


Les villes intelligentes arrivent : comment l'intelligence artificielle et l'Internet des objets changent la vie urbaine
Alors que les villes du monde entier deviennent de plus en plus peuplées et complexes, le besoin de solutions innovantes et efficaces n'a jamais été aussi grand. Les villes intelligentes – qui ressemblaient autrefois à une chimère futuriste – deviennent la réponse, tirant parti des technologies de pointe pour optimiser les infrastructures, les services et les ressources.
Pour ceux qui sont curieux de savoir ce qui rend une ville vraiment intelligente, ne cherchez pas plus loin que le puissant duo de l'intelligence artificielle (IA) et de l'Internet des objets (IoT). Cette combinaison de technologies innovantes change notre façon de vivre et d’interagir avec notre environnement urbain. En tant que fondateur d'une entreprise qui travaille en étroite collaboration avec des municipalités et des organisations du monde entier, de Taïwan au Mexique en passant par les Philippines, j'ai l'occasion de constater par moi-même à quel point ces technologies peuvent être puissantes lorsqu'elles fonctionnent ensemble.
Avec l'intelligence artificielle et l'IoT comme moteurs de la prochaine vague d'innovation urbaine, les villes peuvent se transformer en entités dynamiques et réactives qui améliorent la vie de leurs habitants.
La technologie redéfinit la vie en ville intelligente
Le terme « intelligence artificielle » apparaît de plus en plus, transcendant le genre de la science-fiction et entrant dans notre vie quotidienne. Mais qu’est-ce que cela signifie exactement pour le secteur plus large des villes intelligentes ? Ses cas d’utilisation sont souvent plus proches de nous que les robots que nous voyons dans les films.
Les compteurs intelligents, qui utilisent des capteurs IoT pour suivre et surveiller la consommation d'énergie, sont un exemple classique d'intelligence artificielle rendant les villes plus intelligentes. En surveillant et en analysant en permanence la consommation d'énergie, les compteurs intelligents fournissent aux administrateurs municipaux des données en temps réel pour optimiser la consommation d'énergie et réduire les coûts. Le résultat est une ville intelligente et durable. Il ne s’agit là que d’un cas d’utilisation dans la bibliothèque des compteurs intelligents.
Barcelone est un exemple de ville intelligente qui a mis en œuvre avec succès des compteurs intelligents pour améliorer l'efficacité énergétique et réduire les coûts. En 2012, la ville a déployé près de 20 000 compteurs intelligents pour détecter et contrôler à distance les niveaux d’irrigation et d’eau dans les parcs municipaux, augmentant ainsi les économies d’eau de 25 % et économisant environ 555 000 $ par an.
Un autre exemple de la technologie IoT à l’origine de la prochaine vague d’innovation en matière de villes intelligentes peut être observé dans les poteaux électriques intelligents. Ces structures intelligentes sont conçues pour fournir un large éventail de fonctions telles que l'éclairage, la connectivité sans fil et la surveillance environnementale. Les poteaux intelligents sont équipés d'une variété de capteurs et de caméras qui capturent et transmettent des données en temps réel, permettant aux administrateurs municipaux de prendre des décisions éclairées, basées sur les informations les plus précises et les plus récentes. Ils peuvent également fournir un accès Internet haut débit. Grâce à leur capacité à héberger de multiples fonctions, nous espérons que les poteaux intelligents transformeront les paysages urbains du monde entier.
L'intelligence artificielle commence également à changer notre façon de penser le transport urbain. L’avenir des transports est autonome, mais pour que ce concept autrefois farfelu devienne une réalité, les villes doivent investir de manière réfléchie dans les infrastructures intelligentes. Pour parvenir à un état véritablement autonome, les véhicules doivent être capables de détecter avec précision leur environnement, ce qui nécessite des capteurs avancés et d’autres dispositifs de ville intelligente travaillant ensemble dans un cadre interconnecté. Alors que nous nous dirigeons vers un avenir où les voitures autonomes seront la norme – qu’elles nous livrent Uber Eats ou qu’elles viennent nous chercher à l’aéroport – les infrastructures intelligentes seront essentielles pour libérer tout le potentiel de l’industrie.
Maîtrisez l'art de la gestion des villes intelligentes : conseils et bonnes pratiques
Le déploiement de la technologie des villes intelligentes peut être une tâche ardue, les gouvernements locaux étant confrontés à des défis allant du manque de financement, d'expertise et de coordination entre les parties prenantes aux obstacles réglementaires et à la perception du public. barrières. Il existe cependant certaines bonnes pratiques que les agences gouvernementales et les leaders technologiques peuvent suivre pour surmonter ces obstacles et ouvrir la voie à des initiatives réussies en matière de ville intelligente.
Une vision et une stratégie claires pour les villes intelligentes doivent d’abord être développées. Il est essentiel de comprendre pourquoi une communauté cherche à déployer des pratiques de ville intelligente et quels sont les objectifs avant d’investir. Vous souhaitez rendre vos résidents plus sûrs ? Peut-être vous trouvez-vous dans un endroit où des catastrophes naturelles comme des ouragans ou des tornades se produisent régulièrement, et où la technologie intelligente peut combler des lacunes critiques dans la détection des tempêtes et la protection des personnes et des biens. Cela pourrait être aussi simple que d’imaginer une future ville remplie de taxis autonomes. Quel que soit l’objectif, les dirigeants de la ville et les fournisseurs de technologies doivent travailler ensemble pour élaborer les grandes lignes et les communications afin de garantir l’adhésion de toutes les parties prenantes nécessaires.
Les responsables techniques peuvent également souhaiter impliquer les citoyens et les parties prenantes dès le début du processus de planification et de mise en œuvre. Pour construire une ville intelligente véritablement axée sur la communauté, les membres de la communauté doivent être impliqués ; en outre, leurs points de vue doivent être entendus, et il est important d'ouvrir activement la porte aux questions, aux commentaires et au dialogue continu. Cela garantit que les citoyens comprennent parfaitement le fonctionnement de la technologie, ainsi que les objectifs et les cas d’utilisation qu’elle servira.
Le développement d’une ville intelligente coûte cher et son prix élevé peut facilement attirer l’attention des gens. Les fournisseurs de technologies devraient envisager de tirer parti des infrastructures existantes (si possible) pour atteindre les objectifs des villes intelligentes sans surinvestir. Par exemple, envisagez d’installer une technologie intelligente qui peut être intégrée de manière transparente aux lampadaires et caméras existants dans toute la ville, économisant ainsi de l’argent qui pourrait être mieux dépensé ailleurs.
L'essentiel est le suivant : pour qu'une ville devienne véritablement intelligente, elle doit donner la priorité aux solutions centrées sur les citoyens qui répondent aux besoins de la communauté tout en garantissant la confidentialité et la sécurité des données grâce à des politiques transparentes.
Prédire l'avenir des villes intelligentes
À l'approche de 2023 et au-delà, l'adoption des technologies d'IA et d'IoT devrait s'accélérer, avec en tête la prise de décision basée sur les données et l'analyse prédictive.À mesure que la technologie évolue, nous devons adopter une approche globale pour garantir que les initiatives de villes intelligentes profitent à tous les citoyens et créent un avenir plus équitable et plus durable pour tous.
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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

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.

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

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.

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 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
