


Wie werden zukünftige Gebäude durch künstliche Intelligenz umgestaltet?
Automatisierte Systeme der künstlichen Intelligenz können Gebäude dabei unterstützen, Heizung und Kühlung zu optimieren, um Effizienz und Nachhaltigkeit zu steigern. Dies wird dazu beitragen, das durch die bebaute Umwelt verursachte Emissionsproblem zu lösen.
Intelligente Gebäude werden durch Daten gesteuert. In den Häusern und Büros der Zukunft werden Sensoren immer mehr Informationen sammeln, um cloudbasierte Systeme der künstlichen Intelligenz zu betreiben und so Gebäude effizienter zu machen und gleichzeitig Kosten und Emissionen zu senken.
Die Vorteile der Konstruktion künstlicher Intelligenz hören hier nicht auf. Algorithmen können auch Wohnungen und Arbeitsplätze komfortabler machen und so die Gesundheit und das Wohlbefinden ihrer Bewohner verbessern.
Daten gestalten die Zukunft der Architektur neu
Wir sollten alle zusammenarbeiten, um die Emissionen aus der gebauten Umwelt zu bekämpfen. Die Gebäude, in denen wir arbeiten, leben und spielen, sollen für mehr als 38 % der weltweiten Treibhausgasemissionen verantwortlich sein. Ein Teil davon stammt aus dem Bau neuer Gebäude, der größte Teil jedoch aus dem laufenden Betrieb dieser Gebäude. Sie sind mit Abstand die größten Energieverbraucher der Erde.
Ziel ist es, mithilfe der Cloud-Technologie interne Daten, die von Gebäudesensoren generiert werden, mit externen Daten wie Wetterbedingungen, Energiekosten und der Frage, ob bei der Energieversorgung fossile Brennstoffe oder sauberere Energiequellen verwendet werden, zu kombinieren, was sich auf die Energie der Gebäudenutzung auswirkt. Das System kann unter Berücksichtigung von Faktoren wie Netznachfrage, Energietarifen und Gebäudebelegung den besten Zeitpunkt zum Reduzieren oder Erhöhen des Heiz- oder Kühlniveaus bestimmen.
All diese umfangreichen Daten können zusammengeführt und dann mit den neuen Fähigkeiten genutzt werden, die uns durch künstliche Intelligenz zur Verfügung stehen, die sowohl die stilvolle Architektur eines Raums verstehen als auch diese Daten nutzen kann, um autonome Entscheidungen zu treffen, die besser sind als das, was gerade läuft an der Wand Ein einfacher Thermostat ist viel intelligenter.
Building the Future
Algorithmen und digitale Lösungen verändern die Baubranche auf andere Weise. Hightech-Gebäude sind mit Tausenden von Sensoren ausgestattet, die alles überwachen, vom Energieverbrauch bis hin zur Nachbestellung von Büromaterial. Möglichkeiten zur Optimierung des Energieverbrauchs umfassen die Installation von Solarpaneelen, eine intelligente Luftführung und sogar die Nutzung der Energie von Menschen, die im hoteleigenen Fitnessstudio trainieren.
Fortschrittliche Systeme der künstlichen Intelligenz können ungenutzte Teile des Gebäudes abschalten, um die Energiekosten zu senken. Standard-Präsenzsensoren erfassen Veränderungen von Licht, Schatten und Temperatur, wenn jemand einen Raum betritt, während intelligente Systeme erkennen können, ob ein paar Personen gleichzeitig mehrere Sensoren ausgelöst haben, und den Energieverbrauch in unnötigen Bereichen reduzieren
Einige künstliche Intelligenz Besucher eines Gebäudes Möglicherweise werden Sie von einem intelligenten Concierge-Service begrüßt, der Ihnen dabei helfen kann, Wegbeschreibungen zu finden, Reservierungen vorzunehmen und sogar Taxis zu organisieren.
Intelligente Systeme können die Gebäudesicherheit durch den Einsatz von Lösungen wie Gesichtserkennungssystemen optimieren und die Sicherheit der Mitarbeiter durch kontaktlose Interaktionen gewährleisten, wodurch der direkte Kontakt während der Pandemie reduziert wird.
Gebäude können vorausschauende Wartung nutzen, bevor Probleme auftreten. Probleme identifizieren und Wartungsarbeiten, Reparaturen und notwendige Reparaturen planen Ausfallzeiten, um Unannehmlichkeiten zu vermeiden und langfristige Kosten zu senken.
Hochentwickelte Systeme können digitale Zwillinge oder digitale Nachbildungen von Gebäuden erstellen, um den Betrieb von Gebäuden zu optimieren, die Energie- und andere Effizienz zu verbessern und Emissionen zu reduzieren.
Zusammenfassung
Viele KI-fähige Gebäude wurden für Smartphone-Anwendungen entwickelt. Benutzer können sich in die App einloggen, um Besprechungen zu planen, Platz auf dem Schreibtisch zu reservieren, Parkplätze zugewiesen oder dorthin geleitet zu werden und Kollegen zu finden. Darüber hinaus hilft die App bei der Navigation und liefert aktuelle Informationen zur Verkehrslage
Das fortschrittlichste cloudbasierte System der künstlichen Intelligenz im Gebäude kann in die App integriert werden, um Mitarbeitern Arbeitsplätze zuzuweisen und ihnen ihre persönlichen Vorlieben mitzuteilen Objekte, mit dem Internet verbundene Sensoren, IoT-Sensoren stellen Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Beleuchtung ein, um die ideale Arbeitsumgebung zu schaffen. Was wurde neu geschrieben: In Gebäuden können hochmoderne cloudbasierte KI-Systeme in Anwendungen integriert werden, um Arbeitern Arbeitsplätze zuzuweisen und ihre persönlichen Vorlieben an IoT-Sensoren zu übermitteln. IoT-Sensoren stellen Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Beleuchtung ein, um eine ideale Arbeitsumgebung zu schaffen
Die Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz haben sich im letzten Jahrzehnt beschleunigt, insbesondere in den Bereichen Sprach- und Bilderkennung. In der Anfangszeit waren KI-Systeme nicht in der Lage, Sprach- oder Bilderkennungsfähigkeiten auf menschlicher Ebene zu erreichen. Allerdings haben KI-Systeme inzwischen den Menschen übertroffen und in diesen Bereichen hervorragende Fähigkeiten bewiesen, obwohl es bei einigen KI-Ergebnissen immer noch einige Inkonsistenzen gibt. Viele KI-Experten sind auch besorgt über die möglichen Folgen einer außer Kontrolle geratenen KI-Entwicklung Technologieführer haben ein Moratorium für die unregulierte KI-Entwicklung gefordert. Das schnelle Tempo der KI-Entwicklung macht jedoch die Standardisierung des Metaversums, großer KI-Sprachmodelle und anderer transformativer KI-Entwicklungen zu einer großen Herausforderung.
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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

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

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

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
