


Explorer le potentiel de l'intelligence artificielle dans l'environnement bâti : étapes clés de la mise en œuvre
Grâce à l'intelligence artificielle et à la technologie d'automatisation, les entreprises peuvent exploiter une variété de logiciels d'optimisation pour améliorer automatiquement le refroidissement, le chauffage et la production d'électricité, ainsi que prévoir et surveiller directement les coûts énergétiques sur le lieu de travail. Les gestionnaires d'installations peuvent utiliser des analyses de données basées sur l'IA pour surveiller les performances des bâtiments, améliorer l'expérience des locataires et atteindre les objectifs de développement durable. Les gestionnaires d'immeubles peuvent encore croire que la mise en œuvre d'une telle technologie innovante d'économie d'énergie sera un processus long et coûteux. Mais en réalité, ils peuvent être installés facilement et rapidement dans les bâtiments, permettant aux gestionnaires de voir des résultats et des rendements immédiats.
Première étape : Collecte et analyse des données
Le contenu réécrit est le suivant : Premièrement, il doit y avoir une collecte de données. et analyse. Nous allons approfondir la manière dont la gestion des installations (FM) peut exploiter les capteurs IoT et les plates-formes d'IA pour collecter des données sur la consommation d'énergie et le fonctionnement des installations en temps réel. Grâce à l'analyse prédictive, les points chauds de gaspillage d'énergie et d'émissions peuvent être identifiés, permettant ainsi de prendre des décisions éclairées pour réduire l'empreinte carbone. Ces plates-formes d'IA fournissent non seulement aux gestionnaires une vue à vol d'oiseau simulée du bâtiment, mais aident également à la prise de décision et permettent de renforcer les pratiques de développement durable. Outre la consommation d’énergie et les déchets, les plateformes d’IA permettent aux gestionnaires de surveiller les paramètres des actifs, des espaces, de la santé et du confort des occupants, le tout dans le but d’améliorer les scores environnementaux, sociaux et de gouvernance (ESG). Ils patrouillent constamment sur le lieu de travail, identifient les zones d'inefficacité, signalent les problèmes d'équipement et suggèrent les actions correctives nécessaires pour résoudre ces problèmes.
Étape 2 : Obtenez des informations en temps réel
Découvrez comment FM utilise les algorithmes d'IA pour gérer dynamiquement la consommation d'énergie. Les systèmes intelligents de CVC et de filtration, guidés par l’intelligence artificielle, s’adaptent aux modes de vie en temps réel pour garantir l’efficacité énergétique et le confort de vie. Des études de cas réels montrent que la consommation d’énergie peut être considérablement réduite grâce à l’optimisation énergétique basée sur l’IA.
De nombreuses plateformes proposent même des écosystèmes d'applications basés sur le cloud qui permettent aux gestionnaires et aux locataires de modifier instantanément la température, l'approvisionnement en eau, les systèmes CVC et l'éclairage dans diverses parties du bâtiment. Les responsables peuvent désormais suivre les dépenses en temps réel, obtenir des informations sur l'efficacité et progresser directement depuis leur smartphone, ce qui facilite l'information régulière des parties prenantes sur les résultats en matière de développement durable. Ainsi, les données peuvent non seulement être collectées, mais également partagées
La plateforme de gestion intelligente et connectée a été installée dans des milliers de bâtiments à travers le monde. En surveillant et en améliorant l'efficacité énergétique, la satisfaction des locataires, la performance des actifs, les opérations de maintenance et la performance de l'espace, ces outils de gestion peuvent être utilisés pour améliorer le confort de tous les occupants dans n'importe quel bâtiment
Des questions sur la durabilité, alors que les coûts continuent d'augmenter À mesure que les réglementations gouvernementales augmentent et changement, les entreprises doivent se tourner vers la technologie pour améliorer considérablement la gestion des services publics et les moyens de réduire les émissions. Sans l'innovation en matière d'IA, les dirigeants ne seront jamais en mesure d'apporter le même niveau de changement significatif pour eux-mêmes, l'environnement ou leur santé. améliorer les stratégies de réduction des émissions. En tirant les leçons des succès et des échecs, les FM peuvent adapter leurs méthodes et trouver des moyens innovants de s’améliorer. Cet article souligne l’importance de comprendre les technologies émergentes d’IA, telles que l’IA générative, et leurs liens avec le développement durable et les réductions continues des émissions.
Lorsque les données du bâtiment et de l'entreprise sont interconnectées dans le cloud, les gestionnaires d'installations peuvent avoir une vue d'ensemble des opérations et analyser les données d'un bâtiment de manière globale, plutôt que de manière isolée. Chaque entreprise aura des objectifs uniques et l'analyse peut être ciblée en conséquence, obtenant des informations sur de nombreux domaines différents, de l'efficacité énergétique à la durabilité en passant par les économies de coûts. Une fois les opportunités d’optimisation potentielles identifiées, les responsables peuvent garantir des ajustements autonomes en tirant parti de la bonne intégration de l’IA et des technologies intelligentes dans chaque scénario. Lorsque les données intégrées des bâtiments sont combinées à des technologies telles que l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML), nous pouvons véritablement libérer le potentiel qu'offre la technologie verte. Non seulement cela améliorera le bien-être des occupants du bâtiment, mais cela permettra également de réaliser d’importantes économies de coûts et de rapprocher l’entreprise de son objectif très important de zéro émission nette.
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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

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 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
