


'Comment l'intelligence artificielle contribue à l'innovation et au développement durable dans le secteur immobilier'
Avec l'essor de l'intelligence artificielle (IA) dans la technologie immobilière, le paradigme du secteur de la promotion immobilière est en train de changer. L’industrie a toujours été lente à adopter les nouvelles technologies. Cependant, l’essor de l’intelligence artificielle (IA) modifie la façon dont les biens immobiliers sont gérés, les bâtiments construits et investis, offrant des solutions plus efficaces et plus rentables pour promouvoir le développement durable tout en minimisant l’impact environnemental.
Ces avancées innovantes optimisent non seulement les processus, mais changent également la façon dont l'ensemble du secteur fonctionne – plus rapidement, plus intelligemment et de manière plus durable.
L'intelligence artificielle aide désormais les investisseurs à prendre des décisions d'investissement plus judicieuses, notamment dans le secteur immobilier. L'intelligence artificielle utilise des algorithmes en constante évolution pour analyser des données telles que les tendances de la valeur des loyers et des propriétés afin de fournir des informations précieuses sur les flux et reflux du marché et le paysage établi des propositions d'investissement potentielles.
L'utilisation de critères de développement durable pour sélectionner les propriétés aide non seulement les investisseurs à maximiser les rendements, mais favorise également un développement respectueux de l'environnement.
Il a le potentiel de transformer le développement immobilier en termes de planification de projet, de décisions de conception, de sélection de matériaux, de processus de construction et même de comportements d'entretien après la construction.
Identifier les tendances et donner accès aux données
Du point de vue d'un développeur, la technologie immobilière basée sur l'IA peut accéder aux données et identifier rapidement les tendances qui ont un impact sur les décisions de construction durable, non seulement en optimisant bénéfices immobiliers mais aussi création d'une proposition de valeur grâce à de tels développements.
Il contribue à améliorer les conceptions pour répondre aux normes environnementales, permettant la création de projets avec une empreinte carbone considérablement réduite. De plus, il fournit des scénarios d'évaluation automatisés avant la construction pour aider à identifier les risques environnementaux potentiels avant le début de la construction.
L'intelligence artificielle permet aux architectes de concevoir des bâtiments dotés de systèmes intelligents capables de détecter l'occupation ou les conditions extérieures telles que la météo et d'ajuster les niveaux d'éclairage et les températures en conséquence. C’est également un outil utile pour sélectionner des matériaux respectueux de l’environnement et réduire les déchets lors de la construction.
En collectant des informations provenant de diverses sources telles que des caméras thermiques, des capteurs, les inspections de maintenance nécessaires peuvent être prédites avant même qu'elles ne se produisent, réduisant ainsi la consommation d'énergie et identifiant les risques de sécurité possibles tout en économisant du temps, des problèmes et de l'argent. L’intelligence artificielle a le potentiel de réduire considérablement la consommation d’énergie en automatisant le contrôle de la température dans les systèmes CVC. Par exemple, en utilisant des capteurs pour surveiller la présence humaine dans un espace, l’IA peut réguler la température d’une pièce sans stresser indûment la demande énergétique du système CVC.
Grâce à des capteurs surveillant la batterie et d'autres consommations d'énergie via des interrupteurs, les notifications de maintenance régulières ajouteront également de la valeur grâce à la maintenance prédictive de divers actifs du bâtiment, réduisant ainsi davantage les coûts énergétiques et garantissant une plus grande durabilité du sexe.
De plus, les algorithmes d'intelligence artificielle sont capables d'analyser les données sur l'impact des matériaux de construction en optimisant le processus de construction. Grâce à ces fonctionnalités, les ressources peuvent être utilisées plus efficacement – un atout précieux pour économiser de l’argent dans le monde d’aujourd’hui. Pour les promoteurs immobiliers, l’IA offre de nombreuses opportunités pour créer des développements plus durables et résilients.
La durabilité est essentielle
Du point de vue d'un propriétaire, la consommation d'énergie de la maison peut être surveillée et des moyens de réduire la consommation peuvent être suggérés tout en offrant des opérations de maintenance pratiques et simples. Il fournit des alertes détaillées en cas de danger ou de risque potentiel, informant ainsi les propriétaires de la sécurité de leur propriété.
La technologie de l'intelligence artificielle peut fournir des informations sur les modèles de consommation d'énergie et d'eau, aidant ainsi les développeurs à identifier et à résoudre les inefficacités des infrastructures. Les systèmes et analyses basés sur l'IA fournissent aux propriétaires des données qui peuvent être utilisées pour réduire les coûts et améliorer l'expérience utilisateur.
Cette approche basée sur les données optimise la consommation d'énergie, réduit les déchets et permet des économies de coûts et une expérience utilisateur améliorée. Elle permet également d'identifier les empreintes carbone et de les compenser en conséquence.
De plus, des solutions telles que les chatbots d'intelligence artificielle révolutionnent le secteur du service client, permettant aux développeurs et aux agents de fournir des services complets tels qu'une analyse automatisée du marché immobilier et des recommandations personnalisées.
Les clients peuvent utiliser ces outils pour recevoir des réponses instantanées à leurs requêtes, ainsi que des options personnalisées selon leurs préférences personnelles, ce qui entraîne une satisfaction client sans précédent. Dès leur emménagement, les locataires peuvent profiter de commodités telles que le paiement automatique du loyer et des solutions de domotique.
Grâce aux capteurs et aux systèmes de surveillance basés sur l'IA, la consommation d'énergie est optimisée, tandis que les déchets et les dommages écologiques sont rapidement réduits. De plus, cela encourage également les gens à développer des habitudes de vie plus saines et des changements de comportement plus positifs. Créez des espaces de vie et de travail plus sains pour les occupants en surveillant la qualité de l’air intérieur.
De plus, les pratiques de construction durables peuvent réduire considérablement les émissions de carbone et la consommation d'énergie. En exploitant la puissance d’une plateforme de gestion immobilière IA, les besoins des locataires peuvent être satisfaits plus efficacement, les paiements de loyer peuvent être automatisés et les locataires peuvent bénéficier d’une meilleure expérience utilisateur qui augmente la fidélité. Par conséquent, le secteur immobilier doit suivre le rythme de cette technologie innovante pour augmenter les niveaux d’efficacité tout en encourageant la durabilité et des modes de vie sains.
Cependant, nous devons réaliser que l’IA ne doit pas remplacer l’interaction et le jugement humains dans le domaine immobilier. Même si l’IA peut générer des données et des connaissances inestimables, l’expérience humaine reste nécessaire pour prendre de bonnes décisions tout en garantissant une utilisation éthique de la technologie.
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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

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.

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
