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Top 10 des tendances et prévisions de l'IoT en matière d'intelligence artificielle pour 2023
Top 10 des tendances et prévisions de l'IoT en matière d'intelligence artificielle pour 2023
L'application de l'intelligence artificielle et de l'Internet des objets dans les opérations commerciales se développe rapidement. Depuis la création de l’IoT, la technologie est connue pour aider à capturer de grandes quantités de données provenant de nombreuses sources. Les investissements dans le développement des conditions existantes pour l’Internet des objets augmentent à pas de géant. Alors que le monde devient de plus en plus dépendant de la technologie, l’IoT joue un rôle important dans la connexion des appareils, l’automatisation des processus et la simplification de la vie. L’IoT est désormais associé à l’intelligence artificielle, et la combinaison de ces deux domaines puissants a été l’une des meilleures décisions prises par les chercheurs. L’émergence de l’intelligence artificielle IoT a accru l’efficacité et la productivité. Grâce à la digitalisation des interactions et des communications, l’IA IoT aide les dirigeants d’entreprise à réinventer leurs activités. Nous avons mentionné ici certaines des principales tendances et prévisions de l’IA IoT qui devraient devenir cruciales en 2023.
UTILISATION DES BODY TRACKERS
La popularité des trackers corporels et des trackers de fitness a considérablement augmenté. Ces appareils collectent de grandes quantités de données sur les activités humaines, qui sont souvent utilisées par les entreprises pour fournir des services critiques à leurs clients. La quantité et la variabilité des données doivent être suffisantes pour construire un modèle général pour tout le monde.
Le nombre de maisons intelligentes continue d'augmenter
Il existe de nombreux types d'appareils pour maison intelligente, et chaque appareil nécessite des données historiques sur ses fonctionnalités. L’IoT permet généralement aux utilisateurs de profiter plus facilement de ces appareils, leur facilitant ainsi la vie. Néanmoins, l’intégration de l’intelligence artificielle dans ces appareils a entraîné un changement radical dans la manière dont les utilisateurs utilisent l’IoT à leur domicile.
Développer des villes intelligentes
L'utilisation de l'intelligence artificielle IoT dans la gestion des villes intelligentes peut réduire considérablement les coûts d'infrastructure et de maintenance. Le développement de l’intelligence artificielle et de l’IoT aidera le gouvernement à trouver certaines des solutions les plus efficaces avec le moins de ressources. En plus d’améliorer la sécurité, la gestion des déchets et de réduire les temps de trajet, l’IA IoT aidera les individus à améliorer leur qualité de vie.
L'importance de l'analyse du commerce de détail
Le développement de l'intelligence artificielle et de l'Internet des objets aide les entreprises à prédire les besoins des clients à travers chaque élément de données. Des capteurs et des caméras intégrés peuvent ajuster le fonctionnement du magasin et l'emplacement des conseillers. Les systèmes prédictifs sont devenus très populaires et l'intégration de l'IA IoT aidera les entreprises à se démarquer de la concurrence.
L'intelligence artificielle IoT dans les voitures autonomes
Les voitures autonomes ont le potentiel de changer le monde en supprimant la complexité industrielle. La mise en œuvre de l’IA IoT dans les véhicules autonomes peut réduire considérablement la fatigue du conducteur et minimiser le nombre d’accidents potentiels. De plus, la fatigue et la concentration sont moins préoccupantes lorsque le véhicule ne nécessite pas beaucoup d’intervention humaine.
Avances en matière d'équipement de sécurité
L'intelligence artificielle en matière de sécurité repose sur la détection de modèles que les systèmes traditionnels ne peuvent pas reconnaître. La mise en œuvre de l'IA IoT dans les systèmes de sécurité peut détecter des anomalies et y réagir ou alerter les superviseurs. La mise en œuvre de la technologie dans les systèmes de sécurité peut faciliter leur développement et prévenir ou traiter les menaces ainsi que les erreurs humaines.
Thermostat intelligent
Le thermostat intelligent est un excellent exemple d'appareil IoT basé sur l'intelligence artificielle. L’IA IoT intégrée au smartphone peut vérifier et ajuster la température n’importe où en fonction de l’horaire de travail et des préférences de température de l’utilisateur.
Des robots plus conviviaux
Les robots sont devenus l'un des outils les plus importants dans le secteur manufacturier. Les robots d'usine deviendront plus intelligents grâce aux capteurs implantés avancés fournis avec AIIoT, facilitant l'échange de données. Ces robots seront plus conviviaux et travailleront efficacement avec les robots.
Créer des services pour améliorer la satisfaction des clients
Les systèmes de traitement du langage naturel s'améliorent de plus en plus pour aider les entreprises à comprendre et à prédire les différents risques qu'elles prendront. Cependant, l’IoT et l’IA combinés permettent aux entreprises de traiter et d’analyser rapidement les données pour créer de nouveaux produits ou améliorer les produits et services existants.
Étendez facilement les gadgets IA et IoT
Les appareils IoT vont des appareils mobiles et des ordinateurs haut de gamme aux capteurs bas de gamme. L'écosystème IoT basé sur l'IA analyse et regroupe les données d'un appareil, puis les transmet à d'autres appareils. Cette intégration réduit également de grandes quantités de données à des niveaux pratiques et permet de connecter un grand nombre d'appareils IoT.
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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.
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.
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
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
