スマートシティの未来: AI、データ、都市開発
2008 年の金融危機の後、都市化とサービス提供の新しい方法が世界中で根付き始めました。テクノロジーの進歩に伴い、都市計画者は都市住民のニーズを監視し、テクノロジーを活用してサービスを提供する新しい方法を考案してきました。
都市管理のさまざまなタスクにモノのインターネットを導入することで、「スマートシティ」が誕生します。 10 年以上が経過し、スマートシティ革命は世界の主要都市で一般的なものになりました。しかし、このコンセプトは都市化における完全な革命というよりも、ブランディングの実践のように思えます。
テクノロジーを利用して都市生活を楽にすることは、都市において新しいことではありません。 6,000 年以上前に最初の都市が誕生して以来、人類はテクノロジーを利用して日常生活を改善する方法を模索してきました。スマートフォンの出現により、都市計画者は膨大な量のデータを収集し、住民のニーズをより深く理解できるようになりました。
都市問題を解決する
監視テクノロジーとして、スマートフォンによって収集される個人情報の量は人類の歴史の中で比類のないものです。このデータは、都市計画担当者に、都市環境がどのように利用され、どこにリソースが割り当てられるべきかについての新たな洞察を提供します。
ただし、スマート シティ ブランドは多くの場合、データ監視よりも個人の利便性を重視しています。ドバイやシンガポールなどの都市では、市役所が公式取引の紙文書を廃止するにつれて、住民はスマートフォン アプリを通じて市のサービスを利用できるようになりました。
住民はスマートフォン アプリを利用して、サービスの停止や罰金の支払いなどを報告できます。スマート シティのマーケティング担当者は、住民が実際に市役所に行かなくてもビジネスを行うことができ、需要に応じてリソースが自動的に割り当てられる未来を思い描いており、過去 10 年間にわたって、世界中の多くの都市が程度の差こそあれスマート シティを導入してきました。シティアプローチ。ケープタウンのような都市でも、住民はスマートフォンやオンライン プラットフォームを通じて問題の多くを解決できます。真に革新的なスマートシティモデルは変わりつつあります。サウジアラビアの紅海沿岸にある計画都市 NEOM は、都市環境のほぼあらゆる側面にテクノロジーを統合することを約束しています
地球の反対側、カリフォルニアの大手テクノロジー投資家のグループは、自分の都市をゼロから構築し、都市の問題を解決するためにスマートシティのコンセプトをテストします。
未来のスマートシティ
「カリフォルニア・フォーエバー」は、シリコンバレーの億万長者リード・ホフマン、ローレン・パウエル・ジョブズ、マーク・アンドリーセンが支援するプロジェクトで、北カリフォルニアに「夢の都市」を建設することが計画されています。 。このプロジェクトは広大な土地を取得し、最新の太陽エネルギー、安全性、生活の質を備えた未来的なスマートシティの構築を約束しています。
これらの投資家は、カリフォルニア都市の深刻な衰退に対応しています。サンフランシスコからサンディエゴに至るカリフォルニアの都市は、犯罪とホームレスの増加を抑えることができていない。支持者たちが、ますます危険になっているカリフォルニアの都市部に代わるものとして、最新の監視技術によって維持されるスマートシティ「カリフォルニア・フォーエバー」の概念を信じているのは当然だ。スマートシティの中核は、都市環境に組み込まれた監視アーキテクチャによって表されます。しかし、世間の語り口は常に穏やかなものだった。この二分法を完全に理解するには、新興市場が過去 20 年間にどのように変化したかを考慮する必要があります。 2000 年代半ば、投資家は儲かる利益が得られる新しい市場を探し始めました。
グローバリゼーションと低金利によってもたらされる安価な資金、そして若年人口の増加により、新興市場国(特に南半球)は投資家にとって人気の選択肢となっています。新しい物語の出現は、新しい投資家心理を検証し、加速させます。言い換えれば、テクノロジーと若者人口の増加は、世界経済における歴史的な変化の到来を告げているということです。未来は新興市場のものです
テクノロジーの観点から見ると、これは正しいです。テクノロジーにより、世界中の知識労働者が市場にさらにアクセスできるようになります。新興世界の多くの都市では、前任者よりも多くの機会に恵まれた若者の人口が増加しており、ドバイのような都市は、さまざまなグループの人々が集まる新たなイノベーションの中心地となっています。この物語は近年、高金利によってブームの原動力となった安価な資金が流出したことで打ち砕かれた。しかし、一部の新興市場国は本領を発揮しています。
スマートシティの物語は、新興市場の物語にとって依然として重要です。市職員の多くは、駐車券の支払いにスマートフォンを使用することは、テクノロジーが生活を楽にするという約束の表れであると見ている。これにより、一部の新興市場国における植民地主義の遺産に関連することが多い官僚的な障害が取り除かれます。
こうした展開が世界中で当たり前になった今、物語を変える必要があります。人工知能の台頭は都市に対する私たちの考え方を変えるでしょう。過去 10 年間に都市によって収集された膨大な量のデータのおかげで、人工知能システムを導入してリソースの割り当てを予測し、処理できるようになりました。スマートシティのビジョンが約束するシームレスなエクスペリエンスは、人工知能によってより簡単に実現できます。
真のスマートシティの夢はまだ終わっていません。人間が都市に住んでいる限り、都市環境を改善しようとする意欲は生まれます。
新興市場の成長に関連したスマート シティ ブランドは、かつては最高の時代を過ごしていたかもしれませんが、新しいテクノロジーがプランナーにさらなる選択肢を与えるにつれて変化しつつあります。このように、都市化の歴史における重要な一章が終わりを迎え、次の章が始まろうとしています
以上がスマートシティの未来: AI、データ、都市開発の詳細内容です。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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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

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