


Comment les capteurs IoT et l'intelligence artificielle révolutionnent les bâtiments intelligents
Au cours des dernières années, en particulier à la suite de la pandémie de COVID-19, la gestion de la construction a été confrontée à une croissance et à une évolution continues à mesure que les attentes envers les gestionnaires d'installations changent et que les exigences en matière de durabilité augmentent.
Le passage des bureaux à des environnements de travail plus hybrides et flexibles a modifié la façon dont les bâtiments commerciaux sont utilisés, nécessitant une visibilité en temps réel sur l'utilisation des bâtiments, les tendances d'occupation et bien plus encore. Le paysage de la gestion de la construction en constante évolution présente des solutions qui s'adaptent rapidement aux environnements nouveaux et flexibles tout en améliorant la productivité et les performances globales.
Bâtiments intelligents Évaluez vos propres installations et opportunités d'amélioration, les bâtiments intelligents sont une tendance croissante qui a non seulement le potentiel de rationaliser les opérations, mais également de réduire les coûts et d'augmenter la visibilité pour tous. Tirant parti de technologies telles que l'Internet des objets (IoT), l'intelligence artificielle (IA) et l'automatisation, les bâtiments intelligents peuvent aider les gestionnaires d'immeubles à rationaliser les opérations, à accroître la transparence et à automatiser les processus opérationnels traditionnels pour créer des processus transparents et des pratiques de gestion efficaces qui profitent non seulement Les gestionnaires d'installations profitent également à leurs clients. Cette numérisation, combinée à une pile technologique intégrée qui exploite ces technologies, permet aux gestionnaires d'installations d'automatiser des flux de travail traditionnellement fastidieux, de garantir la preuve de conformité et de répondre aux attentes et aux besoins des clients.
L'intelligence artificielle est une tendance croissante dans divers secteurs au cours des dernières années, mais les capteurs IoT sont plus récents sur le marché et offrent les mêmes avantages que l'intelligence artificielle en raison de leur capacité à automatiser des tâches et des flux de travail simples. Les fonctionnalités intelligentes fonctionnent ensemble pour 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. Une fois la saisie effectuée, 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'IA, elles peuvent déclencher les flux de travail ou les tâches nécessaires à accomplir sans intervention humaine.
Par exemple, dans les bâtiments intelligents, les capteurs de mouvement ou de température peuvent surveiller l'occupation des bureaux ou l'utilisation des espaces de réunion et les modèles peuvent aider les gestionnaires d'immeubles à avoir un aperçu des tendances et des modèles d'utilisation des salles. Déterminez comment maximiser l’utilisation des ressources en fonction de l’occupation et automatisez les flux de travail pour répondre aux besoins des occupants. En plus d'assurer les installations et la sécurité, les stratégies et modèles de surveillance peuvent aider les systèmes CVC à fonctionner plus efficacement tout en maintenant les températures cibles dans le bâtiment. Tout en offrant commodités et sécurité, les stratégies et les modèles de surveillance peuvent également aider les gestionnaires d'immeubles à s'intégrer aux occupants et aux capacités de mesure pour surveiller les tendances afin d'améliorer l'environnement bâti et d'augmenter l'efficacité globale.
Les capteurs IoT aident à protéger et à hiérarchiser les ressources tout en aidant à gérer la maintenance continue en suivant les entrées telles que l'utilisation de la pièce. Pour automatiser les flux de travail nécessaires (tels que le nettoyage) lorsqu'un service est requis, les gestionnaires d'immeubles peuvent utiliser des capteurs IoT pour mesurer l'utilisation des toilettes et nettoyer si nécessaire, en envoyant automatiquement des alertes de nettoyage une fois que certains seuils d'utilisation sont atteints. Cela élimine le besoin de programmes de nettoyage stricts tout en respectant les attentes des clients en matière de propreté.
Bien que les systèmes connectés à l'IA ne soient pas nouveaux dans la gestion des bâtiments, la capacité d'intégrer et d'exploiter toutes les données IoT, y compris les entrées des capteurs, l'est.
Pour assurer une intégration complète de l'ensemble du système, il est essentiel que toutes les données soient intégrées dans les rapports et les tableaux de bord et intégrées à toute prise de décision. En intégrant des capteurs dans les systèmes des installations et en transmettant les données via l'intelligence artificielle, la gestion peut être établie pour générer automatiquement des tâches et des flux de travail basés sur des entrées environnementales réelles, tout en surveillant la conformité et en appliquant les actions nécessaires.
Les capteurs IA et IoT peuvent rationaliser les opérations, automatiser les flux de travail et augmenter l’efficacité, mais les données sont au cœur des bâtiments intelligents.
En tirant parti des applications de gestion des processus, les gestionnaires d'immeubles peuvent non seulement intégrer l'intégralité de leur 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 une vue d'ensemble de la conformité grâce à des informations sur les capacités et des preuves pour chaque processus de travail unique.
Alors que les besoins de la gestion de la construction continuent de changer et d'évoluer au fil du temps, la technologie et les solutions utilisées pour les soutenir et leur rendement devraient évoluer avec eux.
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 restent conformes, efficientes et efficaces pour répondre aux besoins en constante évolution de leurs clients.
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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
