構築環境における人工知能の可能性を探る: 導入への重要なステップ
人工知能と自動化テクノロジーの助けを借りて、企業はさまざまな最適化ソフトウェアを使用して、冷房、暖房、発電を自動的に改善したり、職場のエネルギーコストを予測して直接監視したりできます。 。施設管理者は、AI 主導のデータ分析を使用して、建物のパフォーマンスを監視し、テナントのエクスペリエンスを向上させ、持続可能性の目標を達成できます。ビル管理者は、このような革新的な省エネ技術の導入には時間と費用がかかるプロセスになると依然として信じているかもしれません。しかし実際には、簡単かつ迅速に建物に設置できるため、管理者はすぐに結果と利益を確認できます
#ステップ 1: データの収集と分析
書き換えられた内容まず、データの収集と分析を実行する必要があります。ここでは、施設管理 (FM) が IoT センサーと AI プラットフォームを活用して、エネルギー消費と施設の運用に関するデータをリアルタイムで収集する方法について詳しく説明します。予測分析を通じて、エネルギーの無駄と排出のホットスポットを特定できるため、二酸化炭素排出量を削減するための十分な情報に基づいた意思決定が可能になります。これらの AI プラットフォームは、管理者に建物の疑似鳥瞰図を提供するだけでなく、意思決定を支援し、より強力な持続可能性の実践を可能にします。 AI プラットフォームにより、管理者はエネルギー消費と廃棄物に加えて、環境、社会、ガバナンス (ESG) スコアを向上させることを目的として、資産、スペース、健康状態、居住者の快適さのパラメーターを監視できるようになります。彼らは常に職場をパトロールし、非効率な領域を特定し、機器の問題にフラグを立て、問題を解決するために必要な是正措置を推奨します。ステップ 2: リアルタイムの洞察を取得します FM が AI アルゴリズムを使用してエネルギー使用量を動的に管理する方法を調べてください。人工知能によって導かれるスマート HVAC および濾過システムは、生活パターンにリアルタイムで適応し、エネルギー効率と快適な生活を確保します。実際のケーススタディでは、AI によるエネルギー最適化によってエネルギー消費を大幅に削減できることが示されています。
多くのプラットフォームは、管理者やテナントが建物のさまざまな部分の温度、給水、HVAC システム、照明を即座に変更できるクラウドベースのアプリケーション エコシステムも提供しています。管理者はスマートフォンから直接支出をリアルタイムで追跡し、効率に関する洞察を取得し、進捗状況を把握できるため、持続可能性の結果について関係者に定期的に更新することが容易になります。したがって、データを収集できるだけでなく共有することもできます。
インテリジェントに接続された管理プラットフォームは、世界中の何千もの建物に設置されています。これらの管理ツールを使用すると、エネルギー効率、テナントの満足度、資産パフォーマンス、メンテナンス作業、スペースパフォーマンスを監視および改善することで、あらゆる建物のすべての居住者の快適性を向上させることができます。コストが上昇し続け、政府の規制が変化する中、企業は次のような点に目を向ける必要があります。公共事業の管理と排出量を削減する方法を大幅に改善する技術。人工知能のイノベーションがなければ、リーダーは自分自身、環境、健康に同じレベルの有意義な変化をもたらすことは決してできません
#ステップ 3: 学び、進化し、適応する
FM は、排出削減戦略を改善するために人工知能モデルを定期的に更新することが推奨されます。成功と失敗から学び、FM は自分たちの方法を適応させ、改善するための革新的な方法を見つけることができます。この記事では、生成 AI などの新興 AI テクノロジーと、持続可能な開発および継続的な排出量削減との関連性を理解することの重要性を強調します。建物データとエンタープライズ データがクラウドで相互接続されると、施設管理者は業務を俯瞰して建物のデータを個別に分析するのではなく、全体的に分析できます。各ビジネスには独自の目標があり、それに応じて分析に焦点を当てることができ、エネルギー効率から持続可能性、コスト削減に至るまで、さまざまな分野に関する洞察を得ることができます。潜在的な最適化の機会が特定されると、管理者は各シナリオで適切な AI 統合とスマート テクノロジーを活用することで、自律的な調整を確実に行うことができます。
統合された建築データを人工知能 (AI) や機械学習 (ML) などのテクノロジーと組み合わせると、グリーン テクノロジーがもたらす可能性を真に解き放つことができます。これにより、建物の居住者の幸福度が向上するだけでなく、大幅なコスト削減がもたらされ、ビジネスが最も重要なネットゼロ目標に近づくことになります。以上が構築環境における人工知能の可能性を探る: 導入への重要なステップの詳細内容です。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。

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 |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

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
