Personnalisation et avenir des villes intelligentes
La technologie personnalisée est un élément important dans la création de futures villes intelligentes réussies. En tirant parti de la technologie, les villes peuvent devenir plus efficaces, connectées et durables.
Comment la technologie personnalisée remodèle l'avenir des villes intelligentes
Ces dernières années, avec les progrès de la technologie, les villes sont devenues plus efficaces et connectées que jamais, et le développement des villes intelligentes a attiré de plus en plus d'attention . Les villes intelligentes sont des villes qui utilisent la technologie pour améliorer la qualité de vie de leurs citoyens, permettant un meilleur accès aux services, une sécurité accrue et une plus grande durabilité.
L'un des aspects les plus importants des villes intelligentes est la technologie de personnalisation, qui permet aux villes d'adapter leurs produits pour répondre aux besoins spécifiques de leurs citoyens. Cette technologie peut être utilisée pour adapter les services et les informations aux préférences et aux besoins d'un individu. Par exemple, les villes pourraient utiliser la technologie de personnalisation pour adapter les itinéraires de transports publics aux destinations les plus populaires des citoyens, ou pour fournir des services médicaux sur mesure en fonction des antécédents médicaux d’un individu.
La technologie de personnalisation peut également être utilisée pour fournir des services plus efficaces aux citoyens. Par exemple, les villes pourraient utiliser cette technologie pour fournir des services mobiles personnalisés aux citoyens, tels que des mises à jour du trafic en temps réel, ou des notifications personnalisées sur les événements de la ville. Les villes peuvent également utiliser cette technologie pour rendre leurs services plus accessibles, par exemple en fournissant aux citoyens des recommandations de services personnalisées utiles.
De plus, la technologie de personnalisation peut être utilisée pour faciliter la communication entre les citoyens et les villes. Par exemple, les villes peuvent utiliser cette technologie pour établir des canaux de communication bidirectionnels avec les citoyens afin de réagir plus efficacement et de répondre à leurs besoins. Cela peut aider les villes à mieux comprendre les besoins des citoyens et à améliorer la qualité des services fournis par la ville.
Dans l’ensemble, la technologie de personnalisation est un élément important dans la création de villes intelligentes réussies du futur. En tirant parti de la technologie pour adapter les services et les informations aux besoins des citoyens, les villes peuvent devenir plus efficaces, connectées et durables. À mesure que cette technologie continue de se développer, les villes auront la possibilité de créer des expériences plus personnalisées pour les citoyens et d'améliorer la qualité de vie de leurs communautés.
L'impact du Big Data sur les expériences personnalisées des villes intelligentes
À mesure que les villes du monde entier deviennent de plus en plus connectées et automatisées, le potentiel d'exploitation du Big Data pour créer des expériences personnalisées pour les citoyens augmente rapidement. En exploitant les données provenant de diverses sources, les villes peuvent créer des services sur mesure pour répondre aux besoins des citoyens et des visiteurs tout en utilisant les ressources plus efficacement.
Le Big Data a le potentiel de changer complètement la façon dont les villes sont gérées et vécues. En collectant des données provenant de diverses sources, notamment des capteurs, des téléphones mobiles et des réseaux sociaux, les villes peuvent mieux comprendre les besoins, les habitudes et les préférences de leurs citoyens. Ces données peuvent ensuite être utilisées pour créer des expériences personnalisées répondant aux besoins spécifiques de l'utilisateur. Par exemple, les villes pourraient utiliser ces données pour créer des options de transport personnalisées ou optimiser la consommation d'énergie dans les bâtiments.
Le Big Data peut également être utilisé pour créer des applications de ville intelligente adaptées aux utilisateurs individuels. Par exemple, les villes pourraient utiliser les données pour créer des services personnalisés tels que des alertes de sécurité publique, des informations sur la circulation et des recommandations de restaurants et d'attractions locales. Ces données peuvent également être utilisées pour créer des campagnes marketing ciblées adaptées aux intérêts et aux besoins des utilisateurs individuels.
De plus, le Big Data peut être utilisé pour créer une utilisation plus efficace et durable des ressources. En comprenant le comportement et les préférences des citoyens, les villes peuvent mieux gérer les ressources et optimiser les services. Par exemple, les villes peuvent utiliser les données pour mieux gérer la circulation, améliorer les systèmes de transports publics et réduire les déchets.
Le potentiel du big data pour créer des expériences personnalisées pour les citoyens est énorme. En exploitant les données provenant de diverses sources, les villes peuvent créer des services sur mesure pour répondre aux besoins de chaque citoyen et visiteur, tout en utilisant les ressources plus efficacement. Cela permettra aux villes de devenir de plus en plus connectées et automatisées, ce qui en fera de meilleurs endroits où chacun pourra vivre et profiter.
Explorez le rôle de l'intelligence artificielle dans les services personnalisés des villes intelligentes
À mesure que les villes du monde entier deviennent de plus en plus connectées et « plus intelligentes », il existe un besoin croissant de services adaptés à l'individu. L’intelligence artificielle (IA) joue un rôle de plus en plus important dans les services personnalisés fournis par les villes intelligentes.
L'intelligence artificielle est utilisée pour fournir des recommandations personnalisées aux citoyens en fonction de leurs préférences et de leur utilisation passée. Par exemple, les systèmes d'IA peuvent faire des recommandations sur les restaurants, les lieux de divertissement et même les itinéraires de déplacement dans une ville en fonction du comportement passé d'un individu. L’IA peut également être utilisée pour fournir des services personnalisés, tels que des conseils de santé personnalisés ou des conseils en matière de consommation d’énergie.
L'intelligence artificielle est également utilisée pour améliorer l'efficacité des services de la ville. Par exemple, les systèmes d’IA peuvent être utilisés pour surveiller le flux de circulation en temps réel et ajuster les feux de circulation en conséquence, contribuant ainsi à réduire les embouteillages. L’IA peut également être utilisée pour prédire la demande pour certains services ou produits, permettant ainsi aux villes de mieux gérer les ressources et de prédire la demande future.
De plus, l’intelligence artificielle peut également être utilisée pour améliorer l’accessibilité des services de la ville. Par exemple, les systèmes d’IA peuvent être utilisés pour fournir des services de traduction aux citoyens qui ne parlent pas la langue locale. L’intelligence artificielle peut également être utilisée pour fournir des interfaces vocales permettant aux citoyens handicapés d’accéder facilement aux services.
Enfin, l’IA peut également être utilisée pour améliorer la sécurité publique dans les villes. Les systèmes basés sur l'IA peuvent être utilisés pour détecter les comportements suspects et alerter les autorités en conséquence. De plus, l’IA peut être utilisée pour identifier les zones dangereuses et fournir aux citoyens des informations pour les aider à éviter les dangers potentiels.
En conclusion, l’intelligence artificielle joue un rôle de plus en plus important pour personnaliser les services de la ville et les rendre plus accessibles et plus sûrs. À mesure que la technologie progresse, les villes du monde entier seront en mesure de fournir des services plus ciblés à leurs citoyens.
Tirer parti de l'apprentissage automatique pour des solutions de ville intelligente hyper-personnalisées
À mesure que les populations urbaines augmentent et sont motivées par la technologie, la demande de solutions intelligentes et hyper-personnalisées pour répondre aux besoins des citoyens augmente également. L'apprentissage automatique est un outil puissant pour développer de telles solutions, car il peut analyser de grandes quantités de données et générer des informations pouvant conduire à de meilleures décisions.
L'application de l'apprentissage automatique dans les villes intelligentes apporte de nombreux avantages, allant de la réduction des embouteillages à l'amélioration de la sécurité publique. En tirant parti des algorithmes d’apprentissage automatique, les villes peuvent obtenir des informations détaillées sur les comportements et les préférences des citoyens, leur permettant ainsi de développer des solutions plus adaptées qui répondent mieux à leurs besoins.
Par exemple, l'apprentissage automatique peut aider les villes à optimiser les itinéraires et les horaires des transports publics et à éclairer les décisions liées à la planification urbaine. Il peut également être utilisé pour des services personnalisés tels que la gestion des déchets, la consommation d'énergie et les soins de santé. En tirant parti de l’apprentissage automatique, les villes peuvent adapter des solutions hyper-personnalisées aux besoins et préférences uniques de leurs citoyens.
De plus, l'apprentissage automatique peut être utilisé pour identifier des modèles d'activité criminelle et aider les villes à développer des stratégies plus efficaces pour résoudre ces problèmes. En analysant une série de facteurs, notamment la démographie, les tendances et la localisation, les villes peuvent élaborer des mesures proactives ciblant les zones d'activité à haut risque. Cela contribue à réduire la criminalité et à améliorer la sécurité publique.
L'application du machine learning dans les villes intelligentes constitue une étape importante dans le développement de solutions hyper-personnalisées qui répondent aux besoins des citoyens. En tirant parti des algorithmes d’apprentissage automatique, les villes peuvent obtenir des informations détaillées sur les comportements et les préférences des citoyens, leur permettant ainsi de développer des solutions plus adaptées qui répondent mieux à leurs besoins.
Avantages de l'utilisation de la réalité augmentée pour créer des expériences personnalisées de ville intelligente
À mesure que les villes deviennent de plus en plus intelligentes, le besoin de personnalisation dans les environnements urbains augmente. La réalité augmentée (RA) est une technologie émergente qui a le potentiel de révolutionner la façon dont les citoyens interagissent avec leurs villes. La technologie AR peut offrir des expériences personnalisées basées sur les besoins de chacun, permettant aux citoyens de tirer le meilleur parti de leur vie urbaine.
L'utilisation de la technologie de réalité augmentée dans les villes intelligentes n'est pas un concept nouveau, de nombreuses villes exploitent déjà cette technologie pour améliorer l'expérience urbaine. La technologie de réalité augmentée peut être utilisée pour fournir aux utilisateurs des informations en temps réel sur les événements, les attractions et les services, leur permettant ainsi de naviguer facilement dans la ville. De plus, la technologie de réalité augmentée peut fournir des recommandations personnalisées d’activités et de services, aidant ainsi les citoyens à trouver rapidement et facilement ce dont ils ont besoin.
En plus de fournir des informations en temps réel, la RA peut également être utilisée pour créer des expériences personnalisées. Par exemple, des guides touristiques compatibles AR peuvent être utilisés pour proposer des visites interactives de la ville, permettant aux visiteurs d'explorer et de découvrir les attractions de la ville. La RA peut également être utilisée pour fournir des cartes interactives permettant de naviguer dans les rues et les monuments d'une ville. En tirant parti de la technologie de réalité augmentée, les villes peuvent offrir aux citoyens et aux visiteurs une expérience plus immersive.
La technologie de réalité augmentée a le potentiel de révolutionner la façon dont les citoyens interagissent avec leurs villes. En offrant une expérience personnalisée adaptée à chaque individu, la réalité augmentée peut aider les citoyens à tirer le meilleur parti de leur vie urbaine. De plus, la RA peut être utilisée pour fournir des informations en temps réel et des cartes interactives, permettant aux citoyens de naviguer facilement dans la ville. À mesure que les villes deviennent de plus en plus intelligentes, l’utilisation de la RA peut s’avérer un outil précieux pour personnaliser les expériences urbaines.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
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Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
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L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
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Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
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Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
