Ville numérique : la technologie change la vie urbaine
Dans ce voyage fascinant, nous explorons en profondeur comment l'Internet des objets (IoT), les systèmes de transport intelligents et les bâtiments économes en énergie deviennent des éléments positifs pour façonner l'avenir des villes. Le but de cet article est de comprendre l'intégration de la technologie dans la vie urbaine dans le but de rendre les villes plus efficaces et plus agréables à vivre.
Le rôle de l'IoT dans l'urbanisme
L'Internet des objets (IoT) est au cœur de la révolution des villes intelligentes. Il s'agit d'un réseau d'appareils interconnectés qui collectent et échangent des données pour rendre les environnements urbains intelligents et réactifs. Dans les villes intelligentes, les appareils IoT sont utilisés dans un large éventail d’applications, notamment des capteurs qui surveillent le flux de circulation et des systèmes qui suivent la qualité de l’air et la consommation d’énergie. Grâce à l'application de l'Internet des objets, les villes intelligentes peuvent parvenir à une gestion du trafic et à une utilisation des ressources plus efficaces, et améliorer la qualité de vie des résidents.
Applications pratiques de l'IoT :
- Surveillance du trafic : les capteurs collectent des données en temps réel sur le mouvement des véhicules, optimisent la synchronisation des feux de circulation et réduisent les embouteillages.
- Surveillance de l'environnement : les appareils IoT suivent la qualité de l'air, les niveaux de bruit et les conditions météorologiques pour faciliter la planification urbaine et les initiatives de santé publique.
- Gestion des services publics : les compteurs et capteurs intelligents gèrent la consommation d'eau et d'énergie plus efficacement, réduisant ainsi les déchets et les coûts.
SYSTÈME DE TRANSPORT INTELLIGENT
La gestion du trafic a toujours été un énorme défi dans les rues très fréquentées de nos villes. Heureusement, la technologie avancée nous a fourni des systèmes de transport intelligents, qui ont révolutionné la façon dont nous traitons les problèmes de transport urbain. Ces systèmes utilisent des données et des analyses en temps réel pour optimiser la fluidité du trafic, réduire les embouteillages et améliorer la sécurité routière. Avec le soutien de ces systèmes de transport intelligents, nous pouvons gérer le trafic plus efficacement et créer un meilleur environnement de déplacement pour nos villes.
Avantages des systèmes de transport intelligents :
- Encombrement réduit : en ajustant les feux de circulation en fonction des conditions en temps réel, les systèmes intelligents peuvent minimiser les goulots d'étranglement.
- Sécurité améliorée : des capteurs avancés et l’intelligence artificielle aident à prédire et à prévenir les accidents potentiels.
- Respectueux de l'environnement : une circulation efficace réduit les émissions et contribue à créer un environnement plus sain.
Bâtiments économes en énergie
Alors que nous continuons à explorer les villes intelligentes, notre attention s'est progressivement tournée vers le bâtiment lui-même. L’efficacité énergétique n’est pas seulement une question environnementale, mais aussi économique. Il s’agit d’un aspect important dans la conception de villes intelligentes. Les bâtiments intelligents utilisent des technologies avancées pour réduire la consommation d’énergie, réduire les coûts et offrir un environnement plus vivable.
Technologie des bâtiments intelligents :
- Thermostats intelligents : ces appareils apprennent en fonction des habitudes personnelles et ajustent le chauffage et la climatisation pour un confort et une efficacité optimaux.
- ÉCLAIRAGE AUTOMATIQUE : Les capteurs de mouvement et le système d'éclairage intelligent garantissent que les lumières ne sont utilisées qu'en cas de besoin, réduisant ainsi le gaspillage d'énergie.
- Gestion intégrée du bâtiment : ce système supervise tous les aspects des opérations du bâtiment, garantissant que tout fonctionne avec une efficacité maximale.
Défis et opportunités
Bien que le développement des villes intelligentes regorge de miracles technologiques, il est également confronté à certains défis. Comprendre et reconnaître les opportunités que ces défis présentent est essentiel à notre progrès durable continu.
Défis du développement des villes intelligentes :
- Problèmes de confidentialité : L'utilisation généralisée des données et des capteurs a soulevé des problèmes de confidentialité et de sécurité des données.
- Écart technologique : l'écart entre les zones technologiquement avancées et les zones ayant un accès limité à de telles innovations est susceptible de se creuser.
- Coût de mise en œuvre : le coût initial de mise en œuvre d'une technologie intelligente peut être élevé, ce qui constitue un défi pour les villes aux budgets limités.
Malgré ces défis, l'avenir est plein d'opportunités :
Futures opportunités pour les villes intelligentes :
- Intelligence artificielle et apprentissage automatique : ces technologies peuvent encore améliorer l'efficacité des services urbains et de la gestion des infrastructures.
- Développement urbain durable : les villes intelligentes favorisent un mode de vie durable, réduisent l'empreinte carbone et favorisent les pratiques vertes.
- Améliorer la qualité de vie : à terme, les villes intelligentes apporteront une meilleure qualité de vie, de meilleurs services, un environnement plus propre et une utilisation plus efficace des ressources.
Résumé
Le concept de villes intelligentes représente une approche transformatrice de la vie urbaine dans laquelle la technologie n'est pas seulement un ajout mais une composante essentielle du tissu urbain. De la planification urbaine améliorée par l'IoT aux systèmes de transport intelligents qui simplifient les déplacements domicile-travail, en passant par les bâtiments économes en énergie qui façonnent un avenir durable, l'intégration de la technologie dans les villes les rend plus efficaces et plus vivables. Lorsque nous acceptons ces changements, le potentiel d’innovation et d’amélioration des espaces urbains est illimité.
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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
