Wie Technologie die Immobilienbranche revolutioniert
Technologie hat enorme Veränderungen in unserem Leben mit sich gebracht und ist auch eine der Branchen, die Technologie nutzen, um Vorteile zu erzielen. Technologie kann auf unterschiedliche Weise radikale Veränderungen in dieser Branche bewirken. Versuchen wir zu verstehen, wie die Technologie die Immobilienbranche verändert.
Wie Technologie die Immobilienbranche untergräbt
1 Einführung in intelligente Gebäude
Das Smart-Building-Konzept ist in der Tat eines der am meisten erwarteten Konzepte, die die Immobilienbranche einzuführen versucht. Intelligente Technologie macht Gebäude umweltfreundlich und kostengünstig. Eine Studie ergab beispielsweise, dass Menschen bereit sind, 20 % mehr für Smart Homes zu zahlen. Das häufigste Anzeichen für ein Smart Home ist die Einführung intelligenter elektronischer Geräte wie Kühlschränke, Lautsprecher, Geschirrspüler und Thermostate.
2. Effiziente Beschaffung
Auch dieses Konzept ist auf dem Weg zur Entwicklung. Einer Umfrage aus dem Jahr 2021 zufolge haben die Menschen für die Überbrückung einiger Online-Plattformen wie der künstlichen Intelligenz gestimmt. Mit künstlicher Intelligenz wollen Menschen Automatisierung in ihr Zuhause bringen. Unternehmen können Kundenpräferenzen sowohl aus Automatisierungs- als auch aus geschäftlicher Sicht verstehen. Mit der gleichen Technologie kann man die Daten analysieren, um zu sehen, wann ein Aufenthalt stattfindet und wie die Immobilienpreise steigen.
3. Blockchain-Technologie
Im Immobilienbereich wird der Einsatz der Blockchain-Technologie als vielversprechend angepriesen. Damit lassen sich Transaktionen verwalten und Steuern auf die genutzte Infrastruktur zahlen. Daher nutzen Regierungsbehörden die Blockchain-Technologie zum Schutz von Aufzeichnungen.
Was ist also Blockchain-Technologie?
Blockchain-Technologie ist eine der Informationssicherheitstechnologien. Dabei werden Eingabeinformationen in einem dezentralen Ledger erfasst. Die Datensätze werden zu Blöcken zusammengefügt. Diese Sicherheit motiviert Immobilienakteure, Kryptowährungen für Zahlungen zu nutzen. Wenn Sie nicht handeln, handeln Sie mit Quanten-KI.
4. Virtuelle Hausbesichtigungstechnologie
Durch die virtuelle Hausbesichtigungstechnologie haben diese Unternehmen die Inspektionsprobleme ihrer Kunden vor Ort erfolgreich gelöst. Heutzutage nutzen Unternehmen diese Technologie, um Infrastruktur für Menschen sichtbar zu machen. Wer zum Beispiel auf dem Sofa sitzt, kann jeden möglichen Winkel des Hauses sehen.
Dadurch können sie echte Bilder sehen. Daher können Menschen mit Vertrauen Häuser buchen. Diese Technologie kann in den kommenden Tagen eingesetzt werden, da sie viel Zeit spart und mehr bietet.
5. Datenanalyse und Big Data
Das aktuelle Geschäft ist datenorientiert. Wir nutzen ständig Daten. Die Immobilienbranche ist eine der wichtigen Branchen, die große Datenmengen nutzen. Ob für technische oder geschäftliche Zwecke, durch Datenanalyse ist es möglich, den Markt zu untersuchen und die Bedürfnisse von Infrastrukturbegeisterten zu verstehen. Mit Hilfe von Big Data können Unternehmen oder Einzelpersonen Daten einbringen, um die tiefgreifenden Veränderungen zu verstehen, die in ihrem Unternehmen stattfinden.
6. Sich wiederholende Aufgaben verwalten
Technologie und Automatisierung ermöglichen eine einfache Verwaltung. Technologie reduziert menschliches Versagen. Darüber hinaus haben sie die Bedürfnisse der Zeit hervorragend verstanden. Einige Aspekte der Architektur müssen jedoch wiederholt werden. Diese wurden automatisiert, um eine groß angelegte Entwicklung zu ermöglichen. Mit der Weiterentwicklung der Technologie wurde der Bau schließlich schneller und einfacher.
Aber Technologie hat auch Nachteile, sie reduziert die menschliche Arbeitskraft erheblich. Wenn überwältigende Technologien wie künstliche Technologie eingesetzt werden, wird dies katastrophale Folgen für den Beschäftigungssektor in der Immobilienbranche haben.
Technologie wird unsere Zukunft bestimmen und muss sich zum Wohle der Menschheit weiterentwickeln. Aber gleichzeitig kann Technologie nicht zum Wohle der gesamten Menschheit eingesetzt werden.
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Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
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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
