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Pourquoi le secteur du bâtiment intelligent se développe-t-il ?
Pourquoi le secteur du bâtiment intelligent se développe-t-il ?
Industrie du bâtiment intelligent
Les bâtiments qui ne pouvaient autrefois fournir qu'un abri peuvent désormais faire bien plus pour nous. Grâce aux technologies innovantes, les bâtiments deviennent plus intelligents, mieux connectés et plus efficaces. Dans le même temps, les bâtiments intelligents apportent également plus de commodité, réduisent les déchets et réduisent les coûts de gestion.
Alors, quelle est la technologie derrière les bâtiments intelligents ? Il s'agit de l'Internet des objets (IoT) et d'autres technologies intelligentes qui fournissent des mises à jour en temps réel de divers éléments d'un bâtiment, tels que les lumières, les conduites d'eau et de gaz, les meubles, les portes. et fenêtres, systèmes de chauffage, ascenseurs, température ambiante, densité résidentielle, etc.
Les bâtiments intelligents fournissent des informations sur l'utilisation du bâtiment, la consommation d'énergie, la maintenance, la qualité de l'air, les risques et bien plus encore. Les bâtiments intelligents sont aujourd’hui très importants car ils offrent une meilleure gestion des installations, une meilleure collaboration numérique et une meilleure conservation des ressources.
Internet des objets(IoT)
L'IoT aide les bâtiments à devenir plus intelligents car il a la capacité de connecter des milliers de capteurs pour collecter et analyser des données en temps réel, augmentant ainsi l'efficacité et la productivité.
L'Internet des objets est un réseau interconnecté de machines, de capteurs et d'appareils qui communiquent entre eux pour collecter de grandes quantités de données et effectuer des tâches spécifiques. En utilisant les dernières technologies IoT dans les bâtiments intelligents, les propriétaires et les gestionnaires peuvent optimiser le fonctionnement des installations et l'environnement.
Automatisation du bâtiment
La technologie d'automatisation du bâtiment facilite le contrôle et la surveillance centralisés des différents éléments d'un bâtiment, notamment l'éclairage, le CVC, les équipements de sécurité, le contrôle d'accès physique, les stations de pompage, les ascenseurs et autres systèmes.
Ces systèmes peuvent être intégrés à diverses solutions IoT. L'automatisation des bâtiments est contrôlée via BAS (Building Automation System) ou BMS (Building Management System).
Les systèmes d'automatisation des bâtiments sont essentiels à l'efficacité de la gestion énergétique des bâtiments intelligents. Compatibles avec toutes les solutions IoT standards, ces systèmes intelligents connectent les systèmes commerciaux de CVC, d'éclairage, de sécurité et de protection et leur permettent d'interagir sur une plateforme commune.
Ils nous fournissent ensuite les informations dont nous avons besoin sur des facteurs tels que l'humidité, la température, la pression de l'eau, l'électricité, et nous aident à prendre des décisions éclairées sur le contrôle des éléments du bâtiment tout en améliorant le confort, la sécurité et la productivité des occupants.
Modélisation des informations du bâtiment (BIM)
La modélisation des informations du bâtiment (BIM) est une technologie intelligente basée sur un modèle 3D utilisée pour développer des représentations numériques des caractéristiques physiques et fonctionnelles des bâtiments intelligents.
Cela permet d'évaluer tous les aspects du bâtiment avant de procéder à la construction. Avant l’introduction du BIM, ces modèles étaient sur papier et ne permettaient pas de comprendre le fonctionnement de l’installation.
Le BIM nous permet de développer efficacement des modèles de bâtiments intelligents. Étant donné que ces bâtiments utilisent de nombreux systèmes et technologies intelligents différents, le BIM s’avère rentable à long terme.
Intelligence artificielle (IA)
Les bâtiments intelligents collectent des informations provenant des appareils des utilisateurs, des capteurs et des systèmes à l'intérieur du bâtiment. Il exploite l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique (ML) pour traiter ces données exploitables afin de rendre les bâtiments réactifs aux besoins des occupants et des propriétaires.
La cyberintelligence contribue à protéger les réseaux en améliorant l'identification des anomalies et des intrusions.
Analyse du marché
La demande actuelle de bâtiments intelligents est énorme et le marché connaît une croissance rapide. Allied Market Research prédit que le marché mondial des bâtiments intelligents pourrait atteindre 201,16 milliards de dollars américains d’ici 2031, avec un taux de croissance annuel composé moyen de 11,3 % au cours de la période de prévision de 2022 à 2031.
Les moteurs du marché incluent le besoin croissant d’une meilleure utilisation des bâtiments et de leurs sites, la demande croissante d’une meilleure gestion des ressources en milieu urbain et la demande croissante de sûreté et de sécurité publiques.
En outre, l'application de technologies telles que l'intelligence artificielle (IA) dans les bâtiments intelligents, ainsi que l'essor de l'Internet des objets et son application dans les bâtiments intelligents devraient offrir des opportunités de croissance lucratives pour l'expansion des bâtiments intelligents et intelligents. marché.
Développements récents
En réponse à la demande croissante de bâtiments intelligents, les grandes entreprises du domaine ont réalisé des investissements importants dans le développement de bâtiments intelligents.
Par exemple, en avril 2022, la société suisse ABB et la société sud-coréenne Samsung Electronics ont annoncé une coopération visant à fournir des technologies développées conjointement d'économie d'énergie, de gestion de l'énergie et de connectivité Internet des objets (IoT) pour les installations résidentielles et commerciales.
En septembre 2022, Nexer Insights a annoncé un partenariat avec SmartViz, une plateforme d'analyse de bâtiments jumeaux numériques, pour améliorer les performances des bâtiments.
- ABB s'associe à Samsung Electronics
Le partenariat vise à permettre à Samsung et ABB d'élargir l'accès des clients à la technologie domotique et d'améliorer la gestion des appareils tout en gérant les charges électriques. Cela permet à Samsung d’intégrer Samsung SmartThings dans davantage de bâtiments.
SmartThings est un vaste écosystème d'appareils connectés qui rendent les maisons plus intelligentes et plus efficaces. Les appareils IoT de la plateforme fonctionnent et interagissent les uns avec les autres pour permettre des solutions de vie plus intelligentes et simplifier nos vies. Les solutions domotiques sans ABB d’ABB contrôlent une variété d’équipements du bâtiment tels que les systèmes de contrôle d’accès, de détection, de communication et de climatisation du bâtiment.
Ainsi, ABB-free home et SmartThings travaillent ensemble pour créer une plate-forme de solution IoT unique pour surveiller et contrôler la technologie du bâtiment. Les deux sociétés ont annoncé la création d'une intégration cloud à cloud pour offrir aux consommateurs un meilleur accès et un meilleur contrôle.
SmartThings permet aux utilisateurs d'accéder et de contrôler une gamme de solutions ABB telles que des caméras, des capteurs et des systèmes de confort intégrés à SmartThings via une seule application. Les solutions intégrées de gestion de l'énergie de Samsung et ABB peuvent être utilisées dans les réfrigérateurs, les lave-vaisselle, les sèche-linge, les systèmes CVC et d'autres applications.
- Nexer s'associe à SmartViz
Nexer et SmartViz se sont associés pour offrir aux propriétaires et aux exploitants de bâtiments une expérience utilisateur exceptionnelle tout en réduisant les émissions de carbone grâce aux capacités de conseil et d'intégration de systèmes de Nexer et à la plateforme SaaS SmartViz.
La plateforme de jumeau numérique SaaS intègre l'analyse de données, la simulation prédictive et la planification de scénarios. Il permet aux propriétaires et gestionnaires d'immeubles d'optimiser le cadre de vie pour aménager des espaces plus performants et économes en énergie.
La plateforme intègre les informations sur la propriété avec les données des capteurs intelligents, des capteurs IoT et bien plus encore dans une source unique de vérité. Il fournit des données exploitables grâce à une visualisation 2D/3D avancée et une couverture KPI dans l’ensemble du bâtiment.
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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
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.
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
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
SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
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
