


L'intelligence artificielle peut-elle apporter de la valeur aux applications IoT ?
Si vous êtes impliqué dans le domaine de la technologie IoT, alors comprendre l'importance et les avantages de l'intelligence artificielle est essentiel. Dans cette section, j'aborderai tous les aspects liés à l'IA afin que vous puissiez bien comprendre ce sujet.
Aujourd'hui, les applications IoT impliquent la reconnaissance visuelle, la prédiction d'événements futurs et l'identification d'objets.
Vous vous demandez peut-être : « Qu'est-ce qui différencie les applications IoT ? Elles sont utilisées à diverses fins, telles que la domotique, les soins de santé et la fabrication. » Ils peuvent également être utilisés dans les villes intelligentes.
Les algorithmes d'intelligence artificielle permettent aux systèmes d'évaluer, d'apprendre et d'agir de manière indépendante. Il peut également être utilisé pour créer des cerveaux ou des esprits virtuels.
La technologie est conçue de manière à pouvoir apprendre de l'expérience et possède une capacité innée à apprendre de nouvelles choses par elle-même. Cela signifie que si vous souhaitez que votre appareil ou votre système acquière certaines compétences, vous devez y saisir certaines données, soit par vous-même, soit par quelqu'un d'autre (par exemple, un employé).Le Machine learning est une autre branche de l'intelligence artificielle
Le Machine learning est une autre branche de l'intelligence artificielle. Il permet aux programmes d’analyser d’énormes ensembles de données et de prendre eux-mêmes des décisions en cas de besoin. L’apprentissage automatique peut être utilisé à diverses fins, telles que la classification d’images, la reconnaissance vocale ou les moteurs de recommandation.
Le Machine Learning utilise des données pour apprendre des modèles afin d'automatiser des processus qui autrement nécessiteraient une intervention humaine. Par exemple, les véhicules autonomes (VA) pourraient l'utiliser pour reconnaître les panneaux de signalisation et les conditions routières la nuit afin de savoir à quelle vitesse conduire sur une route particulière en fonction de leur environnement, plutôt que de se fier uniquement aux instructions fournies par leurs concepteurs ou d'autres. qui connaissent ces routes.Le deep learning est le meilleur exemple d'apprentissage automatique
Le deep learning est un type d'apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones artificiels (ANN) pour Effectuer des tâches de reconnaissance de formes et de classification. Il repose sur un ANN multicouche où chaque couche possède plusieurs neurones et apprend de l’expérience passée.
Le cerveau humain est un exemple de système d'apprentissage profond car il peut percevoir et traiter les informations de différentes manières. Cette capacité nous permet de comprendre le langage, de reconnaître les visages, de lire des livres et de prendre des décisions basées sur l'expérience ou les connaissances acquises dans des situations antérieures.L'intelligence artificielle nécessite beaucoup de données
La technologie de l'intelligence artificielle nécessite beaucoup de données, et les fabricants peuvent utiliser les données collectées par les appareils IoT . Plus il y a de données disponibles pour entraîner un modèle d’IA, meilleures sont ses performances. Par exemple, si vous disposez d'un appareil IoT qui surveille la température de votre maison et vous envoie une alerte s'il détecte un changement en dehors des paramètres normaux (comme une baisse de deux degrés), vous pouvez alors entraîner un modèle prédictif à l'aide de ces informations. et d'autres facteurs, par exemple les modèles météorologiques ou les modèles historiques afin que votre appareil puisse prédire si une autre vague de froid arrive bientôt.
Ce type d'analyse permet de réduire les coûts associés à l'entretien des équipements tels que les systèmes de chauffage ou les climatiseurs car ces systèmes sont spécifiquement conçus pour des températures élevées/basses en fonction de leur emplacement cependant, s'ils ne sont pas surveillés régulièrement ; tout au long de leur cycle de vie, ils fonctionneront moins efficacement au fil du temps en raison de l’usure causée par les cycles de chauffage/refroidissement, en particulier en hiver.L'Internet des objets et l'intelligence artificielle peuvent être utilisés pour donner des instructions aux machines à la maison ou au travail sans parler ni taper
D'en haut Comme on peut Comme le montrent les exemples, l’IA et l’IoT sont plus que deux technologies travaillant ensemble. Ils se complètent en fait dans certains domaines, permettant aux gens de donner des instructions aux machines à la maison ou au travail sans avoir à parler ou à taper.
En plus de cela, ils ont d'autres avantages : L'utilisation de l'IA dans les applications IoT nous permet de créer des systèmes capables d'apprendre de leur environnement et de s'adapter en conséquence. les approches traditionnelles, qui se concentrent sur des règles prédéfinies (par exemple, « Si ces conditions sont remplies, alors faites ceci »). Par exemple, une voiture autonome peut être plus à même de reconnaître les schémas de circulation qu’un conducteur humain, car elle a accès à diverses données sur l’état des routes, notamment les prévisions météorologiques. Ainsi, si de fortes pluies sont prévues pour plus tard dans la journée, la voiture saura non seulement combien de temps il reste avant le coucher du soleil, mais aussi s'il y aura suffisamment de lumière lorsqu'elle circulera en ville à la recherche d'une place de parking la nuit tombée !Nous avons conclu ce blog
J'ai discuté de tous les aspects importants de l'utilisation de l'IA pour les applications IoT.
L'intelligence artificielle est une branche de l'informatique qui implique la conception et le développement d'agents intelligents, des logiciels capables de percevoir son environnement et de prendre des mesures pour maximiser les chances de succès dans la réalisation d'un certain objectif. Il est utilisé depuis plus de 50 ans en ingénierie, en philosophie, en droit, en biologie et en économie.
Le premier système d'intelligence artificielle (IA) a été créé en 1956 par John McCarthy, qui a développé un test d'apprentissage automatique appelé jeu de dames qui jouerait contre lui-même jusqu'à ce qu'il puisse vaincre votre adversaire de manière équitable en utilisant uniquement des règles logiques ; réalisé à l'aide de deux ordinateurs connectés ensemble par une ligne téléphonique - les systèmes ultérieurs utilisaient du matériel spécialisé à la place, mais étaient toujours limités par la vitesse de ces conceptions originales (ils ne pouvaient gérer qu'un état de jeu).
En fin de compte, l'intelligence artificielle est l'une des technologies les plus prometteuses et jouera un rôle important pour rendre l'IoT plus intelligent. L’utilisation de l’intelligence artificielle peut nous aider à résoudre des problèmes liés à la collecte, à l’analyse et à la prise de décision de données.
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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.

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.

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

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
