrtindustrie. In den 1980er Jahren wurde der Begriff „intelligentes Gebäude“ erstmals international vorgeschlagen. Seit den 1990er Jahren begann mein Land allmählich, das Konzept des intelligenten Gebäudes zu erwähnen, wodurch die traditionellen Gebäudekonzepte meines Landes in neue intelligente Gebäude umgewandelt wurden. Intelligente Gebäude nutzen hauptsächlich intelligente Netzwerke und intelligente Informationstechnologie, um Struktur, Layout, Verwaltung und Dienste der Gebäudeinfrastruktur organisch zu kombinieren und so eine komfortablere, schnellere und komfortablere Umgebung zu schaffen. Welche Auswirkungen hat KI also auf die Baubranche?
1. Entdecken Sie eine höhere Gebäudeeffizienz
Softwaretools und -programme machen Gebäudeberechnungen und Umweltanalysen jetzt zu einer einfachen Aufgabe. Heutzutage stehen Architekten so viele Daten zur Verfügung, dass die Extraktion von Informationen wie Temperatur- und Wetterdaten, Materialqualitäten usw., deren Zusammenstellung sonst viel Zeit in Anspruch nehmen würde, viel einfacher ist.
Intelligente Technologie bietet Architekten auch die Möglichkeit, Nachhaltigkeit in ihre Entwürfe zu integrieren, indem Lösungen wie intelligente Beleuchtung oder intelligente Regenwassermanagementsysteme in den Entwurf integriert werden, was von Anfang an für mehr Nachhaltigkeit sorgt. Noch vor zehn Jahren wäre das alles nicht möglich gewesen. Aber mit der Verbreitung der Technologie ist es möglich geworden, größere Projekte zu übernehmen, da sie das Internet und alle verfügbaren Ressourcen nutzen können, um Vorschläge zu entwickeln.
2. Das selbstregulierende „Atmungssystem“ und die „Haut“ des Gebäudes
Neue Materialien mit Sensoren werden häufig in den Außenwänden, Innenwänden und Dekorationen von Gebäuden eingesetzt Isolierung, Lichtumgebung, Es verfügt über Funktionen wie Luftzirkulation, Luftreinigung und Dekoration. Andererseits werden an jedem Standort auch Umweltqualitätsinformationen dynamisch erfasst und hochgeladen, insbesondere wenn es zu Änderungen kommt Bei Umweltqualität, die sich auf die Arbeit, das Leben und die Gesundheit von Menschen auswirken kann, werden frühzeitig Warnungen ausgegeben und entsprechende Maßnahmen eingeleitet. Planen Sie, die Umgebung anzupassen, um eine nachhaltige, gesunde, komfortable und warme Raumumgebung zu schaffen. Dieses Forschungsgebiet gehört zur Kategorie der grünen intelligenten Gebäude, und das System aus diesen neuen Materialien + Sensoren + dynamischen Überwachungs- und Steuerungssystemen sowie externen Gebäudeautomationssystemen, intelligenten Beleuchtungssystemen usw. kann als „atmendes System“ bezeichnet werden „des Gebäudes“ und „Haut“. Der Wert der künstlichen Intelligenz in diesen Systemen besteht darin, dass das System die allgemeinen und lokalen Bedingungen der Weltraumumgebung auf der Grundlage der Echtzeitdaten analysiert und beurteilt, die von den Außenwänden des Gebäudes und den Sensoren im Inneren erhalten werden, und nach der Berechnung einen Systemanpassungsplan erstellt . Im eingestellten Machbarkeitsmodus ausführen.
3. Material- und Bestandsmanagement ziehen Lehren aus der Optimierung der Einzelhandelslieferkette.
Künstliche Intelligenz hat die Funktionsweise der Einzelhandelslieferkette verändert. Sie reduziert Produktionsausfallzeiten, reduziert Überlieferungen und erhöht die Vorhersehbarkeit von Lieferungen reduziert Kosten, Logistikaufwand und Variabilität erheblich. Da modulare und vorgefertigte Strukturen immer häufiger vorkommen, werden überwachte Lernanwendungen (z. B. Bäume zur Steigerung des Gradienten) direkt auf E&C anwendbar sein. Aufgrund des großen Materialvolumens werden immer mehr Projekte außerhalb des Standorts gebaut, und die Notwendigkeit einer besseren Koordinierung der Lieferkette wird für die Kostenkontrolle und den gesamten Cashflow von entscheidender Bedeutung sein.
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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

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
