Périphériques technologiques
IA
Comment les données et l'intelligence artificielle changent l'industrie automobile
Comment les données et l'intelligence artificielle changent l'industrie automobile
L'utilisation des données et de l'intelligence artificielle pour alimenter les fonctions de sécurité avancées des véhicules connectés n'est qu'un exemple de la façon dont l'industrie automobile évolue à la suite de la transformation numérique. Toutefois, l’impact de la transformation numérique ne se limite pas aux technologies de sécurité avancées, mais inclut également la maintenance prédictive et d’autres initiatives de réduction des coûts.
L'IA rationalise les processus de travail ainsi que les chaînes d'approvisionnement
L'utilisation de l'IA pour rationaliser la chaîne d'approvisionnement dans l'industrie automobile peut être un énorme avantage pour les entreprises. L’IA peut permettre de prendre des décisions plus rapides et plus éclairées et aider à identifier les risques potentiels. Elle peut également contribuer à créer un lieu de travail plus sûr.
Les avantages de la mise en œuvre de l'intelligence artificielle incluent la surveillance en temps réel des opérations, des flux de travail rationalisés et des informations opportunes. Il peut également prédire des anomalies et des goulots d’étranglement imprévus. Par exemple, une voiture peu performante peut être réparée avant qu’elle n’entraîne une perte de ventes.
L'intelligence artificielle peut également aider les entreprises à rester compétitives. Cela permet aux concessionnaires de travailler plus efficacement et d’améliorer leurs relations avec les clients. Il peut même proposer des solutions financières sur mesure pour améliorer la rentabilité des concessionnaires.
L'intelligence artificielle peut aider les entreprises à mieux gérer les stocks et à éviter les retards de stock. Il peut également prédire la demande et planifier les temps d’arrêt. De plus, il aide les analystes à analyser les tendances du marché et à faire des prévisions précises. Cela peut également contribuer à éliminer les goulets d’étranglement dans la chaîne d’approvisionnement et à simplifier la planification de la production.
Les outils d'automatisation basés sur l'IA garantissent le fonctionnement efficace des entrepôts, enregistrent les paramètres d'inventaire et analysent les données de sécurité sur le lieu de travail. Ils peuvent également garantir que les fabricants sont conscients des risques potentiels.
L'IA réduit les coûts en améliorant la qualité et en réduisant les déchets
Dans l'industrie automobile, il existe un énorme potentiel pour tirer parti de l'IA pour réduire les coûts en améliorant la qualité et en réduisant les déchets. Toutefois, l’élaboration d’une analyse de rentabilisation et l’intégration de la technologie dans l’entreprise peuvent prendre un certain temps.
Les premiers utilisateurs peuvent bénéficier de divers avantages liés à l’utilisation de l’intelligence artificielle. Par exemple, la capacité de prévoir les pannes peut réduire les coûts d’exploitation et les temps d’arrêt. De même, l’intégration des données des capteurs de l’IoT peut contribuer à améliorer la planification de la chaîne d’approvisionnement.
En fin de compte, une mise en œuvre réussie nécessite des changements stratégiques dans l’ensemble de l’entreprise. Les entreprises doivent développer des programmes d'analyse robustes, des disciplines logicielles modernes et des processus de gouvernance importants.
L'hyperautomatisation sera le moteur de la transformation numérique
Qu'il s'agisse de services orientés client, de transactions ou de processus commerciaux, les technologies d'automatisation peuvent améliorer la qualité, l'efficacité et la productivité, et elles peuvent également réduire les coûts. Mais avant de pouvoir tirer pleinement parti des avantages de l’automatisation, nous devons repenser les processus et mettre en œuvre de nouvelles technologies. Cela peut être une tâche extrêmement complexe et difficile.
De nombreuses entreprises ont identifié des opportunités importantes pour appliquer l'automatisation à leurs opérations, mais ont besoin d'aide pour mettre en œuvre de nouvelles approches à grande échelle. Cela peut constituer un défi de taille car de nombreux processus et technologies différents sont impliqués.
Pour garantir que le programme d’automatisation est prêt à être lancé, nous devons commencer par une évaluation approfondie des processus et des compétences de l’entreprise. Il faut ensuite adapter la technologie choisie et créer une feuille de route pour une automatisation à grande échelle, en équilibrant les victoires tactiques à court terme et la vision à long terme.
Parmi ces technologies, nous devrons adopter l’automatisation des processus robotiques, le traitement du langage naturel et l’apprentissage profond. Ces technologies nous aident à identifier les émotions des clients, à améliorer le routage des appels et à augmenter les ventes.
Fonctionnalités de sécurité avancées d'intelligence artificielle pour les véhicules connectés
Utilisation de l'intelligence artificielle pour fournir des fonctionnalités de sécurité avancées pour les véhicules connectés qui peuvent aider les conducteurs à éviter les accidents de la route. L’IA peut également surveiller et détecter une conduite distraite, erratique et somnolente.
Les réseaux distribués de sécurité routière doivent connaître la position, la vitesse et la topologie des objets en mouvement. Ces informations peuvent être utilisées pour évaluer les risques et mettre en œuvre des interventions. De plus, le réseau peut fournir une alerte précoce en cas de situations dangereuses.
À mesure que la technologie progresse, des fonctionnalités de sécurité automobile plus avancées sont développées. Ceux-ci incluent des unités de détection basées sur un radar, des systèmes de vision industrielle basés sur des caméras et un freinage automatique. Ces fonctionnalités peuvent contribuer à éviter les collisions entre flottes de véhicules commerciaux et à recycler les conducteurs pour qu’ils conduisent de manière plus sûre. Ces technologies sont de plus en plus importantes pour la conception de véhicules autonomes.
Maintenance prédictive basée sur l'IA
L'utilisation de la maintenance prédictive basée sur l'IA présente de nombreux avantages dans l'industrie automobile. Il s’agit notamment d’améliorer la sécurité, de réduire les temps d’arrêt et d’économiser de l’argent. De plus, ces solutions améliorent l'expérience utilisateur.
Les solutions de maintenance prédictive peuvent surveiller les capteurs du véhicule et alerter le conducteur de tout problème en temps réel. Il peut alerter de manière proactive les conducteurs des problèmes potentiels avant qu’ils ne conduisent à un accident, et peut également optimiser, entre autres, la consommation d’énergie auxiliaire et les taux de chauffage.
Le principal avantage de la maintenance prédictive est la capacité de détecter et d'éviter les problèmes avant qu'ils ne surviennent. Ces outils permettent aux entreprises de prendre de meilleures décisions et de maximiser la durée de vie de leurs actifs. Ils peuvent également augmenter les rendements de 20 à 25 pour cent. De plus, ils réduisent les coûts de maintenance de 25 à 30 %.
L'un des avantages les plus importants de la maintenance prédictive basée sur l'IA dans l'industrie automobile est la quantité de données qu'elle peut traiter. Ceci est réalisé grâce au big data et à l’apprentissage automatique. La technologie peut traiter de grandes quantités de données de capteurs plus efficacement que les humains et détecter les anomalies dans les données des services publics.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
Outils d'IA chauds
Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes
AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.
Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites
Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI
AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.
Article chaud
Outils chauds
Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit
SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser
Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP
Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel
SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)
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
