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Innovation verte 2024 : tendances en matière de technologie durable
Innovation verte 2024 : tendances en matière de technologie durable
Dans le domaine de la technologie en évolution rapide, l'innovation est ce qui nous pousse vers un avenir durable. À l’aube de 2024, l’accent mis sur les solutions technologiques durables n’a jamais été aussi grand. Des énergies renouvelables aux gadgets respectueux de l’environnement, l’industrie technologique progresse vers un avenir plus vert et plus durable. Plongeons dans le monde passionnant de l’innovation verte qui façonne les tendances technologiques de 2024.
Introduction
La révolution solaire :
L'une des avancées les plus prometteuses de la technologie durable est la révolution solaire. L’énergie solaire devient de plus en plus efficace et abordable, ce qui en fait une alternative viable aux combustibles fossiles traditionnels. Les innovations dans la conception des panneaux solaires et les systèmes de stockage d’énergie ont considérablement amélioré leur efficacité, les rendant ainsi partie intégrante du paysage des énergies renouvelables.
Maison intelligente à économie d'énergie :
En 2024, l'efficacité énergétique des maisons intelligentes atteindra des niveaux sans précédent. Les concepteurs intègrent des appareils intelligents, des systèmes d’éclairage et des unités CVC (chauffage, ventilation et climatisation) pour réduire activement la consommation d’énergie. Ces appareils sont équipés de capteurs et de fonctionnalités d'automatisation qui permettent aux propriétaires d'optimiser leur consommation d'énergie et de réduire considérablement leur empreinte carbone. En conséquence, les individus bénéficient non seulement d’une technologie de pointe, mais participent également activement aux efforts mondiaux visant à créer un avenir plus durable.
Transport durable :
Avec l'essor des véhicules électriques (VE) et les progrès des carburants durables, l'industrie du transport connaît une révolution verte. Les voitures, bus et vélos électriques deviennent de plus en plus populaires, réduisant ainsi la dépendance aux combustibles fossiles et les émissions nocives. De plus, le développement de véhicules à hydrogène et de carburants d’aviation durables révolutionne notre façon de voyager et rend les transports plus respectueux de l’environnement.
Gadgets écologiques :
Les consommateurs sont de plus en plus conscients de l'impact de leurs appareils électroniques sur l'environnement. C’est pourquoi les entreprises technologiques introduisent activement des matériaux et des processus de fabrication respectueux de l’environnement. De plus, le marché est inondé de gadgets qui privilégient la durabilité sans compromettre les performances, depuis les smartphones fabriqués à partir de matériaux recyclés jusqu'aux accessoires biodégradables. Ce changement reflète une prise de conscience croissante des consommateurs, encourageant les entreprises à innover et à proposer des solutions respectueuses de l'environnement. En conséquence, l’industrie technologique a connu une augmentation du nombre de produits qui non seulement répondent aux normes de performance, mais apportent également une contribution significative à la protection de l’environnement.
Initiatives d'économie circulaire :
En 2024, le concept d'économie circulaire attire de plus en plus d'attention dans l'industrie technologique. Plutôt que de suivre le modèle linéaire traditionnel de production et de consommation, dans lequel les produits sont jetés après utilisation, l'entreprise se concentre sur le recyclage, la remise à neuf et la réutilisation des appareils électroniques. Cette approche contribue à construire un écosystème technologique plus durable en minimisant les déchets électroniques et en économisant des ressources précieuses.
Centres de données verts :
Les centres de données sont l'épine dorsale du monde numérique et adoptent des technologies vertes pour réduire leur impact sur l'environnement. Les entreprises investissent dans des systèmes de refroidissement économes en énergie, dans les énergies renouvelables et dans la conception d'infrastructures avancées pour rendre les centres de données plus respectueux de l'environnement. Ces innovations permettent non seulement d’économiser de l’énergie mais réduisent également considérablement l’empreinte carbone des services numériques.
Intelligence artificielle pour le développement durable :
L'intelligence artificielle (IA) est utilisée pour relever les défis du développement durable. Les algorithmes d’IA sont utilisés pour optimiser les réseaux énergétiques, prédire les modèles climatiques et améliorer les pratiques agricoles. En analysant de grandes quantités de données, les solutions basées sur l'IA aident les entreprises et les gouvernements à prendre des décisions éclairées qui augmentent l'efficacité des ressources et réduisent l'impact environnemental.
Blockchain pour la protection de l'environnement :
La technologie Blockchain favorise la transparence et la traçabilité dans les chaînes d'approvisionnement, en particulier dans des secteurs tels que la foresterie et la pêche. En créant des enregistrements infalsifiables des transactions et des origines des produits, la blockchain garantit un approvisionnement durable en produits, dissuade les pratiques illégales et favorise les efforts de protection de l'environnement.
Innovation collaborative pour le développement durable :
En 2024, la collaboration entre les gouvernements, les entreprises et les instituts de recherche stimulera l'innovation technologique durable. Les partenariats public-privé et les initiatives open source favorisent une culture de l'innovation où les idées et l'expertise sont librement partagées. Cette approche collaborative accélère le développement et l’adoption de technologies vertes, conduisant à un avenir plus durable pour tous.
Conclusion :
2024 est une année critique pour le développement durable de la technologie. De l’énergie solaire aux produits respectueux de l’environnement, l’innovation verte remodèle la façon dont nous interagissons avec la technologie. Ces innovations sont à la pointe des tendances technologiques de 2024, bénéficiant à la planète et créant un avenir plus vert. En les adoptant, nous pouvons harmoniser la technologie et l’environnement pour créer un avenir meilleur.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
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
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
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
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
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.
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
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
Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
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
