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Comment transformer les bâtiments traditionnels en bâtiments intelligents ?
Comment transformer les bâtiments traditionnels en bâtiments intelligents ?
Les développements technologiques continus modifient la façon dont les bâtiments sont conçus et construits de manière traditionnelle. On assiste actuellement à une transition des bâtiments traditionnels vers les bâtiments intelligents.
L'augmentation des bâtiments intelligents se mesure par l'augmentation du nombre d'appareils connectés et de la quantité de données qu'ils collectent. Selon les données du secteur, les bâtiments intelligents devraient connaître une croissance de plus de 30 % au cours des prochaines années, notamment dans le secteur industriel.
Ces bâtiments se caractérisent par des installations et des systèmes capables de gérer globalement la fonctionnalité du bâtiment, notamment les économies d'énergie.
Mais avant d’entrer dans le processus de transformation, examinons de plus près le concept de bâtiment intelligent.
Qu'est-ce qu'un bâtiment intelligent ?
Les bâtiments intelligents sont des bâtiments équipés de technologies innovantes telles que l'intelligence artificielle et l'Internet des objets pour améliorer la sécurité, l'accessibilité, la gestion et l'efficacité énergétique. Rien de tout cela n’ignore la contribution à la qualité de vie des individus qui l’utilisent.
Le concept de bâtiment intelligent s'adapte à différents types de bâtiments : usines, hôtels, musées, centres de bureaux, hôpitaux, centres commerciaux, etc.
Les bâtiments intelligents sont capables de gérer automatiquement toutes les ressources et d'optimiser leurs performances, et de fournir aux gestionnaires des informations précieuses pour améliorer la prise de décision afin de prédire les futurs événements imprévus.
Quelles technologies peuvent transformer les bâtiments en bâtiments intelligents ?
Appareils et capteurs IoT
Grâce à l'Internet des objets, les éléments mobiles et immobiliers des bâtiments peuvent se connecter les uns aux autres via une plate-forme habilitante, capturant eux en données en temps réel.
网
Les systèmes utilisés dans les bâtiments intelligents fonctionnent grâce à l'automatisation des bâtiments, c'est-à-dire qu'ils sont capables d'automatiser des bâtiments qui ne sont pas des résidences privées. L'automatisation des bâtiments est intégrée au réseau électrique et utilise également les réseaux.
bigdata
Les bâtiments intelligents génèrent chaque jour un grand nombre d'ensembles de données et leurs combinaisons, qui sont difficiles à utiliser les technologies traditionnelles en raison de leur complexité ou de leur variabilité dans certains domaines et outils pour le capturer, le gérer, le traiter ou l’analyser. C'est pour cette raison que l'on utilise des outils avancés capables d'« absorber » et de traiter ces données, les rendant utiles et exploitables.
Plateforme de gestion
Afin de pouvoir traiter et gérer de manière automatisée toutes les données collectées à partir des différents éléments et capteurs du bâtiment, il est nécessaire d'avoir une plateforme de gestion complète pour tous L'état du système est visualisé.
Ces plateformes permettent la combinaison et le traitement en temps réel et historique de données provenant de sources disparates telles que des capteurs, des bases de données ou des systèmes d'information externes.
intelligence artificielle
L'intelligence artificielle permet aux machines d'apprendre de l'expérience et de s'adapter à des environnements changeants, ce qui rend possible le passage des bâtiments, sur la base de la détection de modèles dans les données collectées . Identifier et appliquer des algorithmes d'optimisation pour améliorer leur efficacité pour le développement.
Quel est l'objectif des bâtiments intelligents ?
Quantity L'économie d'énergie est l'un des objectifs les plus importants des bâtiments intelligents, qui contrôlent l'approvisionnement grâce à l'information sur la consommation
Quantity L'intégration du bâtiment et de son environnement # 🎜🎜## 🎜🎜#Quantity Intégrer les services entre eux pour augmenter la productivité et réduire les coûts
Quantity Automatisation des installations pour optimiser le travail et son efficacité
Quantity Intégrer les contrôles dans les bâtiments Système pour optimiser et automatiser les actifs et réduire les coûts économiques
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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.
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
