


Wahrnehmung, KI und Vorstellungskraft: Wie Vision das Internet der Dinge prägt
Vision entwickelt sich schnell zur führenden Sensoranwendung bei der Entwicklung des Internets der Dinge, das unsere Welt tiefgreifend verändert.
Denken Sie an Fabriken und Fertigung. Computer-Vision-Systeme können moderne Fabriken verändern, indem sie die Qualitätskontrolle sicherstellen, Prozesse optimieren, Verschwendung reduzieren und kontinuierliche Verbesserungen vorantreiben. Diese Systeme tragen dazu bei, die Produktivität, Kosteneffizienz und Wettbewerbsfähigkeit von Fertigungsbetrieben zu verbessern.
In einer aktuellen Arm-IoT-Umfrage gaben Befragte aus der Industrie an, dass die beiden Hauptgründe für die Einführung von IoT-Technologien darin bestehen, ihre Datennutzung zu verbessern, um Geschäftsentscheidungen zu ändern und das Kundenerlebnis zu verbessern. Im Gewerbebau ist eine ähnliche Revolution im Gange.
Gebäude- und IoT-Vision-Sensoren
Gebäudemanager nutzen visuelle IoT-Sensortechnologie, um Aktivitäten in Gebäuden zu überwachen und zu analysieren und so die Raumnutzungseffizienz zu verbessern. Durch das Sammeln und Analysieren von Daten zum Fußgängerverkehr sowie zur Belegung von Büros und Arbeitsbereichen sind sie in der Lage, die Anordnung der Büroräume und die Sitzordnung besser zu planen sowie die Ressourcen der Besprechungsräume effektiver zuzuweisen. Dieses intelligente Überwachungssystem verschafft ihnen ein genaueres Bild davon, wie verschiedene Bereiche des Gebäudes genutzt werden, sodass sie fundiertere Entscheidungen treffen und die Produktivität und Mitarbeiterzufriedenheit steigern können.
Bau- und Fabrikmanager denken seit Beginn der Digitalisierung über solche Ergebnisse nach, aber was passiert jetzt, um ihnen bei der Verwirklichung ihrer Ambitionen zu helfen? Was motiviert Entwickler, visuelle Sensorlösungen so schnell und mit solch genialen Ergebnissen einzuführen?
Nutzen Sie effiziente Verarbeitungstechnologie mit geringem Stromverbrauch, um große Datenmengen effektiver zu verarbeiten, und erweitern Sie Anwendungen durch Algorithmen der künstlichen Intelligenz, um eine ultraintelligente Datenverarbeitung zu erreichen.
CPUs und neuronale Prozessoren
Die Konvergenz von effizienten CPUs und neuronalen Prozessoren zusammen mit künstlicher Intelligenz und Software für maschinelles Lernen am Edge eröffnet enorme neue Geschäftsmöglichkeiten.
Überraschenderweise scheint es jetzt noch zu früh zu sein. Ich muss mich an die Anfänge der Mobiltelefonindustrie erinnern: ein sich schnell entwickelndes Ökosystem, das durch die Abstrahierung von Software von Hardware eine größere Designflexibilität und Anwendungsentwicklung ermöglichte.
Wer derzeit am Rande visionärer Innovation steht, läuft Gefahr, abgehängt zu werden. Dabei geht es nicht nur um verpasste Chancen.
Es gibt fast keinen Grund, nicht die Initiative zu ergreifen und sich an die Arbeit zu machen. Denn die Werkzeuge und Prozesse, die Sie zur Verwirklichung Ihrer persönlichen Vision benötigen, sind bereits vorhanden und einsatzbereit.
Überlegungen zur IoT Vision Sensing
Konnektivität
Die Integration der Konnektivität in IoT-Geräte über Protokolle wie Wi-Fi, Bluetooth Low Energy (BLE) usw. war eine wichtige Entwicklung, ähnlich wie die Konnektivitätsintegration in Smartphones.
Entwickler können das richtige Kommunikationsprotokoll für ihre spezifische Anwendung frei wählen. Beispielsweise könnten intelligente Bildverarbeitungssysteme in Fabriken die Kosten- und Skalierbarkeitsvorteile von Wi-Fi nutzen, während Entwickler, die energiehungrige Systeme bauen, sich möglicherweise für BLE entscheiden.
Noch tiefgreifender ist die zunehmende Beliebtheit der 5G-Technologie mit hoher Bandbreite, die Anwendungen in Smart Cities verspricht. (Tatsächlich nannten in einer aktuellen Arm-Umfrage unter Innovatoren fast die Hälfte der Befragten 5G als einen der Faktoren, die in den nächsten fünf Jahren den größten Einfluss auf das IoT-Wachstum haben werden.)
Sicherheit
Sicherheit ist ein zentrales Thema im Internet der Dinge – wo Geräte seit vielen Jahren genutzt werden – insbesondere wenn es um Bilddaten geht. Die visuelle IoT-Sensorik entwickelt sich ständig weiter. Herausforderungen werden durch Frameworks wie PSA Certified angegangen, um sicherzustellen, dass Geräte gewartet werden können und langfristig sicher bleiben.
Machine Learning at the Edge
Da leistungsfähigere und effizientere Verarbeitung von der Cloud an den Edge verlagert wird, werden Anwendungen für maschinelles Lernen in neuen und faszinierenden Bereichen eingesetzt. Sie verbessern die Echtzeitleistung und unterstützen die Entwicklung neuer Lösungen.
Standards
Gemeinsame zugrunde liegende APIs und Frameworks (wie Trusted Firmware) ermöglichen es Entwicklern, Kernfunktionen konsistent über mehrere Plattformen hinweg zu adressieren und so Innovation und Mehrwert zu fördern. Dank der Einführung von Standards gehört die Fragmentierung der Vergangenheit an.
Erobern Sie den Markt
Der Weg visionbasierter IoT-Systeme vom Konzept zur Realität hat sich auf andere Weise verändert. Eine Generation von Entwicklern ist mit offenen Tools und Plattformen wie dem Raspberry Pi aufgewachsen.
Mittlerweile entwickeln sich viele Entwickler (die als Teenager erstmals mit Technologien wie dem Raspberry Pi in Berührung kamen) in der Berufswelt weiter. Sie verlangen die gleichen leicht umsetzbaren Erfahrungen wie als Teenager.
Alle diese Faktoren sorgen zusammen für Innovationen bei visionsbasierten Anwendungen, nicht nur, weil die Rechenleistung und maschinelle Lernfähigkeiten bereits vorhanden sind, sondern auch, weil die Hürden für Design und Entwicklung sinken.
Stellen Sie sich vor, was durch die Installation einer ML-fähigen Kamera am Parkplatzeingang erreicht werden könnte (wie wir es im Arm-Büro in Cambridge getan haben). Es kann alle im Laufe des Tages ein- und ausfahrenden Fahrzeuge identifizieren, wodurch die Installation von Sensoren in jedem Parkplatz innerhalb eines Gebäudes entfällt.
Die Fähigkeiten der visuellen IoT-Sensorik wurden erheblich verbessert und ihre vielfältigen Anwendungen sind wirklich faszinierend. Die plötzliche Erweiterung der IoT-Funktionen, die durch Vision-Technologie ermöglicht wird, ist wirklich bemerkenswert.
Early Adopters gewinnen Herzen und Köpfe, aber Nachzügler (die darauf warten, wie die frühe IoT-Einführung voranschreitet) haben immer noch eine große Chance, Vision-Technologie zu nutzen, um ihr Unternehmen zu transformieren. Sie können die Möglichkeiten sehen. Das Einzige, was uns jetzt zurückhält, ist unsere Vorstellungskraft.
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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
