建設業界における人工知能の応用
建設業界では、人工知能の使用が現実のものになりました。スマートビルディングの概念は、主にインターネット技術を使用して建物設備の相互接続と認識を実現し、クラウドプラットフォームとビッグデータを使用してインテリジェントな管理を実現します。スマートビルの場合、人工知能技術は主に人間の思考と知恵のパターンをシミュレートし、ビルの配線制御と統合管理をより強力かつインテリジェントにします。この研究は、スマート ビルディングにおける新しい人工知能技術の応用を分析し、スマート ビルディングにおける人工知能の主な利点を紹介します。これは、人工知能の新興技術が我が国の建設業界でより深く応用されることを期待しています。
経済発展や科学技術の進歩に伴い、情報技術は私たちの生活に大きな変化と利便性をもたらしました。スマートフォンから航空宇宙産業に至るまで、人工知能は私たちの生活の中でますます使用されています。 1980 年代にインテリジェント ビルディングという用語が初めて国際的に提案され、1990 年代以降、我が国でも徐々にインテリジェント ビルディングの概念が言及され始め、我が国の伝統的な建築概念が新興のスマート ビルディングに変わりました。スマートビルディングは、主にスマートネットワークとスマート情報技術を利用して、建物インフラの構造、レイアウト、管理、サービスを有機的に組み合わせて、より便利、より速く、快適な環境を提供します。では、AIは建設業界にどのような影響を与えるのでしょうか?
1. 建築効率の向上を探る
ソフトウェア ツールとプログラムにより、建築計算と環境分析が簡単な作業になりました。今日、建築家は非常に多くのデータをすぐに利用できるため、温度や気象データ、材料グレードなどの情報の抽出(そうでなければすべてを編集するのに多大な時間がかかる)を、より簡単に行うことができるようになりました。
スマート テクノロジーは、建築家に持続可能性を設計に組み込む方法も提供し、スマート照明やスマート雨水管理システムなどのソリューションが青写真に組み込まれており、最初からより優れた持続可能性を確保します。 10年前でさえ、これはどれも不可能でした。しかし、テクノロジーの普及により、インターネットやあらゆるリソースをすぐに活用して提案を作成できるため、より大規模なプロジェクトに取り組むことが可能になりました。
2. 建物の自動調整「呼吸システム」と「皮膚」
センサーを備えた新素材は、建物の外壁、内壁、装飾に広く使用されています。構造、断熱、光環境、空気循環、空気浄化、装飾などの機能を提供する一方で、各拠点の環境品質情報を動的に収集し、アップロードします。生活健康レベルが高い場合には早期に警告を発し、対応する環境調整計画を開始することで、継続的に健康で快適で暖かい空間環境を提供します。本研究分野はグリーン・インテリジェント・ビルディングのカテゴリーに属しており、これらの新素材+センサー+動的監視制御システムや外部ビルオートメーションシステム、インテリジェント照明システムなどから構成されるシステムは「呼吸システム」と呼ぶことができます。 「建物」と「肌」。これらのシステムにおける人工知能の価値は、システムが建物の外壁や内部のセンサーからのリアルタイムデータに基づいて、宇宙環境の全体的および局所的な状態を分析および判断し、計算後にシステム調整計画を提供することです。設定された実行可能モードで。
3. 材料と在庫の管理は小売サプライ チェーンの最適化から教訓を引き出す
人工知能は小売サプライ チェーンの運営方法を変え、生産のダウンタイムを削減し、過剰供給を減らし、予測可能性を高めました。これらすべてにより、コスト、物流上の負担、変動性が大幅に削減されます。モジュール式のプレハブ構造がより一般的になるにつれて、教師あり学習アプリケーション (勾配ブースティング ツリーなど) が E&C に直接適用できるようになります。資材が大量にあるため、オフサイト建設を利用するプロジェクトがますます増えており、サプライチェーンの調整を強化する必要性がコストと全体的なキャッシュフローを制御する鍵となります。
以上が建設業界における人工知能の応用の詳細内容です。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
