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Wie Smart-City-Technologie die Art und Weise verändert, wie wir leben und arbeiten
Wie Smart-City-Technologie die Art und Weise verändert, wie wir leben und arbeiten
Wie wir alle wissen, klingt die Smart-City-Technologie, definiert als städtische Gebiete, die Technologie und Sensoren nutzen, um Daten für das Ressourcenmanagement zu sammeln, für den Durchschnittsbürger vielleicht nicht so interessant. Während die grundlegenden Technologien hinter Smart Cities, wie künstliche Intelligenz und das Internet der Dinge, immer besser verstanden werden, ist vielen Menschen möglicherweise nicht bewusst, welchen Einfluss Smart City-Technologien in den kommenden Jahren auf unsere Arbeits- und Lebensweise haben werden.
Von zugänglicheren und effizienteren Dienstleistungen bis hin zur Senkung der gesamten CO2-Emissionen der Bürger können die vielen Smart-City-Technologien von heute Kosten senken, die Sicherheit verbessern, die Umwelt besser schützen und unsere Lebensqualität verbessern. Lassen Sie uns im Folgenden über die neuen Smart-City-Technologien sprechen, die derzeit entwickelt werden und die Funktionsweise städtischer Gebiete wirklich verbessern werden.
1. Intelligente Parkplätze
Intelligente Parkplätze bieten eine praktikable Lösung für Parkraummanagementprobleme in städtischen Gebieten, in denen es nur wenige Parkplätze gibt. Diese Innovation ermöglicht es den Bürgern, Parkplätze über eine App zu buchen, was die Zeit für die Suche nach einem Parkplatz verkürzt, den Stadtverkehr minimiert, unseren CO2-Ausstoß senkt und Kraftstoff spart.
2. Automatisierte Auftragszustellung
Von E-Commerce über Lebensmittellieferungen bis hin zu Medikamenten wird die letzte Meile der Lieferung automatisierter. Angesichts des zunehmenden Drucks auf die Arbeitsressourcen und des begrenzten Platzes in Lieferfahrzeugen sollten Sie nach weiteren Formen automatisierter Roboter suchen, um diese Lücke zu schließen.
3. Wassersparende Technologie
Die Nutzung von Echtzeit-Wetterdaten und IoT-Technologie zur Optimierung des Wasserverbrauchs wird zum Mainstream. Der Wasserschutz ist von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass Wasser für zukünftige Generationen verfügbar ist, und wir sollten Technologie nutzen, um den Wasserschutz zu maximieren.
4. Selbstfahrende Autos
Die Entwicklung vollständig autonomer selbstfahrender Autos wird die Art und Weise, wie intelligente Städte funktionieren, grundlegend verändern. Mit autonomen Fahrzeugen werden intelligente Städte in der Lage sein, jeden Aspekt des Transports zu automatisieren, was tiefgreifende Auswirkungen auf den Zugang zu Nahrungsmitteln, Medikamenten, Unterkünften und anderen lebensnotwendigen Gütern haben wird.
5. Alternative Transportmöglichkeiten
Infrastrukturdaten stärken unsere intelligenten Städte und Transportmethoden. Heutzutage nutzen Menschen alternative Transportmittel wie Elektroautos und Fahrräder und profitieren vom Einsatz von 4G-, 5G- und IoT-Sensoren, um Verkehrsmuster, Trends und Auswirkungen durch KI besser zu verstehen, Pendelzeiten zu verkürzen, verschwenderischen Leerlauf zu reduzieren und die Auswirkungen auf das Klima insgesamt zu reduzieren.
6. Intelligentes Transportsystemmanagement
Transportsystemtechnologie wird sicherere und lebenswertere Städte schaffen. Der Einsatz cloudbasierter Software kann betriebliche Silos zwischen Transportsystemen und Notfallpersonal reduzieren, zentrale Kommandozentralen integrieren und die Implementierung intelligenter Sensorik ermöglichen, die schnellere Reaktionszeiten bei Notfällen ermöglicht.
7. Umweltmanagement
Wir können uns intelligente Städte nicht vorstellen, ohne intelligentes Umweltmanagement in Betracht zu ziehen, das auf innovativen Klima- und Geodatentechnologien basiert, die auf künstlicher Intelligenz und Datenanalyse basieren. Sie haben das Potenzial, unsere Reaktion auf den Klimawandel und die allgemeine Umweltqualität intelligenter Städte zu verbessern.
8.Internet-Netzwerk
Das Leben in der modernen Zeit erfordert das Internet. Die Bevölkerung einer Smart City muss als Ganzes vernetzt bleiben. Gebäude in der ganzen Stadt bilden eine Reihe miteinander verbundener Router-Knoten und Internet-Austauschpunkte. Diese Systeme sind äußerst sicher und dezentralisiert, so dass die Kommunikation auch bei einem Ausfall der gesamten Internet-Infrastruktur aufrechterhalten werden kann.
9.5G
5G-Einsätze breiten sich rasant aus und ziehen die Aufmerksamkeit von Führungskräften auf sich. 5G ist nicht nur ein neuer drahtloser Standard, es hat auch das Potenzial, die Zukunft der Kommunikation zu verändern und die nächste Generation von Augmented und Virtual Reality voranzutreiben Metaverse ermöglicht uns ein reichhaltigeres, vernetzteres und kollaborativeres digitales Leben.
10. Immobilientechnologie
Während wir unsere Städte weiter in Smart Cities verwandeln, wird Immobilientechnologie, insbesondere die Fernverwaltung von Immobilien, eine wesentliche Rolle bei der Verbesserung unserer Arbeits- und Lebensweise spielen. Digitale Immobilienverwaltungssysteme ermöglichen ein besseres Gesamterlebnis, was im Zeitalter des hybriden Arbeitens von entscheidender Bedeutung ist, da die Menschen mehr Zeit zu Hause verbringen. Diese Technologie wird auch die Effizienz im Management steigern.
11. Anpassungsfähige Gebäude
Wenn sich die persönlichen Umstände einer Person ändern, muss sie normalerweise in eine neue Wohnung oder ein neues Haus umziehen. Was wäre, wenn wir uns einfach neu konfigurieren und im selben physischen Raum bleiben könnten? Dies kann die Anpassung von Wänden bedeuten, um einen Raum für eine wachsende Familie zu schaffen, oder digitale Lösungen zur Verbesserung der Zugänglichkeit oder Erleichterung des Wohnens und Arbeitens, wie beispielsweise kontaktlose Aufzugsrufe oder Roboterdienste.
12. Technologie zur Umweltverschmutzung und Lärmbekämpfung
Innovative Werkzeuge zur Umweltverschmutzung und Lärmbekämpfung verdienen heute besondere Aufmerksamkeit. Da Megacities aufgrund von Smog zu ersticken beginnen, ist es wichtig, dass die Smart-City-Technologie rechtzeitig Alarm schlagen und Maßnahmen zur Stabilisierung der Umweltbedingungen ergreifen kann. Dazu werden Städte überall automatisierte Sensornetzwerke und Datenzentren nutzen.
13. Blockchain-basierte Dienste
Bewohner intelligenter Städte können durch Serviceverpflichtungen und Preise wirklich von Blockchain-basierten Bürgerdiensten profitieren. Bürger fordern Dienstleistungen an, erhalten versprochene Serviceniveaus und Preise, wie z. B. Parken, Unterkunft usw., und erhalten bei Ankunft am Veranstaltungsort oder Standort die vereinbarten Dienstleistungen. Mithilfe der Blockchain-Technologie werden Transaktionen an das Hauptbuch übermittelt und der Reputationsnachweis für die laufende Servicebewertung verwendet.
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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
