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L'intelligence artificielle permet la mise à niveau intelligente des villes intelligentes
L'intelligence artificielle permet la mise à niveau intelligente des villes intelligentes
Les algorithmes d'intelligence artificielle aident les gestionnaires du trafic urbain à prendre de meilleures décisions en analysant et en prédisant les informations générées par les déplacements routiers ; à l'avenir, les solutions de trafic intelligentes impliqueront de moins en moins de participants humains et pourraient même atteindre un niveau de fonctionnement automatisé. Alors, quelles sont les pistes d’application de l’intelligence artificielle dans les villes intelligentes ?
1. Réseau de reconstruction de la puissance de calcul
Avec le développement croissant de la construction 5G, il existe de nouvelles tendances dans l'intégration des réseaux cloud des villes intelligentes. Premièrement, les réseaux de supercalcul, réalisant l'informatique. le deuxième est le partage de la puissance de calcul, des algorithmes et des outils entre les régions et les agglomérations urbaines. Le deuxième est la mise en réseau des centres de données de pointe pour parvenir à une planification unifiée et à la réutilisation des ressources informatiques inutilisées sur l'ensemble du réseau. construire un nouveau système de sécurité.
L'une des clés pour reconstruire le réseau avec de la puissance et de la puissance de calcul est de résoudre le problème de la consommation électrique des stations de base 5G et d'offrir de nouvelles opportunités de construction partagée de poteaux et de tours.
L'ère arrive où la puissance de calcul est synonyme de productivité.
2. Système de transport intelligent
Le plus grand assistant du système de transport intelligent vient du système de conduite autonome. Lorsque les voitures autonomes deviennent la principale force du trafic urbain, non seulement la sécurité routière peut être garantie, mais aussi, après avoir combiné le big data et les algorithmes de planification d'itinéraire, les voitures autonomes peuvent automatiquement éviter les zones encombrées et choisir l'itinéraire optimal.
Avant que les voitures autonomes puissent véritablement remplacer complètement les conducteurs humains, certaines technologies de conduite assistée et de contrôle routier sont déjà entrées dans la vie quotidienne, telles que les fonctions de marche arrière et de stationnement automatiques basées sur des capteurs, des caméras et des technologies de contrôle, l'avertissement de collision pour piétons, Avertissement de collision avant et arrière, avertissement de changement de voie, etc. Grâce à une analyse complète de la vitesse du véhicule, de la distance entre les véhicules et des images, l'ordinateur peut intervenir dans la conduite du véhicule quelques secondes à l'avance, ce qui peut améliorer la sécurité routière. Sur la route, les algorithmes d’IA peuvent déjà être utilisés pour contrôler les feux de circulation. En 2016, le « Urban Data Brain » de Hangzhou a été testé sur certains tronçons routiers du district de Xiaoshan. Il a utilisé des algorithmes d'intelligence artificielle pour analyser les données des véhicules et des caméras de surveillance routière pour ajuster intelligemment les feux de circulation, augmentant ainsi la vitesse de circulation des véhicules de 3 à 5 % en moyenne. %, et certains tronçons routiers améliorés 11
3. Construire une plateforme
3. Construire une plateformeConstruire une ville intelligente est un projet de système vaste et complexe qui nécessite l'Internet, l'Internet des objets et l'intelligence artificielle. , big data, cloud computing et Internet mobile Avec le fort soutien des technologies de l'information modernes, l'intelligence artificielle doit être combinée avec diverses technologies pour devenir des installations de plate-forme d'infrastructure urbaine. En créant une plate-forme de base d'intelligence artificielle, elle peut fournir un support d'analyse intelligent pour la construction de futures villes intelligentes, et peut également fournir une puissance de calcul, des algorithmes et des ressources de données abondantes aux entreprises de R&D en intelligence artificielle de la région.
La fonction principale de la plate-forme de base de l'intelligence artificielle est de connecter deux parties, d'une part, elle connecte les développeurs et certains instituts de recherche, d'autre part, elle peut connecter de nombreuses entreprises en aval et ouvrir des capacités techniques pertinentes. à ceux qui souhaitent évoluer dans les domaines correspondants. Team building entrepreneurial.
En établissant une plate-forme de base de logiciels open source d'intelligence artificielle Big Data, une plate-forme de services cloud d'intelligence artificielle pour la collaboration entre terminaux et cloud, un nouveau dispositif de capteurs multi-intelligence et une plate-forme d'intégration, une nouvelle plate-forme de conception de produits basée sur du matériel d'intelligence artificielle , et un grand nombre de mégadonnées dans les futurs réseaux. Les plates-formes de base telles que la plate-forme de services intelligents de données ont réalisé l'application généralisée du modèle de plate-forme, et la construction écologique multilatérale a pris forme.
4. IA+Divertissement et vie
Le marché du divertissement et de la vie a un vaste espace. Les utilisateurs chinois de smartphones sont plus réceptifs aux nouveautés et sont disposés à utiliser les nouvelles technologies pour améliorer la qualité des contenus. L'expérience, la popularité instantanée des courtes vidéos et des filtres beauté confirment ce point de vue. À l'heure actuelle, la technologie de réalité augmentée est principalement utilisée dans des scénarios de divertissement image et vidéo sur des appareils mobiles personnels. À l'avenir, avec la mise à niveau et l'itération des appareils matériels, la technologie de réalité augmentée apportera une valeur commerciale plus large.
5. Universalisation de l'intelligence artificielle
L'intelligence artificielle a déjà connu de nombreux exemples de mise en œuvre. Avec l'application inclusive des puces d'intelligence artificielle et des nouvelles technologies, de plus en plus de scénarios sont inclus dans les applications d'intelligence artificielle, et il est pratique d'utiliser la technologie pour améliorer la qualité et l'efficacité.
Exemples visibles : la reconnaissance alimentaire remplace les caissiers pour résoudre le problème des coûts de main-d'œuvre élevés ; un autre exemple est la reconnaissance d'images à distance qui contribue à résoudre le problème du manque de ressources médicales dans les zones marginales.
De grands changements sont en cours : L'application universelle de l'intelligence artificielle change la société humaine. Premièrement, les systèmes intelligents remplacent certaines opérations manuelles complexes dans les boucles homme-machine. Deuxièmement, l'intégration homme-machine telle que l'assistance machine et l'assistance aux personnes handicapées. résout les problèmes. Les besoins des soins aux personnes âgées, des personnes handicapées, etc. Troisièmement, l'interface cerveau-ordinateur résout le problème de la détection des pensées, de la conscience et du contrôle des systèmes intelligents externes.
Grâce à la technologie de l'intelligence artificielle, toutes les boucles homme-machine méritent d'être étudiées si et si elles peuvent être refaites.
De plus, les perspectives d'application de l'intelligence artificielle dans le domaine numérique sont illimitées, comme le développement de nouveaux médicaments.
En bref, les villes intelligentes dressent un tableau d'une vie pratique, rapide, intelligente, efficace et enviable pour les citadins, et presque toutes ces scènes nécessitent la participation de l'intelligence artificielle. La construction de villes intelligentes ne peut se faire du jour au lendemain. Dans le processus d'intégration progressive de la technologie de l'intelligence artificielle dans les villes intelligentes, les citadins acceptent lentement le baptême de nouvelles idées et de nouveaux modes de vie, et la société humaine va inaugurer un grand changement.
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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
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
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
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
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.
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
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
Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
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
