デジタル シティ: テクノロジーが都市生活を変える
この魅力的な旅では、モノのインターネット (IoT)、インテリジェント交通システム、エネルギー効率の高い建物が都市の未来を形作る上でどのようにプラスの要素となりつつあるのかを詳しく探ります。この記事の目的は、都市をより効率的で住みやすいものにするという目標を掲げ、都市生活へのテクノロジーの統合を理解することです。
都市計画におけるモノのインターネットの役割
モノのインターネット (IoT) は、スマート シティ革命の中心です。これは、都市環境をスマートで応答性の高いものにするために、データを収集および交換する相互接続されたデバイスのネットワークです。スマート シティでは、交通の流れを監視するセンサーや大気質とエネルギー使用量を追跡するシステムなど、IoT デバイスが幅広いアプリケーションで使用されています。モノのインターネットの応用を通じて、スマートシティはより効率的な交通管理と資源利用を実現し、住民の生活の質を向上させることができます。
IoT の実用的な応用:
- 交通監視: センサーは車両の動きに関するリアルタイムのデータを収集し、信号のタイミングを最適化し、渋滞を軽減します。
- 環境モニタリング: IoT デバイスは、都市計画や公衆衛生の取り組みを支援するために、大気の質、騒音レベル、気象条件を追跡します。
- ユーティリティ管理: スマート メーターとセンサーは水とエネルギーの使用をより効率的に管理し、無駄とコストを削減します。
インテリジェント交通システム
私たちの都市の交通量の多い通りでは、交通管理は常に大きな課題となっています。しかし幸いなことに、先進技術によりインテリジェント交通システムが私たちに提供され、都市交通問題への対処方法に革命をもたらしました。これらのシステムは、リアルタイムのデータと分析を使用して、交通の流れを最適化し、渋滞を軽減し、交通の安全性を向上させます。これらのインテリジェント交通システムのサポートにより、交通をより効率的に管理し、都市により良い旅行環境を作り出すことができます。
インテリジェント交通システムの利点:
- 渋滞の軽減: インテリジェント システムは、リアルタイムの状況に基づいて交通信号を調整することで、ボトルネックを最小限に抑えることができます。
- 安全性の向上: 高度なセンサーと人工知能は、潜在的な事故の予測と防止に役立ちます。
- 環境保護: 効率的な交通の流れにより排出量が削減され、より健康的な環境の構築に役立ちます。
省エネ建築
スマートシティの探索を続けるうちに、私たちの焦点は徐々に建物自体に移っていきました。エネルギー効率は環境問題であるだけでなく、経済問題でもあります。これはスマートシティ設計における重要な側面です。スマート ビルディングは、先進技術を使用してエネルギー消費を削減し、コストを削減し、より住みやすい環境を提供します。
スマート ビルディング テクノロジー:
- スマート サーモスタット: これらのデバイスは、個人の習慣に基づいて学習し、最適な快適性と効率が得られるように冷暖房を調整します。
- 自動照明: モーションセンサーとスマート照明システムにより、必要なときのみ照明が使用されるようになり、エネルギーの無駄が削減されます。
- 統合ビル管理: このシステムはビル運営のあらゆる側面を監視し、すべてが最高の効率で稼働していることを保証します。
課題と機会
スマートシティの開発は技術的な驚異に満ちていますが、いくつかの課題にも直面しています。これらの課題がもたらす機会を理解し、認識することは、私たちが持続可能な進歩を続けるために不可欠です。
スマート シティ開発における課題:
- プライバシー問題: データとセンサーの普及により、プライバシーとデータ セキュリティに関する疑問が生じています。
- テクノロジーギャップ: 技術的に進んだ地域と、そのようなイノベーションへのアクセスが限られている地域との間のギャップは拡大する可能性があります。
- 実装コスト: スマート テクノロジーの実装の初期コストは高額になる可能性があり、予算が限られている都市にとっては課題となっています。
これらの課題にもかかわらず、未来はチャンスに満ちています:
スマートシティの将来のチャンス:
- 人工知能と機械学習: これらのテクノロジーは、都市サービスとインフラ管理の効率をさらに向上させることができます。
- 持続可能な都市開発: スマート シティは持続可能な生活を導き、二酸化炭素排出量を削減し、環境に優しい実践を促進します。
- 生活の質の向上: 最終的に、スマート シティは、より高い生活の質、より良いサービス、よりクリーンな環境、より効率的なリソースの使用をもたらします。
概要
スマートシティの概念は、テクノロジーが単なるアドオンではなく都市生活の基本的な部分である都市生活への変革的なアプローチを表しています。都市の構造。 IoT で強化された都市計画から、通勤を簡素化するスマート交通システム、持続可能な未来を形作るエネルギー効率の高い建物に至るまで、都市におけるテクノロジーの統合により、都市はより効率的で住みやすくなっています。こうした変化を受け入れれば、都市空間における革新と改善の可能性は無限大になります。
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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。

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。

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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