人工知能が交通に革命をもたらす: スマート ソリューションが交通に革命をもたらす
運輸業界は人工知能 (AI) によって再構築されており、世界中のあらゆる産業の一例です。
人工知能の進歩により、よりスマートなソリューションへの道が開かれています。効率的な交通システムは、自動運転車から交通管理ソリューションに至るまで、人や物の移動方法を変える状況を生み出します。
人工知能の応用は、交通情勢を再定義し、長年にわたる交通システムにイノベーションをもたらしています。課題の解決策。自動運転車や交通管理システムから、公共交通機関の強化やスマート物流に至るまで、人工知能は前例のない方法で交通に革命をもたらしています。こうした AI 主導の進歩を受け入れるにつれて、交通業界は効率性、安全性、持続可能性の新時代を迎え、通勤者、企業、社会全体に利益をもたらすでしょう
この記事では、人工知能について説明します。交通に対するインテリジェンスの影響、それがもたらす課題と機会、人工知能によって推進される未来の交通世界
1. 人工知能は自動運転車に電力を提供します
自動運転車と自動運転車の台頭運転技術の進歩により、交通分野におけるゲームのルールが変わり、人工知能のアルゴリズムとセンサーを通じて、車両は周囲の環境をリアルタイムで認識し、意思決定を行い、人間の介入なしに安全に運転できるようになりました。自動運転車に関する徹底的な研究は、事故の削減、交通の流れの改善、高齢者や障害者にアクセスしやすい移動環境の提供など、多くの潜在的な利点をもたらす可能性があります。
2. 人工知能は革新的なインテリジェント交通管理ソリューションを提供します。
現代の都市が直面している大きな課題の 1 つは交通渋滞です。 AI を活用した交通管理システムは、リアルタイムのデータ分析を活用することで、交通の流れを最適化し、渋滞を軽減し、移動時間を短縮できます。このテクノロジーは、都市計画者がデータに基づいた意思決定を行い、動的な交通信号制御を実装し、全体的な交通効率を向上させるのに役立ちます。
3. 人工知能は公共交通を改善しています
公共交通アプリケーションにおける人工知能交通システムはルート計画を改善し、時刻表を最適化し、通勤者にリアルタイムの最新情報を提供することで、公共交通機関をより信頼性、利便性、環境に優しいものにし、公共交通機関の利用を促進し、自家用車の数を減らすことができます
4. 人工知能により車両の予知保全が向上しています
フリート オペレーターと物流会社の最大の懸念は、メンテナンス コストと予期せぬ故障です。 AI を活用した予知保全ソリューションを使用することで、車両データを分析し、機械的な問題を予測して、予防的にメンテナンスの計画を立てることができます。人工知能を使用してダウンタイムを最小限に抑え、メンテナンス スケジュールを最適化し、輸送車両全体の信頼性を向上させる方法を学びましょう
5. 人工知能はサプライ チェーンを合理化し、ルートを最適化します
人工知能は革命を起こしています商品の輸送とグローバル サプライ チェーンの生産性の向上。ルートの最適化、配送時間の短縮、在庫管理の強化により、効率的な物流を実現することは、ビジネスの成長にとって不可欠です
6. 人工知能は持続可能な輸送を推進しています
人工知能は、電気自動車の充電施設の最適化からライドシェアリングサービスの促進に至るまで、持続可能な交通ソリューションの推進において重要な役割を果たしており、環境の持続可能性を推進し、交通システムからの炭素排出量を削減しています
以上が人工知能が交通に革命をもたらす: スマート ソリューションが交通に革命をもたらすの詳細内容です。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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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。

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。

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

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 | 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

7月5日のこのウェブサイトのニュースによると、グローバルファウンドリーズは今年7月1日にプレスリリースを発行し、自動車とインターネットでの市場シェア拡大を目指してタゴール・テクノロジーのパワー窒化ガリウム(GaN)技術と知的財産ポートフォリオを買収したことを発表した。モノと人工知能データセンターのアプリケーション分野で、より高い効率とより優れたパフォーマンスを探求します。生成 AI などのテクノロジーがデジタル世界で発展を続ける中、窒化ガリウム (GaN) は、特にデータセンターにおいて、持続可能で効率的な電力管理のための重要なソリューションとなっています。このウェブサイトは、この買収中にタゴール・テクノロジーのエンジニアリングチームがGLOBALFOUNDRIESに加わり、窒化ガリウム技術をさらに開発するという公式発表を引用した。 G
