人工知能はスマートシティのインテリジェントなアップグレードを可能にします
人工知能アルゴリズムは、交通移動によって生成される情報を分析および予測することで、都市交通管理者がより適切な意思決定を行えるように支援します。将来的には、インテリジェント交通ソリューションに関与する人員はますます減り、自動化された運用のレベルに到達することもあります。では、スマートシティにおける人工知能の応用経路は何でしょうか?
5G 建設の発展の深化に伴い、スマート シティ クラウド ネットワークの統合に新たなトレンドが生まれています。まず、スーパーコンピューティング ネットワーキングにより、地域や都市集積地全体でコンピューティング能力、アルゴリズム、ツールの共有が可能になります。第 2 に、 1つ目はエッジデータセンターをネットワーク化し、統合スケジューリングを実現し、ネットワーク全体でアイドル状態のコンピューティングリソースを再利用すること、3つ目は新たなセキュリティシステムを構築するためのコンピューティングパワーシェアリングです。 コンピューティング能力と電力 ネットワークを再構築するための鍵の 1 つは、5G 基地局の電力消費の問題を解決し、電柱や鉄塔の共同建設に新たな機会を提供することです。 コンピューティング能力が生産性を高める時代が到来します。 #2. 高度道路交通システム
##高度道路交通システムの最大の助けとなるのは、自動運転システム。自動運転車が都市交通の主力になると、交通安全が保証されるだけでなく、ビッグデータとルート計画アルゴリズムを組み合わせた後、自動運転車が渋滞エリアを自動的に回避し、最適なルートを選択することができます。
自動運転車が本当に完全に人間のドライバーに取って代わられる前に、センサー、カメラ、制御技術に基づく自動後進など、一部の運転支援技術や道路制御技術がすでに日常生活に浸透しています。 . ライブラリ機能、歩行者衝突警報、前後衝突警報、車線変更警報など。車速や車間距離、画像などを総合的に分析することで、コンピュータが数秒前に車両の運転に介入し、交通安全を向上させることができます。道路上では、すでに AI アルゴリズムを使用して信号機を制御することができます。 2016年、杭州の「アーバンデータブレイン」は蕭山区の一部の道路区間でテストされ、人工知能アルゴリズムを使用して車両データを分析し、道路監視カメラが信号機をインテリジェントに調整し、車両の交通速度を平均3%から5%向上させた。 %、一部の道路セクションが改善されました 11
##3. プラットフォームを構築する
## スマート シティの構築は大規模で複雑なシステム プロジェクトであり、インターネット、モノのインターネット、人工知能、ビッグ データ、クラウド コンピューティング、モバイル インターネットなどの最新の情報テクノロジによる強力なサポートが必要です。様々なテクノロジーを融合させた都市インフラプラットフォーム施設となる。人工知能の基本プラットフォームを構築することで、将来のスマートシティの構築のためのインテリジェントな分析サポートを提供することができ、また、地域の人工知能研究開発企業に豊富なコンピューティング能力、アルゴリズム、データリソースを提供することもできます。
人工知能基本プラットフォームの機能は主に 2 者間を接続することであり、一方では開発者と一部の研究機関を接続し、他方では多くの機関と接続することができます。川下企業と連携することができ、関連する技術的能力は、対応する分野でビジネスを開発したい起業家チームに開かれています。
ビッグデータ人工知能オープンソースソフトウェア基本プラットフォーム、端末とクラウドのコラボレーションのための人工知能クラウドサービスプラットフォーム、新しいマルチスマートセンサーデバイスと統合プラットフォーム、および新製品を確立することによって人工知能ハードウェアに基づく将来のネットワークにおける設計プラットフォームやビッグデータインテリジェントサービスプラットフォームなどの基本プラットフォームは、プラットフォームモデルの広範な適用を実現し、多角的なエコロジー構築が初期の形をとりました。
4.AI エンターテイメントとライフ
エンターテイメントとライフ市場には、大きな規模があります。私の国のスマートフォン ユーザーは新しいものに非常に敏感であり、既存の製品のエクスペリエンスを向上させるために新しいテクノロジーを積極的に使用しています。ショート ビデオとビューティー フィルターの急速な人気は、この見解を裏付けています。現在、拡張現実テクノロジーは主に個人のモバイル デバイス上の画像やビデオのエンターテイメント シナリオで使用されていますが、将来的にはハードウェア デバイスのアップグレードと反復により、拡張現実テクノロジーはより幅広い商業的価値をもたらすでしょう。
5. 人工知能の普遍化
人工知能にはすでに多くの実装例があります。人工知能チップと新しいテクノロジーの包括的なアプリケーションにより、人工知能アプリケーションに含まれるシナリオがますます増えており、テクノロジーを使用して品質と効率を向上させることが現実的です。
目に見える例: 高い人件費の問題を解決するために食品認識によってレジ係を置き換える; もう 1 つの例は、限界地域での医師のリソース不足の問題の解決に役立つ遠隔画像認識です。
起こっている大きな変化: 人工知能の包括的な応用が人間社会を変えています。第一に、インテリジェント システムは、人間と機械のループにおける一部の複雑な手動操作を置き換えます。第二に、人間と機械機械支援や障害者支援などの統合により、高齢者介護や障害者のニーズを解決することができ、3つ目は、人々の思考、意識の感知、外部知的システムの制御の問題を解決するブレイン・コンピュータ・インターフェースです。
人工知能テクノロジーを使用すると、すべての人間と機械のループがやり直せるかどうか、またやり直せるかどうかを研究する価値があります。
さらに、新薬の開発など、デジタル領域における人工知能の応用の可能性は無限です。
つまり、スマートシティとは、都市住民にとって便利、高速、インテリジェント、効率的で望ましい生活のイメージを描き、これらのシーンのほぼすべてに人工知能の参加が必要です。スマートシティの構築は一朝一夕に達成できるものではありません。人工知能技術がスマートシティに段階的に組み込まれていく過程で、都市住民は新しいアイデアや新しいライフスタイルの洗礼をゆっくりと受け入れ始め、人間社会は大きな変化を迎えることになるでしょう。
以上が人工知能はスマートシティのインテリジェントなアップグレードを可能にしますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日(8月1日)ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス
