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Comment l'intelligence artificielle peut être utilisée pour la sécurité de la maison
Comment l'intelligence artificielle peut être utilisée pour la sécurité de la maison
L'essor de l'intelligence artificielle a eu un impact énorme sur de nombreux secteurs, notamment la sécurité domestique. L'intelligence artificielle révolutionne la façon dont les propriétaires protègent leur maison en appliquant l'intelligence et l'adaptabilité aux caméras de surveillance et aux systèmes de sécurité. Cette avancée technologique donne aux propriétaires plus de contrôle, une sécurité accrue et un plus grand sentiment de paix. Même si l’intelligence artificielle a considérablement amélioré la sécurité de la maison, il n’en reste pas moins important de tenir à jour une liste de serruriers en cas d’urgence. Cet article explore le rôle de l’intelligence artificielle dans la sécurité domestique et comment elle peut contribuer à créer un environnement de vie plus sûr.
SYSTÈME DE SURVEILLANCE INTELLIGENT
L'intelligence artificielle a révolutionné les systèmes de surveillance, les emmenant au-delà de la simple détection de mouvement. L'intégration de l'intelligence artificielle permet à ces systèmes de distinguer différents types de mouvements, comme un animal se précipitant devant la caméra, une voiture qui passe ou un inconnu qui s'attarde devant la porte. Cette fonctionnalité réduit considérablement les fausses alarmes et concentre l’attention sur les menaces potentielles.
Des systèmes comme Google Cam IQ utilisent l'intelligence artificielle pour fournir une reconnaissance faciale. La fonctionnalité alertera le propriétaire lorsqu'un étranger est rencontré et marquera les visages familiers dans une base de données d'individus connus. Une telle surveillance intelligente fournit aux propriétaires des alertes précises et pertinentes, leur permettant de réagir immédiatement à toute menace potentielle pour la sécurité.
SYSTÈME D'ALARME INTELLIGENT
Le système d'alarme à intelligence artificielle ajoute une sécurité supplémentaire à la maison. Ces alertes utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique pour identifier les modèles de vie des propriétaires. Au fil du temps, ces systèmes apprennent quand les occupants quittent ou rentrent généralement chez eux, quand les lumières sont allumées ou éteintes, et peuvent même s'adapter aux changements de ces schémas.
Si une activité se produit en dehors de ces modes d'apprentissage, le propriétaire sera alerté par le système d'alarme. Par exemple, si la porte d’entrée est ouverte à un moment où tout le monde est censé être au travail ou à l’école, le système reconnaîtra cette anomalie et déclenchera une alarme. Des marques comme Honeywell et ADT intègrent l'intelligence artificielle dans leurs systèmes d'alarme pour les rendre plus intelligents et plus intuitifs.
Reconnaissance vocale et commandes
Les assistants vocaux à intelligence artificielle tels qu'Alexa d'Amazon, l'Assistant de Google et Siri d'Apple font désormais partie intégrante de nombreuses maisons intelligentes. Les assistants vocaux peuvent désormais non seulement contrôler les lumières et régler les thermostats, mais peuvent également être intégrés aux systèmes de sécurité.
Les propriétaires peuvent utiliser de simples commandes vocales pour armer ou désarmer leur système de sécurité, verrouiller ou déverrouiller leurs portes et même demander des mises à jour de l'état de sécurité. Cette commande vocale rend la sécurité domestique plus pratique et plus facile à gérer et à interagir avec le système de sécurité.
Police prédictive et prévention du crime
L'intelligence artificielle a également fait des progrès dans la prévision et la prévention du crime. Les algorithmes d’intelligence artificielle analysent les données criminelles provenant de diverses sources pour prédire les points chauds potentiels de la criminalité. Ces prédictions peuvent éclairer les patrouilles chargées de l'application de la loi et influencer les décisions des propriétaires en matière de sécurité.
Des entreprises comme PredPol fournissent des logiciels de police prédictive aux forces de l'ordre, tandis que l'application Ring's Neighbours permet aux propriétaires de partager des images de sécurité et des informations de sécurité avec la communauté. Ces systèmes basés sur l'IA identifient et répondent de manière proactive aux risques de sécurité potentiels afin d'améliorer la sécurité dans l'ensemble de la communauté.
Service d'urgence automatisé
En cas d'urgence, chaque seconde compte. L’IA peut réduire les temps de réponse en contactant automatiquement les services d’urgence, ne nécessitant que la détection de déclencheurs spécifiques. Lorsque de la fumée est détectée dans une maison, le système d'IA avertit automatiquement les pompiers et les propriétaires. En cas d'urgence, des marques comme Nest Protect ont intégré cette fonctionnalité, permettant d'agir rapidement. Cette réponse automatisée peut sauver des vies, surtout lorsque les occupants ne sont pas en mesure d'appeler à l'aide.
L'impact potentiel de l'intelligence artificielle sur la sécurité domestique future
Pour l'avenir, il est clair que le rôle de l'intelligence artificielle dans la sécurité domestique continuera de croître. Les avancées possibles incluent :
- Des capacités d'identification plus subtiles, telles que la distinction entre les intrus et les membres de la famille.
- Intégration améliorée entre les systèmes de sécurité domestique et les bases de données des forces de l'ordre.
- Système de sécurité domestique personnalisé qui apprend et s’adapte aux besoins spécifiques et aux routines quotidiennes de chaque membre de la famille.
Qu’il s’agisse d’une reconnaissance faciale améliorée, d’une identification des crimes en temps réel ou de systèmes de sécurité personnalisés, ces avancées potentielles mettent en évidence l’avenir passionnant de l’intelligence artificielle dans la sécurité domestique. Adopter cette technologie aujourd’hui pourrait signifier une maison plus sûre demain.
Résumé - L'avenir de la sécurité domestique est l'intelligence artificielle
Il ne fait aucun doute que l'intelligence artificielle change le visage de la sécurité domestique, en augmentant sa fiabilité, son interactivité et son efficacité. Sa capacité à apprendre des modèles, à reconnaître des visages, à répondre aux commandes vocales, à prédire les menaces potentielles et à automatiser les interventions d'urgence révolutionne la façon dont nous protégeons nos maisons.
Avec les progrès continus de la technologie de l’intelligence artificielle, de nouvelles voies seront ouvertes pour améliorer la sécurité de la maison. La présence croissante de technologies intelligentes dans nos espaces de vie souligne que la sécurité future de la maison nécessite plus que de l’intelligence. Nous adoptons l’intelligence artificielle non seulement pour suivre le rythme du développement technologique, mais également pour assurer notre sécurité et celle de notre environnement de vie familial.
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Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
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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
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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.
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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
