伝統的な建物をスマートな建物に変えるにはどうすればよいでしょうか?
継続的な技術開発により、従来の方法で建物を設計および建設する方法が変わりつつあります。現在、伝統的な建物からスマートな建物への移行が進んでいます。
スマート ビルディングの増加は、接続されたデバイスの数とそれらが収集するデータの量の増加によって測定できます。業界データによると、スマート ビルディングは、特に産業分野で今後数年間で 30% 以上成長すると予想されています。
これらの建物は、建物の機能、特に省エネを総合的に管理できる設備とシステムが特徴です。
しかし、変革プロセスに入る前に、スマート ビルディングのコンセプトを詳しく見てみましょう。
#スマート ビルディングとは何ですか?
スマート ビルディングは、安全性、アクセシビリティ、管理、エネルギー効率を向上させるために、人工知能やモノのインターネットなどの革新的なテクノロジーを備えた建物です。これらはいずれも、それを使用する個人の生活の質への貢献を無視するものではありません。
スマート ビルディング コンセプトは、工場、ホテル、美術館、オフィス センター、病院、ショッピング モールなど、さまざまな種類の建物に適しています。
スマート ビルディングは、すべてのリソースを自動的に管理してパフォーマンスを最適化し、管理者に意思決定を改善し、将来の予期せぬ出来事を予測するための貴重な情報を提供します。
建物をスマート ビルディングに変えることができるテクノロジーは何ですか?
IoT デバイスとセンサー
モノのインターネットのおかげで、建物内の可動要素と固定要素は、実現可能なプラットフォームを通じて相互に接続でき、リアルタイムでデータをキャプチャできます。 。
ネットワーク
スマート ビルディングで使用されるシステムは、ビルディング オートメーションを通じて機能します。つまり、個人住宅ではない建物を自動化できます。ビルディングオートメーションは電力網に統合されており、ネットワークも利用します。
ビッグデータ
スマート ビルディングは、大量のデータ セットとその組み合わせを毎日生成しますが、特定の領域での複雑さや変動性のため、従来のテクノロジーやツールを使用して処理するのは困難です。 、管理、処理、分析します。このため、このデータを「吸収」して処理し、有用かつ悪用可能にする高度なツールが使用されます。
管理プラットフォーム
建物内のさまざまな要素やセンサーから収集されたすべてのデータを自動化された方法で処理および管理できるようにするには、包括的な管理プラットフォームが必要です。すべてのシステムのステータスを視覚化します。
これらのプラットフォームを使用すると、センサー、データベース、外部情報システムなどの異種ソースからのデータをリアルタイムおよび履歴で組み合わせて処理できます。
人工知能
人工知能により、機械は経験から学習し、変化する環境に適応できるようになり、収集されたデータのパターンの認識と適用に基づいて建物が最適化を通過できるようになります。アルゴリズムは効率を向上させるために開発されます。
スマート ビルディングの目標は何ですか?
#● エネルギー節約は、消費情報を通じて供給を制御するスマート ビルディングの最も重要な目標の 1 つです。● 建物とその環境の統合● リンク統合による生産性の向上とコスト削減● 設置の自動化による作業とその効率の最適化
● 建物内の制御システムを統合して資産を最適化および自動化し、経済コストを削減以上が伝統的な建物をスマートな建物に変えるにはどうすればよいでしょうか?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。

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

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。

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
