


Réaliser le fonctionnement collaboratif de l'intelligence artificielle et de l'Internet des objets
L'ère de l'innovation qui fusionne l'intelligence artificielle et l'Internet des objets est arrivée, et elle change non seulement l'industrie, mais révolutionne également la façon dont nous interagissons avec la technologie. Cette convergence permet de puissantes synergies pour améliorer l'analyse des données, l'automatisation et la prise de décision
Collecte et analyse de données améliorées
En combinant les grandes quantités de données générées par les appareils IoT à partir de diverses sources telles que des capteurs, des caméras et des connexions. , associé à des algorithmes d'intelligence artificielle pour une analyse en temps réel, peut extraire des informations et des modèles précieux difficiles à identifier manuellement. Cette approche, qui combine les capacités d'analyse des données de l'IA avec la vaste collecte de données de l'IoT, peut aider les organisations à prendre des décisions basées sur les données, à optimiser leurs opérations et à accroître l'efficacité dans les secteurs de la fabrication, de la santé et des transports. En intégrant l'intelligence artificielle et l'IoT, une automatisation intelligente et une maintenance prédictive peuvent être réalisées, en utilisant des algorithmes d'intelligence artificielle pour surveiller et analyser les flux de données IoT afin d'identifier d'éventuelles pannes du système ou des besoins de maintenance. De cette façon, les organisations peuvent planifier les réparations de manière proactive, prévoir les besoins de maintenance, éviter les temps d'arrêt coûteux et optimiser la prise en charge des appareils IoT et des cycles de vie des appareils
Prise de décision et personnalisation en temps réel
En associant l'IA et l'IoT, nous pouvons réaliser Décisions en temps réel et expériences personnalisées. Grâce à la puissance de traitement des données de l’IA et à la connectivité de l’IoT, les organisations peuvent prendre rapidement des décisions basées sur des informations en temps réel. Par exemple, les maisons intelligentes peuvent ajuster les préférences de température et d’éclairage en fonction du comportement des occupants, tandis que les villes intelligentes peuvent optimiser la circulation en analysant les données en temps réel des appareils IoT. La convergence de l'IA et de l'IoT améliore l'efficacité, la commodité et les expériences personnalisées dans divers domaines
Edge Computing et Edge AI
Réécrivez cette phrase comme suit : L’intégration de l’edge computing et de l’intelligence artificielle rapproche le traitement des données de la source, ce qui est crucial pour l’intégration de l’IoT et de l’intelligence artificielle. En déployant des algorithmes d'IA à la périphérie du réseau, les organisations peuvent réduire la latence, améliorer la confidentialité et la sécurité et permettre des capacités de prise de décision plus rapides et en temps réel. La combinaison de l'informatique de pointe et de l'intelligence artificielle permet une analyse des données en temps réel, permettant aux appareils IoT de réagir de manière autonome et de prendre des décisions critiques localement sans dépendre du traitement basé sur le cloud.
Évolutivité et adaptabilité
L'IA et l'IoT se complètent, en traitant de grandes quantités de données complexes, les algorithmes d’intelligence artificielle peuvent parvenir à une compréhension approfondie des données. L'IoT fournit l'infrastructure et la connectivité nécessaires pour collecter et transmettre des données, tandis que l'IA traite et analyse les données pour en extraire des informations significatives. Cette combinaison permet aux organisations de faire évoluer leurs opérations, de s'adapter à des environnements changeants et de créer des systèmes intelligents qui s'améliorent continuellement
Résumé
La synergie de l'IA et de l'IoT a un énorme potentiel pour stimuler l'innovation et la transformation de l'industrie. En tirant parti de l’analyse des données basée sur l’IA, de la connectivité et de la collecte de données IoT, les organisations peuvent automatiser, améliorer leur efficacité et améliorer la prise de décision. Des informations en temps réel à la maintenance prédictive et aux expériences personnalisées, la collaboration de l'IA et de l'IoT ouvre de nouvelles possibilités. À mesure que ces technologies évoluent, leur puissance combinée remodèlera l'avenir des systèmes intelligents et révolutionnera la façon dont nous interagissons avec le monde qui nous entoure
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

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
