


Cinq industries qui s'appuieront fortement sur l'intelligence artificielle à l'avenir
L'intelligence artificielle était un mot à la mode pendant quelques années jusqu'à ce que les spécialistes du marketing technologique commencent à exploiter le potentiel de l'intelligence artificielle. Qu'il s'agisse d'IBM, Google, Meta ou de tout autre géant de la technologie, ces entreprises donnent la priorité à l'intelligence artificielle pour optimiser leurs performances et leurs fonctionnalités. Avec la popularité de l’intelligence artificielle, le développement de certaines industries a été affecté par l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique. Dans cet article, nous discutons de cinq secteurs qui s’appuieront fortement sur l’intelligence artificielle à l’avenir. Lisez cet article pour en savoir plus à leur sujet.
Intelligence artificielle dans les transports
L'application la plus intéressante et la plus bénéfique de l'intelligence artificielle dans les transports est le développement de voitures autonomes. Mais l’IA offre moins de solutions, comme la modélisation prédictive du trafic. L'intelligence artificielle collecte les données de circulation disponibles à partir de capteurs et de caméras sur la route et développe des modèles pour éclairer la gestion du trafic, faciliter la circulation et réduire le risque d'accidents.
L'intelligence artificielle dans les soins de santé
L'intelligence artificielle est déjà en train de changer l'industrie médicale. Même après des mois de recherche, les médecins étaient toujours incapables de détecter la présence d'une forme rare de leucémie chez les patients utilisant les superordinateurs cognitifs d'IBM. Avec la mise en place des dossiers de santé électroniques, l’intelligence artificielle et les systèmes d’apprentissage automatique font de la médecine personnalisée une réalité. La médecine prédictive gagne également lentement du terrain.
Intelligence artificielle dans la fabrication
De nombreux aspects de la fabrication de robots ou de systèmes basés sur l'IA peuvent être améliorés. Pour le secteur manufacturier, depuis les chaînes d’assemblage pilotées par des robots jusqu’aux systèmes intelligents capables de prédire les pannes de machines, l’IA deviendra inévitable. Il peut également être utilisé pour éliminer les compétences redondantes et permettre aux employés d’effectuer un travail significatif. Les robots ou machines pilotés par l’IA aideront également à résoudre les problèmes de chaîne d’approvisionnement dans de vastes zones géographiques, réduisant ainsi les délais d’expédition et de livraison des produits en ligne.
Intelligence artificielle dans la publicité
Les systèmes basés sur l'IA exploiteront les données précédentes pour simuler efficacement des campagnes et fournir des résultats précis, plutôt que de dépenser des milliers de dollars dans une campagne pour voir si elle fonctionne pour un public cible spécifique. Efficace en groupe. Cela changera la donne pour le marketing, car les marques et les entreprises disposeront d’un endroit sûr pour investir leur argent. Atteindre des clients potentiels, générer et convertir des prospects en ventes, déterminer la part de marché des nouveaux produits avant leur lancement et mener des recherches sur la concurrence peuvent tous être facilités à l'aide d'outils et de techniques intelligents d'analyse des sentiments.
L'intelligence artificielle dans le domaine financier
La finance nécessite toujours le système informatique le plus précis pour répondre à une variété d'objectifs. En matière d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique, le secteur financier s’appuiera fortement sur ces technologies pour développer des systèmes permettant de détecter les transactions frauduleuses et d’ouvrir la voie à des transactions en ligne plus sûres et plus fiables. Il peut également prédire la hausse et la baisse des cours des actions sur le marché et aider les conseillers financiers à formuler les meilleures stratégies d'investissement.
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Guide complet pour vérifier la configuration HDFS dans les systèmes CentOS Cet article vous guidera comment vérifier efficacement la configuration et l'état de l'exécution des HDF sur les systèmes CentOS. Les étapes suivantes vous aideront à bien comprendre la configuration et le fonctionnement des HDF. Vérifiez la variable d'environnement Hadoop: Tout d'abord, assurez-vous que la variable d'environnement Hadoop est correctement définie. Dans le terminal, exécutez la commande suivante pour vérifier que Hadoop est installé et configuré correctement: HadoopVersion Check HDFS Fichier de configuration: Le fichier de configuration de base de HDFS est situé dans le répertoire / etc / hadoop / conf / le répertoire, où Core-site.xml et hdfs-site.xml sont cruciaux. utiliser

La commande de fermeture CENTOS est arrêtée et la syntaxe est la fermeture de [options] le temps [informations]. Les options incluent: -H Arrêtez immédiatement le système; -P éteignez l'alimentation après l'arrêt; -r redémarrer; -t temps d'attente. Les temps peuvent être spécifiés comme immédiats (maintenant), minutes (minutes) ou une heure spécifique (HH: mm). Des informations supplémentaires peuvent être affichées dans les messages système.

La politique de sauvegarde et de récupération de GitLab dans le système CentOS afin d'assurer la sécurité et la récupérabilité des données, Gitlab on CentOS fournit une variété de méthodes de sauvegarde. Cet article introduira plusieurs méthodes de sauvegarde courantes, paramètres de configuration et processus de récupération en détail pour vous aider à établir une stratégie complète de sauvegarde et de récupération de GitLab. 1. MANUEL BACKUP Utilisez le Gitlab-RakegitLab: Backup: Créer la commande pour exécuter la sauvegarde manuelle. Cette commande sauvegarde des informations clés telles que le référentiel Gitlab, la base de données, les utilisateurs, les groupes d'utilisateurs, les clés et les autorisations. Le fichier de sauvegarde par défaut est stocké dans le répertoire / var / opt / gitlab / backups. Vous pouvez modifier / etc / gitlab

L'installation de MySQL sur CENTOS implique les étapes suivantes: Ajout de la source MySQL YUM appropriée. Exécutez la commande YUM Install MySQL-Server pour installer le serveur MySQL. Utilisez la commande mysql_secure_installation pour créer des paramètres de sécurité, tels que la définition du mot de passe de l'utilisateur racine. Personnalisez le fichier de configuration MySQL selon les besoins. Écoutez les paramètres MySQL et optimisez les bases de données pour les performances.

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

La formation distribuée par Pytorch sur le système CentOS nécessite les étapes suivantes: Installation de Pytorch: La prémisse est que Python et PIP sont installés dans le système CentOS. Selon votre version CUDA, obtenez la commande d'installation appropriée sur le site officiel de Pytorch. Pour la formation du processeur uniquement, vous pouvez utiliser la commande suivante: pipinstalltorchtorchVisionTorChaudio Si vous avez besoin d'une prise en charge du GPU, assurez-vous que la version correspondante de CUDA et CUDNN est installée et utilise la version Pytorch correspondante pour l'installation. Configuration de l'environnement distribué: la formation distribuée nécessite généralement plusieurs machines ou des GPU multiples uniques. Lieu

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Lors de l'installation et de la configuration de GitLab sur un système CentOS, le choix de la base de données est crucial. Gitlab est compatible avec plusieurs bases de données, mais PostgreSQL et MySQL (ou MARIADB) sont le plus couramment utilisés. Cet article analyse les facteurs de sélection de la base de données et fournit des étapes détaillées d'installation et de configuration. Guide de sélection de la base de données Lors du choix d'une base de données, vous devez considérer les facteurs suivants: PostgreSQL: la base de données par défaut de GitLab est puissante, a une évolutivité élevée, prend en charge les requêtes complexes et le traitement des transactions et convient aux grands scénarios d'application. MySQL / MARIADB: une base de données relationnelle populaire largement utilisée dans les applications Web, avec des performances stables et fiables. MongoDB: base de données NoSQL, se spécialise dans
