Vier gängige Anwendungen von AIoT
Wir treten schnell in eine Ära ein, in der intelligente Maschinen und Funktionen zur Erfassung großer Datenmengen zu einem wichtigen Bestandteil globaler Industrien werden. Heutzutage ist der Schatten von AIoT-Anwendungen (künstliche Intelligenz für das Internet der Dinge) in den meisten High-End-Wohngebieten und großen Unternehmen zu sehen. Obwohl es nicht so weit verbreitet ist, wie in den Medien beworben wird, nimmt die Akzeptanz in den entwickelten Ländern exponentiell zu.
Internet der Dinge steht als Überbegriff für ein Netzwerk verbundener Objekte. Wenn wir Algorithmen der künstlichen Intelligenz und maschinelle Lernfähigkeiten kombinieren, können wir davon ausgehen, dass intelligente IoT-Geräte lernen, sich selbst verbessern und sich an Veränderungen anpassen, basierend auf ihren Erfahrungen mit sich selbst und anderen Systemen.
AIoT oder Künstliche Intelligenz des Internets der Dinge ist die Integration zwischen IoT-Infrastruktur und Technologie der künstlichen Intelligenz. Die Konvergenz zwischen IoT und künstlicher Intelligenz bringt eine verbesserte Mensch-Computer-Interaktion, Datenverwaltung und -analyse sowie ein neues Kundenerlebnis für IoT-Benutzer.
Hier sind die heute gängigsten AIoT-Anwendungen
- Selbstfahrende Autos
Selbstfahrende Autos sind heute wahrscheinlich die offensichtlichste und am weitesten verbreitete Anwendung von AIoT. Hersteller selbstfahrender Autos wie Tesla nutzen ihre derzeit unterwegs befindlichen Autos, um beim manuellen und autonomen Fahren Millionen von Datenpunkten zu sammeln. Sie nutzen diese Daten, um Straßen zu kartieren, das autonome Fahrsystem des Fahrzeugs zu optimieren und seinen Datenpool zu bereichern, um in Zukunft bessere Fahrzeuge zu entwickeln.
- Fertigung
Der größte Anwender von IoT und AIoT sind heute intelligente Fabriken, die künstliche Intelligenz nutzen, um ihre Leistung und Effizienz zu verbessern. Die meisten Fabriken in hochindustrialisierten Ländern nutzen bereits eingebettete Sensoren, um verschiedene Daten im Herstellungsprozess zu erfassen.
Industrie- und Fertigungsroboter werden durch den Einsatz von AIoT immer intelligenter, wodurch Fabrikroboter Muster lernen und Störungen, Verzögerungen und Schäden vorhersagen können, bevor sie auftreten. Vorausschauende Wartung kann für jeden Hersteller die beste Möglichkeit sein, Geld zu sparen.
- Einzelhandel
Daten, die von Gesichtserkennungskameras und anderen Sensoren gesammelt werden, können dabei helfen, die Wege der Kunden zu kartieren, während sie sich im Geschäft bewegen. Daten wie diese können Managern dabei helfen, das Auftreten von Personalengpässen vorherzusagen und Erkenntnisse über das Kundenverhalten im Geschäft zu gewinnen, um das Einkaufserlebnis zu verbessern und sogar Ladenlayouts zu planen, um Kundenbesuche optimal zu nutzen.
- Smartes Thermostat
Hier treffen moderne Anwendungen von AIoT auf das Smart Home. Automatisierung und KI-gestützte Temperaturregelung können die Energiekosten maximieren und die Temperatur des Hauses im Laufe der Zeit an das Wetter draußen, den Arbeitsplan des Hausbesitzers und die Temperaturpräferenzen anpassen.
In einer vollständig realisierten AIoT-Zukunft wird die Erde zu einem riesigen miteinander verbundenen Netzwerk aus unzähligen Datenerfassungssystemen, die sich gegenseitig autonom verbessern, indem sie Muster lernen und Verbindungen herstellen. Wir freuen uns auf diesen bald kommenden Tag!
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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
