


Comment les capteurs IoT et l'IA révolutionnent les bâtiments intelligents
Avec le développement continu de la technologie intelligente, les bâtiments intelligents sont devenus un moteur important du secteur de la construction d'aujourd'hui. Dans l’essor des bâtiments intelligents, les capteurs de l’Internet des objets (IoT) et l’intelligence artificielle (IA) ont joué un rôle crucial. Leur combinaison n’est pas seulement une simple application technique, mais aussi une subversion complète des concepts de construction traditionnels, nous apportant un environnement de construction plus intelligent, efficace et confortable.
Au cours des dernières années, en particulier à la suite de la pandémie de COVID-19, les défis auxquels est confrontée la gestion des bâtiments se sont accrus et ont évolué à mesure que les attentes envers les gestionnaires d'installations ont changé et que les besoins en matière de viabilité se sont élargis.
Le passage à des environnements de travail plus intégrés et flexibles au sein des bureaux a également modifié la façon dont les bâtiments commerciaux sont utilisés, nécessitant une visibilité en temps réel sur l'utilisation du bâtiment, les tendances des occupants, et bien plus encore. Le paysage de la gestion des bâtiments a révélé un besoin urgent de solutions capables de s'adapter facilement au nouvel environnement flexible, tout en améliorant la productivité et les performances globales.
Les bâtiments intelligents deviennent également une tendance croissante à mesure que les gestionnaires d'immeubles évaluent leurs propres installations et opportunités d'amélioration. Non seulement cela rationalise les opérations, mais cela réduit également les coûts et augmente la visibilité pour tous.
En utilisant des technologies telles que l'Internet des objets (IoT), l'intelligence artificielle (IA) et l'automatisation, les bâtiments intelligents peuvent aider la gestion des bâtiments à rationaliser les opérations, à accroître la transparence et à automatiser les flux de travail manuels traditionnels pour créer des processus transparents et des pratiques de gestion efficaces, non seulement Bénéficier aux gestionnaires d’installations profite également à leurs clients. Cette numérisation, combinée à une pile technologique intégrée qui exploite ces technologies, peut permettre aux gestionnaires d'installations d'automatiser des flux de travail traditionnellement fastidieux, de garantir la conformité des données et de répondre aux attentes et aux besoins des clients.
Tout d’abord, l’application de capteurs IoT injecte des facteurs d’intelligence dans les bâtiments intelligents. Ces capteurs peuvent être largement déployés à l’intérieur et à l’extérieur des bâtiments pour surveiller diverses données en temps réel, notamment la température, l’humidité, la lumière, la qualité de l’air, etc. Ces données sont transférées vers un système central et analysées et traitées via l'IA. En analysant les données des capteurs, l’IA peut permettre une gestion intelligente de l’énergie des bâtiments. Par exemple, l’IA peut ajuster automatiquement les systèmes d’éclairage et de climatisation en fonction des conditions en temps réel à l’intérieur et à l’extérieur du bâtiment, minimisant ainsi la consommation d’énergie et améliorant l’efficacité énergétique.
La sécurité des bâtiments intelligents a été grandement renforcée. Les capteurs IoT peuvent surveiller en temps réel les conditions de sécurité à l’intérieur et à l’extérieur du bâtiment, comme les incendies, les fuites, les intrusions, etc. Une fois qu'une anomalie est découverte, le système d'IA émettra immédiatement une alarme et prendra les mesures correspondantes pour assurer la sécurité du personnel et des biens.
De plus, les bâtiments intelligents réalisent également un ajustement personnalisé de l'environnement interne du bâtiment. Grâce à la coopération de capteurs IoT et de systèmes d'IA, les bâtiments peuvent ajuster automatiquement l'éclairage, la température, l'humidité et d'autres paramètres environnementaux en fonction des préférences et des habitudes comportementales des employés ou des résidents, offrant ainsi un environnement de travail et de vie plus confortable et personnalisé.
L’exploitation et la maintenance des bâtiments intelligents ont été grandement améliorées. Les capteurs IoT peuvent surveiller l'état de fonctionnement des équipements de construction en temps réel, et les systèmes d'intelligence artificielle peuvent analyser ces données, prédire les pannes et les dommages des équipements et formuler des recommandations de maintenance correspondantes. Ce type de maintenance prédictive réduit considérablement les temps d'arrêt des équipements et les coûts de réparation, et augmente la fiabilité et la durée de vie des équipements de construction.
Alors que l'intelligence artificielle est devenue une tendance croissante dans presque tous les secteurs au cours des dernières années en raison de sa capacité à automatiser des tâches et des flux de travail simples, les capteurs IoT sont un produit plus récent sur le marché qui offre une synergie avec les fonctionnalités intelligentes de l'intelligence artificielle qui travaillent à générer flux de travail et alertes basés sur les données de capteurs traitées.
Les capteurs IoT peuvent être placés dans toute une installation en fonction de besoins spécifiques et répondre à des entrées physiques ou environnementales telles que la lumière, la chaleur ou le mouvement. Lorsqu'une entrée anormale se produit, les capteurs capturent les données, qui sont ensuite traitées et affichées aux gestionnaires en temps réel. Ces données peuvent fournir de simples mises à jour de statut ou, en s'intégrant à l'intelligence artificielle, elles peuvent déclencher les flux de travail ou les tâches nécessaires à accomplir sans intervention humaine.
Par exemple, dans les bâtiments intelligents, des capteurs de mouvement ou de température peuvent surveiller l'occupation des bureaux ou l'utilisation des espaces de réunion, permettant ainsi aux gestionnaires d'immeubles de comprendre les tendances et les modèles d'utilisation des pièces. À mesure que la tendance vers des environnements de travail plus flexibles ou hybrides se développe, les données et tendances d'utilisation des salles peuvent aider les gestionnaires d'immeubles à déterminer la meilleure façon d'utiliser les ressources en fonction des tendances d'occupation et d'automatiser les flux de travail associés pour répondre aux besoins des occupants.
En plus de fournir une visibilité en temps réel sur les entrées et sorties des installations, les données des capteurs peuvent aider les gestionnaires de bâtiments à suivre et à mesurer la consommation d'énergie, en surveillant les tendances pour aider leurs systèmes CVC à fonctionner plus efficacement tout en maintenant les températures cibles dans le bâtiment.
Les capteurs IoT aident à conserver et à hiérarchiser les ressources tout en aidant à gérer la maintenance continue en suivant les entrées telles que l'utilisation de la pièce et en automatisant les flux de travail nécessaires tels que le nettoyage lorsqu'un service est requis. Par exemple, en utilisant des capteurs IoT sur les portes des salles de bains, les gestionnaires d'immeubles peuvent mesurer l'utilisation des salles de bains et envoyer automatiquement des alertes de nettoyage lorsqu'une salle de bains atteint un certain seuil d'utilisation. Cela élimine le besoin de programmes de nettoyage stricts et garantit que les installations ne sont nettoyées qu'en cas de besoin, tout en répondant aux attentes des clients en matière de propreté.
Bien que les systèmes IoT ne soient pas nouveaux dans la gestion des bâtiments, la capacité à intégrer et à exploiter toutes les données IoT, y compris les entrées des capteurs, est essentielle. De nombreux systèmes IoT n'utilisent qu'une petite partie des données disponibles. Il est donc essentiel de garantir une intégration complète dans l'ensemble du système afin que toutes les données soient incorporées dans des rapports et des tableaux de bord pour influencer toute prise de décision. En intégrant des capteurs dans les systèmes des installations et en transmettant leurs données via l'intelligence artificielle, la gestion des bâtiments peut générer automatiquement des tâches et des flux de travail basés sur des entrées environnementales réelles, tout en surveillant la conformité et en mettant en œuvre les actions nécessaires.
Alors que les capteurs IoT et l'intelligence artificielle peuvent rationaliser les opérations, automatiser les flux de travail et accroître l'efficacité, les données sont au cœur des bâtiments intelligents. En tirant parti des applications de gestion des processus, la gestion des bâtiments peut non seulement intégrer l'ensemble du système IoT, mais également visualiser les informations de ce système, offrant ainsi une transparence totale dans leurs opérations.
Grâce à des tableaux de bord personnalisés mis à jour en temps réel, les gestionnaires d'immeubles peuvent évaluer rapidement l'état de leurs installations, identifier en premier les besoins les plus prioritaires et prédire les futurs problèmes. Grâce à des informations horodatées et des modèles personnalisables, les responsables de la construction peuvent également superviser la conformité à vol d'oiseau et obtenir un aperçu des preuves de chaque processus de travail unique.
À mesure que les besoins de la gestion de la construction continuent de changer et d'évoluer, les technologies et les solutions utilisées pour répondre à ces besoins et à leurs résultats devraient également l'être également. Les bâtiments intelligents qui exploitent des systèmes et des technologies intégrés tels que les capteurs IoT et l’intelligence artificielle peuvent répondre à ces besoins tout en aidant la direction à réduire les coûts et à améliorer l’efficacité à tous les niveaux. Grâce à une visibilité opérationnelle améliorée et à des flux de travail et des processus rationalisés, les gestionnaires d'installations peuvent être tranquilles en sachant que leurs installations sont toujours alignées sur les besoins changeants de leurs clients, efficientes et efficaces.
Dans l’ensemble, la combinaison des capteurs IoT et de la technologie IA a complètement changé le visage des bâtiments intelligents. Les bâtiments intelligents ne sont plus de simples bâtiments, mais un écosystème plein de sagesse et de vitalité, nous offrant un environnement de vie et de travail plus intelligent, plus sûr et plus confortable. Avec le développement et l’innovation continus de la technologie, on pense que les bâtiments intelligents joueront un rôle plus important à l’avenir et deviendront l’un des piliers importants du développement urbain.
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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'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
