人工知能とIoTの連携運用を実現
人工知能とモノのインターネットを統合したイノベーションの時代が到来し、業界を変えるだけでなく、テクノロジーとの関わり方にも革命をもたらしています。この統合により、データ分析、自動化、意思決定機能を向上させる強力な相乗効果が可能になります
#データ収集と分析の強化
膨大な数の IoT デバイスを組み合わせることで、センサー、カメラ、接続されたデバイスなどのさまざまなソースから生成された大量のデータを、リアルタイム分析のための人工知能アルゴリズムと組み合わせることで、手動で識別するのが難しい貴重な洞察やパターンを抽出できます。人工知能のデータ分析機能とモノのインターネットの広範なデータ収集を組み合わせたこのアプローチは、組織がデータに基づいて意思決定を行い、業務を最適化し、製造、医療、運輸業界の効率を向上させるのに役立ちます
インテリジェンス オートメーションと予知メンテナンス
人工知能とモノのインターネットを統合することで、人工知能アルゴリズムを使用して IoT データ フローを監視および分析し、システム障害の可能性やメンテナンスの必要性を特定することで、インテリジェントなオートメーションと予知メンテナンスを実現できます。このようにして、組織はプロアクティブに修理のスケジュールを立て、メンテナンスの必要性を予測し、コストのかかるダウンタイムを回避し、IoT デバイスとデバイスのライフサイクルのサポートを最適化できます。
リアルタイムの意思決定とパーソナライゼーション
人工知能を組み合わせることで、インテリジェンスと IoT が連携することで、リアルタイムの意思決定とパーソナライズされたエクスペリエンスを実現できます。 AI のデータ処理能力と IoT の接続性により、組織はリアルタイムの情報に基づいて迅速に意思決定を行うことができます。たとえば、スマート ホームは居住者の行動に基づいて温度と照明の好みを調整できますが、スマート シティは IoT デバイスからのリアルタイム データを分析することで交通の流れを最適化できます。人工知能とモノのインターネットの融合により、さまざまな分野で効率、利便性、パーソナライズされたエクスペリエンスが向上します
エッジ コンピューティングとエッジ人工知能
この文を次のように書き換えます。 エッジ コンピューティングと人工知能の統合により、データ処理がソースに近づきます。これは、IoT と人工知能の統合にとって重要です。 AI アルゴリズムをネットワークのエッジに導入することで、組織は遅延を削減し、プライバシーとセキュリティを向上させ、より迅速なリアルタイムの意思決定機能を実現できます。エッジ コンピューティングと人工知能の組み合わせにより、リアルタイムのデータ分析が可能になり、IoT デバイスが自律的に応答し、クラウドベースの処理に依存せずにローカルで重要な意思決定を行うことができるようになります。
#スケーラビリティと適応性 人工知能人工知能アルゴリズムは、大量の複雑なデータを処理することで、データを深く理解することができます。 IoT はデータを収集および送信するためのインフラストラクチャと接続を提供し、AI はデータを処理および分析して有意義な洞察を抽出します。この組み合わせにより、組織は運用を拡大し、変化する環境に適応し、継続的に改善するインテリジェント システムを構築できるようになります。概要AI と IoT の相乗効果には、イノベーションと業界変革を推進する大きな可能性があります。 AI を活用したデータ分析、IoT 接続とデータ収集を活用することで、組織は自動化、効率性の向上、意思決定の向上を実現できます。リアルタイムの洞察から予知保全、パーソナライズされたエクスペリエンスに至るまで、AI と IoT のコラボレーションにより新たな可能性が開かれます。これらのテクノロジーが進化するにつれて、その総合力がインテリジェント システムの未来を再形成し、私たちが周囲の世界と対話する方法に革命をもたらすでしょう。以上が人工知能とIoTの連携運用を実現の詳細内容です。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。

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
