KI und ML treiben das Wachstum vernetzter Geräte voran
Nach der COVID-19-Pandemie ist der Bedarf an Automatisierung, Fernüberwachung und -steuerung im Geschäftsbetrieb deutlich gestiegen.
Jamie Moss, Forschungsdirektor für IoT-Hardware und -Geräte bei ABI Research, sagte: „Lockdown-Beschränkungen hatten enorme Auswirkungen auf den Geschäftsbetrieb und den Lebensstil der Verbraucher auf der ganzen Welt.“
Er fuhr fort: Erklären Sie, dass dies mit dem Aufstieg von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) zur Verwaltung massiv eingesetzter Internet-of-Things-Geräte (Massive IoT) einhergeht.
Er glaubt, dass die Anwendung dieser neuen Technologien die Leistung und Informationserfassung von IoT-Geräten erheblich verbessern wird.
„Zum Beispiel wird KI-Software zur Verwaltung der Lieferkettenlogistik wie Routenoptimierung und Ladungsoptimierung die Betriebskosten (OPEX) senken und damit verbundene Verschwendung eliminieren, was zu nachhaltigeren und effizienteren Geschäftsabläufen führt“, erklärte Moss.
Für Verbraucher können Smart-Home-Geräte, einschließlich automatischer Schalter, Sensoren und intelligenter Geräte, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zur Erkennung von Benutzermustern nutzen, um personalisierte Smart-Home-Erlebnisse zu bieten.
Der Anstieg der Energiekosten, gepaart mit einer zunehmenden Zahl von Verbrauchern, die eine nachhaltigere Denkweise annehmen, treibt die Implementierung von Smart-Home-Geräten voran, um Energie zu sparen und dadurch Geld zu sparen.
Die Ära der vernetzten Städte steht vor der Tür. Vernetzte Straßenlaternen und Überwachungssysteme werden die städtische Sicherheit erhöhen und durch Umweltüberwachung vor unsicheren Bedingungen warnen und so die öffentliche Sicherheit gewährleisten.
Es werden mehr vernetzte Fahrzeuge hergestellt als je zuvor, und eine intelligente Straßeninfrastruktur soll auch Pendlerfahrzeugen, öffentlichen Verkehrsmitteln und Lieferfahrzeugen zugute kommen. Der Zugang zu öffentlichen Netzwerken wird auch andere Erlebnisse wie Einzelhandel, Werbung und Augmented Reality verbessern.
Moss glaubt, dass die bedeutendste Wachstumsprognose in diesem Datensatz Smart-Home-Geräte sind, die in den fünf Jahren bis 2026 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 29 % wachsen werden.
Vernetzte Autos werden im gleichen Zeitraum voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 11 % wachsen. Unterdessen wird mit einer prognostizierten Wachstumsrate von 24 % ein noch deutlicheres Wachstum der Smart-City-Infrastruktur erwartet.
„Dies könnte teilweise auf den künftigen Bedarf an Infrastruktur zur Unterstützung der V2X-Kommunikation und anderer Anwendungen zurückzuführen sein, deren Spezifikationen noch definiert werden“, fügte er hinzu.
Die installierte Basis vernetzter Einzelhandels-, Werbe- und Lieferkettengeräte wird voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 23 % wachsen, sodass die gesamte installierte Basis aller vernetzten Technologien bis 2026 auf über 21 Milliarden ansteigen wird. Dies ist vor allem auf die Installation von Paletten auf Fahrzeugen, Containern und Transportmitteln zurückzuführen, die eine bessere Transparenz der Logistik innerhalb der Lieferkette ermöglichen.
„Das Wachstum des Internet of Everything ist unvermeidlich“, schloss Moss. „Mit jeder neuen Entwicklung in der drahtlosen Kommunikationstechnologie sehen wir, dass sich immer mehr vernetzte Geräteanwendungen entwickeln, aber wir erwarten das größte Wachstum bei LPWA-basierten vernetzten Geräten in den nächsten fünf Jahren setzt seine starke Leistung fort, wobei erwartet wird, dass die Mehrheit der installierten verbundenen Geräte Bluetooth als primäre Verbindung verwenden.“
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Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
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Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM
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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
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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
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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
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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
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