スマート ビルディング – 将来にどのような影響を与えるでしょうか?
テクノロジーと建築の世界が発展するにつれて、私たちは想像上の未来の SF にどんどん近づいています。私たちはまだホバークラフトで滑空しているわけではないかもしれませんが、建設業界に当てはまれば、驚くべきイノベーションがいくつか生まれています。
スマート テクノロジー、または「自己監視分析およびレポート テクノロジー」は現在、建設業界を変革し、今後数年間で私たちの生活をどのようにするかについて情報を提供しています。
接続と分析に基づいたスマート テクノロジーにより、デバイスが相互に接続し、着用者、場所、その他の情報を共有できるようになります。
私たちは皆、日常生活でスマート テクノロジーに慣れています。携帯電話、タブレット、スマートウォッチがなければ、私たちはどうなるでしょうか?しかし、都市やインフラが進化するにつれて、建設業界はスマート テクノロジーをあらゆる業界に統合しています。
スマート冷蔵庫からスマート大都市まで、スマートテクノロジーが世界をどのように変え続けているのか、また建設業界がスマートテクノロジーをどのように活用しているのかを見てみましょう。
インテリジェントな建物
住人に応え、あらゆるニーズに合わせて少しずつ変化する建物を想像してみてください。軽く触れるだけですべてが実現できます。スイッチの切り替え。スマートテクノロジーがこれを可能にしました。スマート ビルディングでは、特別に設計されたウェアラブル デバイスが情報を建物に送信し、ニーズに合わせて調整できます。
スマート ビルディングは、人々の満足を重視し、快適さと幸福をコンセプトに設計されています。たとえば、少し暑すぎると感じ始めた場合、ウェアラブル デバイスはその情報を空調システムに送信し、温度を調整します。
ただし、この設計には確かに複雑な点があります。たとえば、建物はそこにいる全員のニーズにどのように応えるのでしょうか? 1 つのオプションは、各居住者の平均値を取得し、反応的な「平均的」な雰囲気を作り出すことです。あるいは、特定の個人を特定して応答できる高精度のセンサーを設置することもできます。
ドローンと人工知能
ドローンと人工知能も建設業界の将来において重要な役割を果たすでしょう。ドローンはすでに、建設現場の地図作成、作業計画、建設現場周辺でチェリーピッカーなどの自動運転車の誘導に使用されています。実際、ドローンが場所をスキャンして地形をマッピングするのにかかる時間はわずか 15 分程度です。それに比べて、この作業には通常数日かかります。
スマートテクノロジーは、ドローンによって鳥瞰図から収集されたデータを地上の自動運転車と共有し、人間の介入なしに車が自律的に動作できるようにします。
スマートシティ
それは建物や特定の建設現場にとどまりません。スマート テクノロジーは都市全体を変革し、情報と分析ネットワークのあらゆる場所で驚くべきものを生み出します。スマート ビルディングと同様に、スマート シティは、都市の流れを改善しながらシステムと住民を監視し、それによって全体的な幸福度を向上させることを目的としています。
世界中の多くの都市がスマート テクノロジーに注目し、交通システム、エネルギー利用、公共の安全を改善する方法を実験しています。アムステルダム、ボストン、ボルティモアの 3 か所はスマート インフラストラクチャを早期に導入しており、これまでのところ衛生作業員の最も効率的なルートを決定できる「スマートゴミ箱」など、多くのことに役立つことが証明されています。
これらのスマート テクノロジー手法は小規模でもテストされています。たとえば、大学のキャンパスはマイクロシティとして機能することが多いため、スマート シティ テクノロジーの完璧な実験場となります。 「スマート キャンパス」では、各生徒のスマートウォッチが次の授業を思い出させたり、図書館の本を返却する必要があることを知らせたり、課題の最新情報を知らせたりすることができます。建設業界の未来は確かに明るく、SF で想像されるすべてが反映され始めています。私たちが新しい「スマート」なライフスタイルを受け入れるにつれて、スマート テクノロジーはインフラストラクチャを目もくらむような新たな高みへと引き上げます。
以上がスマート ビルディング – 将来にどのような影響を与えるでしょうか?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。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元(当サイト注:月額49.9元に相当)、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元(月額41.6元に相当)です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、

検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。

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。

8月22日の当サイトのニュースによると、中国航空動力集団有限公司は本日6時28分、中国航空工業が完全に独自に開発した900キロワットのターボプロップエンジンAEP100-Aを正式発表した。社、陝西省で大型無人輸送機SA750Uの初飛行に成功。報道によると、AEP100-Aターボプロップエンジンは中国航空宇宙工学研究院によって設計され、韓国で製造されており、3次元の空力設計とユニット設計技術を使用して高温や平地に適応する能力を備えています。燃費を向上させながら、航空機の全体的な運用効率を向上させます。 AEP100ターボプロップエンジンシリーズは、2~6トンの汎用航空機や3~10トンの無人航空機に搭載可能であり、その総合性能は現在運用されているものと同レベルの国際先進レベルに達しています。このサイトが以前に報告した

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。

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22日の当サイトのニュースによると、「山和華宇」の公式公式アカウントによると、本日6時28分、サンワード華宇航空技術が独自に開発し、サンワードスターの戦略調整により完成した大型無人輸送機SA750Uが完成した。航空会社は西安市京辺から飛行し、実験用ドローン試験センターが初飛行に成功した。 ▲写真出典「山河華宇」公式公式アカウント、以下同 報道によると、40分間の飛行試験中、機体のすべてのシステム機器は正常に動作し、機体の姿勢は安定していたという。性能は設計仕様を満たし、予定された飛行課題を完了した後、飛行機は順調に帰還し、最初の飛行は完全に成功した。 SA750Uは、荷重3トンを超える我が国初の大型無人輸送機であり、山和華宇会社はコンセプト設計から初号機の初飛行成功までの全過程をわずか2年8か月で完了した。
