


Explorez l'impact et les changements de l'intelligence artificielle dans le domaine de l'Internet des objets
L'émergence de l'IA change complètement le paysage de l'Internet des objets, créant un nouveau paradigme appelé AIoT. La convergence de l’IA et de l’IoT transforme les industries, améliore la productivité et crée des systèmes plus efficaces. Cette puissante combinaison change non seulement notre façon de vivre et de travailler, mais façonne également l'avenir de la technologie
Réécrivez cette phrase comme suit : La convergence de l’intelligence artificielle et des systèmes IoT va complètement changer les règles du jeu. En apprenant des données, en prédisant et en automatisant les décisions, l’IA permet aux systèmes IoT d’être plus intelligents et plus agiles. Par exemple, dans un environnement de maison intelligente, l'intelligence artificielle peut analyser les données de divers appareils IoT, comprendre les préférences de l'utilisateur et ajuster automatiquement les lumières, la température et même la musique en fonction des habitudes et des préférences de l'utilisateur. Ce niveau d'automatisation et de personnalisation était inimaginable il y a quelques années à peine
La combinaison de l'intelligence artificielle et de l'Internet des objets a entraîné des améliorations significatives de l'efficacité opérationnelle dans le secteur industriel. Grâce aux appareils IIoT équipés de capacités d'IA, les pannes d'équipement peuvent être prédites et des mesures de maintenance proactives peuvent être prises, réduisant ainsi les temps d'arrêt. De plus, ils optimisent la consommation d’énergie, ce qui entraîne des économies. Par exemple, dans les usines de fabrication, en analysant les données des capteurs IoT, l'IA peut optimiser les processus de production, réduire les déchets et augmenter l'efficacité.
L'intelligence artificielle et l'IoT transforment les soins aux patients et les résultats dans le domaine des soins de santé. De grandes quantités de données sur la santé sont générées via des appareils IoT tels que des trackers de fitness portables et des appareils de surveillance à distance des patients. L’analyse de ces données avec des algorithmes d’IA peut faire des prédictions et intervenir tôt avant que les problèmes de santé ne s’aggravent, améliorant ainsi les résultats pour les patients. Par exemple, en analysant les données des appareils portables, les algorithmes d'IA peuvent prédire la probabilité d'une crise cardiaque, permettant ainsi une intervention médicale rapide.
L'intelligence artificielle et l'IoT créent des expériences d'achat personnalisées dans le secteur de la vente au détail, grâce aux étagères intelligentes et à l'intelligence artificielle. Avec l'IoT Grâce à des appareils tels que des algorithmes intelligents, les détaillants peuvent suivre les stocks en temps réel, prédire le comportement des clients et proposer des offres personnalisées, augmentant ainsi la satisfaction des clients et les ventes
En combinant l'intelligence artificielle avec l'IoT, la sécurité a été améliorée. L'exploitation des algorithmes d'IA pour analyser les données des dispositifs de sécurité IoT peut détecter des modèles anormaux et prédire les menaces de sécurité potentielles, permettant ainsi des mesures de sécurité proactives pour prévenir les violations et protéger les données sensibles
Bien que l'intégration de l'IA et de l'IoT apporte des avantages évidents, elle se heurte également à certains défis, tels que problèmes de confidentialité des données, besoins forts en matière de cybersécurité et exigences en matière de données fiables et de haute qualité pour le fonctionnement efficace des algorithmes d’intelligence artificielle. Cependant, à mesure que la technologie progresse, nous développons activement des solutions pour résoudre ces défis.
L'intégration de l'intelligence artificielle et de l'Internet des objets modifie complètement le paysage technologique, créant des systèmes plus intelligents et plus efficaces, entraînant des changements dans l'industrie, augmentant la productivité et améliorant la vie. . À mesure que l’intelligence artificielle continue de se développer et de devenir plus sophistiquée, son intégration avec l’Internet des objets va s’approfondir, ouvrant des possibilités encore plus passionnantes pour l’avenir. L'ère de l'IoT et de l'intelligence artificielle est arrivée et remodèle le monde que nous connaissons
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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'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.

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

Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière

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
