


Application de l'intelligence artificielle dans le secteur de la construction
Dans le secteur de la construction, le recours à l’intelligence artificielle est devenu une réalité. Le concept de bâtiments intelligents utilise principalement la technologie Internet pour réaliser l'interconnexion et la perception des installations du bâtiment, et utilise les plates-formes cloud et le big data pour réaliser une gestion intelligente. Pour les bâtiments intelligents, la technologie de l'intelligence artificielle simule principalement la pensée humaine et les modèles de sagesse pour rendre le contrôle du câblage et la gestion intégrée du bâtiment plus forts et plus intelligents. Cette étude analyse l'application des nouvelles technologies d'intelligence artificielle dans les bâtiments intelligents et présente les principaux avantages de l'intelligence artificielle dans les bâtiments intelligents, dans l'espoir que les technologies émergentes d'intelligence artificielle auront des applications plus approfondies dans l'industrie de la construction de mon pays.
Avec le développement économique et le progrès technologique, les technologies de l'information ont apporté de grands changements et commodités dans nos vies. L’intelligence artificielle est de plus en plus utilisée dans nos vies, depuis les smartphones jusqu’à l’industrie aérospatiale. Dans les années 1980, le terme bâtiment intelligent a été proposé pour la première fois au niveau international. Depuis les années 1990, la Chine a progressivement commencé à mentionner le concept de bâtiment intelligent, transformant les concepts de construction traditionnels de mon pays en bâtiments intelligents émergents. Les bâtiments intelligents utilisent principalement des réseaux intelligents et des technologies de l'information intelligentes pour combiner de manière organique la structure, l'aménagement, la gestion et les services de l'infrastructure du bâtiment afin de fournir un environnement plus pratique, plus rapide et plus confortable. Alors, quel impact l’IA a-t-elle sur le secteur de la construction ?
1. Explorez une plus grande efficacité des bâtiments
Les outils et programmes logiciels simplifient désormais les calculs de construction et l'analyse environnementale. Aujourd'hui, les architectes ont tellement de données à portée de main que l'extraction d'informations telles que les données de température et météorologiques, les qualités des matériaux, etc., qui autrement prendraient beaucoup de temps à compiler, peut être effectuée beaucoup plus facilement.
La technologie intelligente offre également aux architectes un moyen d'intégrer la durabilité dans leurs conceptions, avec des solutions telles que l'éclairage intelligent ou les systèmes intelligents de gestion des eaux pluviales étant intégrées au plan, garantissant dès le départ une meilleure durabilité. Il y a encore dix ans, rien de tout cela n’aurait été possible. Mais avec la diffusion de la technologie, il est devenu possible d’entreprendre des projets de plus grande envergure car ils peuvent s’appuyer sur Internet et sur toutes les ressources à leur disposition pour élaborer des propositions.
2. Le « système respiratoire » et la « peau » auto-ajustables du bâtiment
Les nouveaux matériaux dotés de capteurs sont largement utilisés dans les murs extérieurs, les murs intérieurs et les décorations des bâtiments. D'une part, ces matériaux assurent la structure, la chaleur. isolation, environnement lumineux, il a des fonctions telles que la circulation de l'air, la purification de l'air et la décoration. D'autre part, il collecte et télécharge également de manière dynamique des informations sur la qualité de l'environnement à chaque emplacement, en particulier lorsqu'il y a des changements. en matière de qualité de l'environnement susceptible d'affecter le travail, la vie et la santé des personnes, des alertes précoces sont émises et des réponses correspondantes sont lancées. Préparer un plan pour ajuster l'environnement afin de fournir un environnement spatial durable, sain, confortable et chaleureux. Ce domaine de recherche appartient à la catégorie des bâtiments intelligents verts, et le système composé de ces nouveaux matériaux + capteurs + systèmes de surveillance et de contrôle dynamiques, ainsi que des systèmes d'automatisation externes du bâtiment, des systèmes d'éclairage intelligents, etc. peut être appelé le « système respiratoire ». « du bâtiment » et « peau ». La valeur de l'intelligence artificielle dans ces systèmes réside dans le fait que le système analysera et jugera les conditions globales et locales de l'environnement spatial sur la base des données en temps réel provenant des murs extérieurs du bâtiment et des capteurs à l'intérieur, et fournira un plan d'ajustement du système après l'exécution du calcul. dans le mode réalisable défini.
3. La gestion des matériaux et des stocks tire les leçons de l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement de vente au détail
L'intelligence artificielle a changé le fonctionnement de la chaîne d'approvisionnement de vente au détail. Elle réduit les temps d'arrêt de production, réduit l'offre excédentaire et augmente la prévisibilité des expéditions —— Tout cela. réduit considérablement les coûts, la charge logistique et la variabilité. À mesure que les structures modulaires et préfabriquées deviennent plus courantes, les applications d’apprentissage supervisé (par exemple, les arbres augmentant les gradients) seront directement applicables à l’E&C. En raison du grand volume de matériaux, de plus en plus de projets font appel à la construction hors site et la nécessité d'une meilleure coordination de la chaîne d'approvisionnement sera essentielle pour contrôler les coûts et les flux de trésorerie globaux.
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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

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.

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.

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

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.

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

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

Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
