Warum expandiert die Smart-Building-Branche?
Smart Building Industry
Gebäude, die früher nur Schutz bieten konnten, können jetzt so viel mehr für uns tun. Dank innovativer Technologien werden Gebäude intelligenter, besser vernetzt und effizienter. Gleichzeitig bringen intelligente Gebäude auch mehr Komfort, reduzieren Abfall und senken die Verwaltungskosten.
Was ist also die Technologie hinter intelligenten Gebäuden? Es ist das Internet der Dinge (IoT) und andere intelligente Technologien, die Echtzeit-Updates verschiedener Elemente in einem Gebäude ermöglichen, wie z. B. Lichter, Wasser- und Gasleitungen, Möbel, Türen und Fenster, Heizungsanlagen, Aufzüge, Raumtemperatur, Wohndichte usw.
Intelligente Gebäude bieten Einblicke in Gebäudenutzung, Energieverbrauch, Wartung, Luftqualität, Risiken und mehr. Intelligente Gebäude sind heutzutage sehr wichtig, da sie ein besseres Facility Management, eine bessere digitale Zusammenarbeit und eine bessere Ressourcenschonung bieten.
Internet der Dinge (IoT)
IoT trägt dazu bei, Gebäude intelligenter zu machen, da es die Möglichkeit bietet, Tausende von Sensoren zu verbinden, um Echtzeitdaten zu sammeln und zu analysieren und so die Effizienz und Produktivität zu steigern.
Das Internet der Dinge ist ein vernetztes Netzwerk aus Maschinen, Sensoren und Geräten, die miteinander kommunizieren, um große Datenmengen zu sammeln und bestimmte Aufgaben auszuführen. Durch den Einsatz der neuesten IoT-Technologien in intelligenten Gebäuden können Eigentümer und Manager den Anlagenbetrieb und die Umwelt optimieren.
Gebäudeautomation
Gebäudeautomatisierungstechnologie ermöglicht die zentrale Steuerung und Überwachung verschiedener Elemente eines Gebäudes, einschließlich Beleuchtung, HVAC, Sicherheitsausrüstung, physische Zugangskontrolle, Pumpstationen, Aufzüge und andere Systeme.
Diese Systeme können in verschiedene IoT-Lösungen integriert werden. Die Gebäudeautomation wird über BAS (Building Automation System) oder BMS (Building Management System) gesteuert.
Gebäudeautomatisierungssysteme sind entscheidend für die Effizienz des Energiemanagements intelligenter Gebäude. Diese intelligenten Systeme sind mit allen gängigen IoT-Lösungen kompatibel und verbinden kommerzielle HLK-, Beleuchtungs-, Sicherheits- und Schutzsysteme und ermöglichen deren Interaktion auf einer gemeinsamen Plattform.
Sie versorgen uns dann mit den Informationen, die wir über Faktoren wie Luftfeuchtigkeit, Temperatur, Wasserdruck und Strom benötigen, und helfen uns, fundierte Entscheidungen über die Steuerung von Gebäudeelementen zu treffen und gleichzeitig den Komfort, die Sicherheit und die Produktivität der Bewohner zu verbessern.
Building Information Modeling (BIM)
Building Information Modeling (BIM) ist eine intelligente, auf 3D-Modellen basierende Technologie, mit der digitale Darstellungen der physischen und funktionalen Merkmale intelligenter Gebäude entwickelt werden.
Es hilft, alle Aspekte des Gebäudes zu bewerten, bevor mit dem Bau fortgefahren wird. Vor der Einführung von BIM basierten solche Modelle auf Papier und vermittelten keinen Einblick in die Funktionsweise der Anlage.
BIM ermöglicht es uns, intelligente Gebäudemodelle effizient zu entwickeln. Da diese Gebäude viele verschiedene intelligente Systeme und Technologien nutzen, erweist sich BIM auf lange Sicht als profitabel.
Künstliche Intelligenz (KI)
Intelligente Gebäude sammeln Informationen von Benutzergeräten, Sensoren und Systemen innerhalb des Gebäudes. Es nutzt künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (ML), um diese verwertbaren Daten zu verarbeiten und Gebäude so zu gestalten, dass sie auf die Bedürfnisse von Bewohnern und Eigentümern reagieren.
Cyber-Intelligence trägt zum Schutz von Netzwerken bei, indem sie die Erkennung von Anomalien und Einbrüchen verbessert.
Marktanalyse
Die aktuelle Nachfrage nach Smart Buildings ist riesig und der Markt wächst rasant. Allied Market Research prognostiziert, dass der globale Markt für intelligente Gebäude bis 2031 ein Volumen von 201,16 Milliarden US-Dollar erreichen könnte, mit einer durchschnittlichen jährlichen durchschnittlichen Wachstumsrate von 11,3 % im Prognosezeitraum von 2022 bis 2031.
Zu den Markttreibern zählen der wachsende Bedarf an einer besseren Nutzung von Gebäuden und ihren Standorten, die steigende Nachfrage nach einem besseren Ressourcenmanagement in städtischen Umgebungen und die wachsende Nachfrage nach öffentlicher Sicherheit.
Darüber hinaus wird erwartet, dass der Einsatz von Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI) in intelligenten Gebäuden sowie der Aufstieg des Internets der Dinge und seine Anwendung in intelligenten Gebäuden lukrative Wachstumschancen für den Ausbau intelligenter und intelligenter Gebäude bieten Markt.
Aktuelle Entwicklungen
Als Reaktion auf die wachsende Nachfrage nach intelligenten Gebäuden haben große Unternehmen in diesem Bereich erhebliche Investitionen in die Entwicklung intelligenter Gebäude getätigt.
Im April 2022 kündigten beispielsweise die Schweizer ABB und die südkoreanische Samsung Electronics eine Zusammenarbeit an, um gemeinsam entwickelte Energiespar-, Energiemanagement- und Internet-of-Things-(IoT)-Konnektivitätstechnologien für Wohn- und Gewerbeeinrichtungen bereitzustellen.
Im September 2022 gab Nexer Insights eine Partnerschaft mit SmartViz bekannt, einer digitalen Zwillings-Gebäudeanalyseplattform, um die Gebäudeleistung zu verbessern.
- ABB arbeitet mit Samsung Electronics zusammen
Die Partnerschaft soll es Samsung und ABB ermöglichen, den Kundenzugang zur Hausautomationstechnologie zu erweitern, die Geräteverwaltung zu verbessern und gleichzeitig die Stromlasten zu verwalten. Dadurch kann Samsung Samsung SmartThings in mehr Gebäude integrieren.
SmartThings ist ein großes Ökosystem vernetzter Geräte, die Häuser intelligenter und effizienter machen. IoT-Geräte in der Plattform arbeiten und interagieren miteinander, um intelligentere Wohnlösungen zu ermöglichen und unser Leben zu vereinfachen. Die ABB-freien Hausautomationslösungen von ABB steuern eine Vielzahl von Gebäudegeräten wie die Zugangskontroll-, Erkennungs-, Kommunikations- und Klimasysteme des Gebäudes.
So arbeiten ABB-free home und SmartThings zusammen, um eine einzige IoT-Lösungsplattform zur Überwachung und Steuerung der Gebäudetechnik zu schaffen. Die beiden Unternehmen kündigten die Schaffung einer Cloud-to-Cloud-Integration an, um Verbrauchern mehr Zugriff und Kontrolle zu ermöglichen.
SmartThings ermöglicht Benutzern den Zugriff und die Steuerung einer Reihe von ABB-Lösungen wie Kameras, Sensoren und Komfortsysteme, die in SmartThings integriert sind, über eine einzige App. Die integrierten Energiemanagementlösungen von Samsung und ABB können in Kühlschränken, Geschirrspülern, Trocknern, HVAC und anderen Anwendungen eingesetzt werden.
- Nexer arbeitet mit SmartViz zusammen
Nexer und SmartViz sind eine Partnerschaft eingegangen, um Gebäudeeigentümern und -betreibern ein großartiges Benutzererlebnis zu bieten und gleichzeitig die CO2-Emissionen durch die Beratungs- und Systemintegrationsfunktionen von Nexer und die SmartViz SaaS-Plattform zu reduzieren.
Die SaaS-Plattform für digitale Zwillinge integriert Datenanalyse, prädiktive Simulation und Szenarioplanung. Es ermöglicht Gebäudeeigentümern und -verwaltern, das Wohnumfeld zu optimieren, um effizientere und energiesparendere Räume zu schaffen.
Die Plattform integriert Immobilieninformationen mit Daten von intelligenten Sensoren, IoT-Sensoren und mehr in einer einzigen Informationsquelle. Es liefert verwertbare Daten mithilfe fortschrittlicher 2D-/3D-Visualisierung und KPI-Abdeckung im gesamten Gebäude.
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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
