


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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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

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

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

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