動的統合: 人工知能とモノのインターネットを組み合わせるトレンドを探る (1)
人工知能とモノのインターネットの融合により、私たちの日常生活に新たな次元の効率、自動化、インテリジェンスがもたらされます。同時に、人工知能は機械の学習、推論、意思決定の方法に革命をもたらしました。この 2 つを組み合わせると、モノのインターネットにおける人工知能が新たな可能性の領域を開き、インテリジェントな自律システムが大量のデータを分析し、その洞察に基づいて行動できるようになります。 ##モノのインターネットは、センサー、ソフトウェア、ネットワーク接続が組み込まれた、相互接続された物理デバイス、車両、家電製品、その他のオブジェクトのネットワークです。これらのデバイスはデータを収集および交換し、物理世界とデジタル世界を接続する広大なエコシステムを作成します。人工知能は、人間のように考え、学習するようにプログラムされた機械で人間の知能をシミュレートすることによって実現されます。
高度なアルゴリズムと機械学習テクノロジーを活用することで、IoT デバイスはリアルタイムでデータを分析および解釈し、情報に基づいた意思決定を可能にします。そして自主的な行動。この組み合わせにより、IoT デバイスが変化する環境に適応し、その動作を最適化し、ユーザーにパーソナライズされたエクスペリエンスを提供できるようになります。
ここでは、AI と IoT の統合が業界全体にわたる数多くの実用的なアプリケーションを促進していることを示すいくつかの例を示します。 スマート ヘルスケアAI を活用した IoT デバイスは、患者の状態を遠隔監視し、パーソナライズされた医療アドバイスを提供し、健康上の問題を早期に発見します。センサーと人工知能アルゴリズムを搭載したウェアラブル デバイスは、バイタル サインを継続的に監視し、異常を検出し、緊急時に医療従事者に警告することができます。モノのインターネットは、自動運転車の開発において非常に重要な役割を果たします。これらの車両は、人工知能アルゴリズムに依存してセンサー データを解釈し、即座に意思決定を行い、複雑な道路状況をナビゲートします。人工知能とモノのインターネットの融合により、自動運転車はルートを最適化し、衝突を回避し、乗客の安全性を向上させることができます
産業オートメーション
モノのインターネットにおける人工知能は、予知保全を可能にし、サプライチェーンを最適化し、運用効率を向上させることにより、産業プロセスに革命をもたらしています。人工知能アルゴリズムを搭載した IoT デバイスは、マシンのパフォーマンスを監視し、潜在的な障害を検出し、障害が発生する前にメンテナンス活動をスケジュールできます。このプロアクティブなアプローチにより、ダウンタイムが最小限に抑えられ、メンテナンス コストが削減されます
IV. モノのインターネットにおける人工知能の利点
人工知能とモノのインターネットの統合は、多くの利点をもたらし、私たちのやり方に革命をもたらします。テクノロジーや周囲の世界と対話します。人工知能を IoT システムに組み込むメリットをさらに詳しく見てみましょう
データ分析と意思決定の向上
IoT における人工知能の注目すべき利点の 1 つは、膨大な量のデータを分析できることです。データを収集し、有意義な洞察を抽出します。人工知能アルゴリズムを使用することで、IoT デバイスはデータをリアルタイムで処理および解釈できるため、正確な意思決定と実用的なインテリジェンスが可能になります。主な利点の一部を以下に示します。
拡張予測分析
AI を活用した IoT デバイスを使用すると、過去のデータ パターンに基づいて将来の結果と行動を予測できます。機械学習と予測モデリングを使用して、IoT システムはメンテナンスの必要性を予測し、リソース割り当てを最適化し、顧客の好みを予測できます。このプロアクティブなアプローチにより、組織は情報に基づいた意思決定を行い、運用効率を向上させ、より良い顧客エクスペリエンスを提供できるようになります。
リアルタイムの監視とアラート
人工知能アルゴリズムを通じて、IoT デバイスは主要なパラメーターを監視できます。リアルタイムでアラートをトリガーします。たとえば、スマート ホーム セキュリティ システムでは、AI 搭載カメラが異常なアクティビティや侵入を検出し、住宅所有者や警備員に即座に通知できます。このリアルタイム監視により、セキュリティが向上し、潜在的な脅威への迅速な対応が可能になります。
状況に応じた意思決定
# IoT における人工知能の適用により、デバイスは、デバイスの深い理解に基づいて状況に応じた意思決定を行うことができます。環境。たとえば、スマート シティ アプリケーションでは、AI 駆動の交通管理システムがリアルタイムの交通データ、気象条件、過去のパターンを分析して、交通の流れを最適化し、渋滞を軽減できます。これにより交通効率が向上し、通勤時間の短縮が可能になります。以上が動的統合: 人工知能とモノのインターネットを組み合わせるトレンドを探る (1)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
