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Dynamische Integration: Erkundung des Trends zur Kombination von künstlicher Intelligenz und dem Internet der Dinge (1)
Dynamische Integration: Erkundung des Trends zur Kombination von künstlicher Intelligenz und dem Internet der Dinge (1)
Die Konvergenz von künstlicher Intelligenz und dem Internet der Dinge bringt eine neue Dimension von Effizienz, Automatisierung und Intelligenz in unser tägliches Leben. Gleichzeitig hat künstliche Intelligenz die Art und Weise revolutioniert, wie Maschinen lernen, schlussfolgern und Entscheidungen treffen. Wenn beides kombiniert wird, eröffnet künstliche Intelligenz im IoT ein neues Reich an Möglichkeiten und ermöglicht es intelligenten, autonomen Systemen, große Datenmengen zu analysieren und auf deren Erkenntnisse zu reagieren
Das Internet der Dinge wird durch miteinander verbundene Netzwerke angetrieben physische Geräte, Fahrzeuge, Geräte und andere Objekte, in die Sensoren, Software und Netzwerkverbindungen eingebettet sind. Diese Geräte sammeln und tauschen Daten aus und schaffen so ein riesiges Ökosystem, das die physische und die digitale Welt verbindet. Künstliche Intelligenz hingegen wird durch die Simulation menschlicher Intelligenz in Maschinen erreicht, die so programmiert sind, dass sie wie Menschen denken und lernen.
Durch die Nutzung fortschrittlicher Algorithmen und maschineller Lerntechnologie sind IoT-Geräte in der Lage, Daten in Echtzeit zu analysieren und zu interpretieren Treffen Sie fundierte Entscheidungen und handeln Sie autonom. Diese Kombination ermöglicht es IoT-Geräten, sich an veränderte Umgebungen anzupassen, ihren Betrieb zu optimieren und Benutzern personalisierte Erlebnisse zu bieten. Es ist völlig vernünftig, die Bedeutung künstlicher Intelligenz im Internet der Dinge hervorzuheben. Es verfügt über ein enormes Potenzial, beispiellose Möglichkeiten in verschiedenen Bereichen wie Gesundheitswesen, Transport, Fertigung, Landwirtschaft und Smart Cities zu eröffnen. Indem wir die Leistungsfähigkeit der künstlichen Intelligenz im Internet der Dinge voll ausschöpfen, können wir intelligente Ökosysteme aufbauen, die es Geräten ermöglichen, nahtlos zu kommunizieren, zusammenzuarbeiten und fundierte Entscheidungen zu treffen, um unser Leben zu verbessern
Die Schnittstelle zwischen künstlicher Intelligenz und dem Internet der Dinge
Die Kombination aus künstlicher Intelligenz (KI) und dem Internet der Dinge bildet eine leistungsstarke Allianz, die die Fähigkeiten von IoT-Geräten auf ein neues Niveau hebt. Lassen Sie uns die faszinierende Schnittstelle dieser beiden Technologien erkunden und erfahren, wie künstliche Intelligenz die Fähigkeiten des Internets der Dinge verbessern kann.
1 Die Beziehung zwischen künstlicher Intelligenz und dem Internet der Dinge. Beim Internet der Dinge geht es darum, physische Objekte zu verbinden und zu ermöglichen sie zum Sammeln und Weitergeben von Daten entfaltet. Künstliche Intelligenz hingegen konzentriert sich auf die Schaffung intelligenter Systeme, die lernen, schlussfolgern und Entscheidungen treffen können. Wenn KI in das IoT integriert wird, können wir die Synergie der KI sehen, die IoT-Geräten fortschrittliche Analysen, Automatisierung und intelligente Entscheidungsfindung bietet.
Durch die Kombination von KI und IoT sind Geräte in der Lage, Daten aus riesigen gesammelten Datenmengen zu interpretieren und zu analysieren Sensoren und andere Quellen. Dadurch können Geräte wertvolle Informationen extrahieren, Muster erkennen und fundierte Entscheidungen in Echtzeit treffen. Algorithmen der künstlichen Intelligenz können versteckte Zusammenhänge in IoT-Daten entdecken und so prädiktive Analysen und proaktive Maßnahmen ermöglichen
2. Wie verbessert künstliche Intelligenz die Fähigkeiten von IoT-Geräten
Hier sind einige Möglichkeiten, wie künstliche Intelligenz die Fähigkeiten von IoT-Geräten verbessern kann:
Erweiterte Datenanalyse
Algorithmen der künstlichen Intelligenz können die großen Datenmengen verarbeiten und analysieren, die durch das Internet der Dinge erzeugt werden. Durch den Einsatz von Technologien wie maschinellem Lernen und Deep Learning können IoT-Geräte Trends, Anomalien und Muster in Daten erkennen. Diese Analyse liefert wertvolle Erkenntnisse zur Optimierung von Prozessen, zur Vorhersage des Wartungsbedarfs und zur Erkennung potenzieller Risiken oder Ausfälle.
INTELLIGENTE AUTOMATISIERUNG
Künstliche Intelligenz ermöglicht es IoT-Geräten, Aufgaben und Prozesse intelligent zu automatisieren. Durch das Erlernen historischer Daten und des Benutzerverhaltens können IoT-Geräte den täglichen Betrieb automatisieren, Einstellungen anpassen und den Energieverbrauch optimieren. Beispielsweise kann ein intelligenter Thermostat die Temperaturpräferenz eines Bewohners lernen und die Heizung oder Kühlung entsprechend anpassen, was Energieeinsparungen und personalisierten Komfort ermöglicht analysierte Daten. Daten treffen Entscheidungen in Echtzeit. Dadurch kann das Gerät schnell auf sich ändernde Bedingungen oder Ereignisse reagieren. In Smart-Grid-Systemen können KI-Algorithmen beispielsweise Stromverbrauchsmuster analysieren und die Stromverteilung anpassen, um eine effiziente Nutzung sicherzustellen und Stromausfälle zu verhindern.
3. Praktische Anwendungen von KI im Internet der Dinge. Hier sind einige Beispiele, die die Integration demonstrieren von KI und IoT, die zahlreiche praktische Anwendungen in allen Branchen vorantreiben
Intelligentes Gesundheitswesen
Mit KI betriebene IoT-Geräte sind in der Lage, den Zustand von Patienten aus der Ferne zu überwachen, personalisierte Gesundheitsempfehlungen zu geben und gesundheitliche Probleme frühzeitig zu erkennen. Mit Sensoren und KI-Algorithmen ausgestattete tragbare Geräte können kontinuierlich Vitalfunktionen überwachen, Anomalien erkennen und Gesundheitsdienstleister in Notfällen alarmieren.
Selbstfahrende Autos
KI-gestütztes IoT in selbstfahrenden Autos spielt eine sehr wichtige Rolle in der Entwicklung. Diese Fahrzeuge sind auf Algorithmen der künstlichen Intelligenz angewiesen, um Sensordaten zu interpretieren, sofortige Entscheidungen zu treffen und komplexe Straßenbedingungen zu bewältigen. Die Konvergenz von KI und IoT ermöglicht es selbstfahrenden Autos, Routen zu optimieren, Kollisionen zu vermeiden und die Sicherheit der Passagiere zu verbessern
Industrielle Automatisierung
Künstliche Intelligenz im IoT revolutioniert industrielle Prozesse, indem sie vorausschauende Wartung ermöglicht, Lieferketten optimiert und die betriebliche Effizienz verbessert. IoT-Geräte, die mit Algorithmen der künstlichen Intelligenz ausgestattet sind, können die Maschinenleistung überwachen, potenzielle Ausfälle erkennen und Wartungsaktivitäten planen, bevor sie auftreten. Dieser proaktive Ansatz minimiert Ausfallzeiten und reduziert Wartungskosten
4. Vorteile der künstlichen Intelligenz im IoT
Die Konvergenz von künstlicher Intelligenz und IoT bringt viele Vorteile mit sich und revolutioniert unsere Beziehung zur Technologie und unserer Umgebung. Die Art und Weise, wie die Welt interagiert. Lassen Sie uns tiefer auf die Vorteile der Integration von KI in IoT-Systeme eingehen
Verbesserte Datenanalyse und Entscheidungsfindung
Einer der bemerkenswerten Vorteile von KI im IoT ist ihre Fähigkeit, große Datenmengen zu analysieren und aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Durch den Einsatz von Algorithmen der künstlichen Intelligenz können IoT-Geräte Daten in Echtzeit verarbeiten und interpretieren und so eine genaue Entscheidungsfindung und umsetzbare Informationen ermöglichen. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile:
Verbesserte prädiktive Analysen
Mit KI-gestützten IoT-Geräten können zukünftige Ergebnisse und Verhaltensweisen auf der Grundlage historischer Datenmuster vorhergesagt werden. Mithilfe von maschinellem Lernen und prädiktiver Modellierung können IoT-Systeme den Wartungsbedarf vorhersagen, die Ressourcenzuteilung optimieren und Kundenpräferenzen vorhersagen. Dieser proaktive Ansatz ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen, die betriebliche Effizienz zu verbessern und ein besseres Kundenerlebnis zu bieten . In einem Smart-Home-Sicherheitssystem können beispielsweise KI-gestützte Kameras ungewöhnliche Aktivitäten oder Einbrüche erkennen und den Hausbesitzer oder das Sicherheitspersonal sofort benachrichtigen. Diese Echtzeitüberwachung verbessert die Sicherheit und ermöglicht eine schnelle Reaktion auf potenzielle Bedrohungen.
Situative Entscheidungsfindung
Der Einsatz künstlicher Intelligenz im IoT ermöglicht es Geräten, situative Entscheidungen auf der Grundlage eines tiefgreifenden Verständnisses der Umgebung zu treffen. In Smart-City-Anwendungen können KI-gesteuerte Verkehrsmanagementsysteme beispielsweise Echtzeit-Verkehrsdaten, Wetterbedingungen und historische Muster analysieren, um den Verkehrsfluss zu optimieren und Staus zu reduzieren. Dies verbessert die Verkehrseffizienz und verkürzt die Reisezeit für Pendler
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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
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
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
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
