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Top 10 der IoT-Trends und -Prognosen für künstliche Intelligenz für 2023
Top 10 der IoT-Trends und -Prognosen für künstliche Intelligenz für 2023
Der Einsatz künstlicher Intelligenz und des Internets der Dinge im kommerziellen Betrieb entwickelt sich rasant. Seit der Einführung des IoT ist die Technologie dafür bekannt, dass sie bei der Erfassung großer Datenmengen aus vielen Quellen hilft. Die Investitionen in die Weiterentwicklung bestehender Voraussetzungen für das Internet der Dinge nehmen sprunghaft zu. Da die Welt zunehmend von Technologie abhängig wird, spielt das IoT eine wichtige Rolle bei der Verbindung von Geräten, der Automatisierung von Prozessen und der Vereinfachung des Lebens. IoT wird jetzt mit künstlicher Intelligenz gepaart, und die Kombination dieser beiden leistungsstarken Bereiche war eine der besten Entscheidungen, die Forscher je getroffen haben. Das Aufkommen der künstlichen Intelligenz (IoT) hat die Effizienz und Produktivität gesteigert. Durch die Digitalisierung von Interaktionen und Kommunikation hilft das KI-IoT Unternehmensleitern, ihr Geschäft neu zu erfinden. Hier haben wir einige der wichtigsten KI-IoT-Trends und -Prognosen erwähnt, die im Jahr 2023 voraussichtlich von entscheidender Bedeutung sein werden.
VERWENDUNG VON BODY-TRACKER
Die Beliebtheit von Body-Trackern und Fitness-Trackern hat deutlich zugenommen. Diese Geräte sammeln riesige Datenmengen über menschliche Aktivitäten, die häufig von Unternehmen zur Bereitstellung wichtiger Dienstleistungen für Kunden verwendet werden. Die Menge und Variabilität der Daten sollte ausreichen, um ein allgemeines Modell für alle zu erstellen.
Die Zahl der Smart Homes nimmt weiter zu
Es gibt viele Arten von Smart Home-Geräten und jedes Gerät benötigt historische Daten über seine Funktionalität. IoT macht es für Benutzer im Allgemeinen einfacher, die Vorteile dieser Geräte zu nutzen, und erleichtert so ihr Leben. Dennoch hat die Integration von KI in diese Geräte zu einer dramatischen Veränderung in der Art und Weise geführt, wie Benutzer das Internet der Dinge in ihren Häusern nutzen.
Smart Cities entwickeln
Der Einsatz künstlicher Intelligenz (IoT) im Smart City Management kann die Infrastruktur- und Wartungskosten erheblich senken. Die Entwicklung von künstlicher Intelligenz und IoT wird der Regierung dabei helfen, einige der effektivsten Lösungen mit den geringsten Ressourcen zu finden. Neben der Verbesserung der Sicherheit, der Abfallentsorgung und der Verkürzung der Pendelzeiten wird AI IoT den Menschen dabei helfen, ihre Lebensqualität zu verbessern.
Die Bedeutung von Einzelhandelsanalysen
Die Entwicklung künstlicher Intelligenz und des Internets der Dinge hilft Unternehmen, Kundenbedürfnisse anhand aller Daten vorherzusagen. Eingebettete Sensoren und Kameras können anpassen, wie das Geschäft funktioniert und wo die Berater positioniert sind. Vorhersagesysteme erfreuen sich großer Beliebtheit und die Integration von KI-IoT wird Unternehmen dabei helfen, sich von der Konkurrenz abzuheben.
Künstliche Intelligenz IoT in selbstfahrenden Autos
Selbstfahrende Autos haben das Potenzial, die Welt zu verändern, indem sie die industrielle Komplexität beseitigen. Die Implementierung von KI-IoT in autonomen Fahrzeugen kann die Ermüdung des Fahrers erheblich reduzieren und die Anzahl potenzieller Unfälle minimieren. Darüber hinaus sind Ermüdung und Konzentration weniger problematisch, wenn das Fahrzeug nicht viel menschliches Eingreifen erfordert.
Fortschritte bei Sicherheitsausrüstung
Künstliche Intelligenz im Sicherheitsbereich basiert auf der Erkennung von Mustern, die herkömmliche Systeme nicht erkennen können. Durch die Implementierung von KI-IoT in Sicherheitssystemen können Anomalien erkannt und darauf reagiert oder Vorgesetzte alarmiert werden. Die Implementierung von Technologie in Sicherheitssysteme kann deren Entwicklung erleichtern und Bedrohungen sowie menschliches Versagen verhindern oder bekämpfen.
Smart Thermostat
Smart Thermostat ist ein großartiges Beispiel für ein IoT-Gerät, das auf künstlicher Intelligenz basiert. Die im Smartphone integrierte KI-IoT kann die Temperatur überall überprüfen und anpassen, basierend auf dem Arbeitsplan und den Temperaturpräferenzen des Benutzers.
Benutzerfreundlichere Roboter
Roboter sind zu einem der wichtigsten Werkzeuge in der Fertigung geworden. Fabrikroboter werden mithilfe fortschrittlicher implantierter Sensoren, die mit AIIoT ausgestattet sind, intelligenter und erleichtern den Datenaustausch. Diese Roboter werden benutzerfreundlicher sein und effizienter mit Robotern zusammenarbeiten.
Erstellen Sie Dienste zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit.
Systeme zur Verarbeitung natürlicher Sprache helfen Unternehmen immer besser, die verschiedenen Risiken, die sie eingehen werden, zu verstehen und vorherzusagen. Durch die Kombination von IoT und KI können Unternehmen jedoch Daten schnell verarbeiten und analysieren, um neue Produkte zu entwickeln oder bestehende Produkte und Dienstleistungen zu verbessern.
Künstliche Intelligenz und IoT-Gadgets ganz einfach erweitern
IoT-Geräte reichen von mobilen Geräten und High-End-Computern bis hin zu Low-End-Sensoren. Das KI-gesteuerte IoT-Ökosystem analysiert und aggregiert Daten von einem Gerät und überträgt sie dann an andere Geräte. Diese Integration reduziert auch große Datenmengen auf ein komfortables Maß und ermöglicht die Anbindung einer großen Anzahl von IoT-Geräten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonTop 10 der IoT-Trends und -Prognosen für künstliche Intelligenz für 2023. 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
