스마트 시티가 온다: 인공 지능과 사물 인터넷이 도시 생활을 어떻게 변화시키고 있는가
전 세계 도시가 점점 더 복잡해지고 복잡해짐에 따라 혁신적이고 효율적인 솔루션에 대한 필요성이 그 어느 때보다 커졌습니다. 한때 미래 지향적인 꿈처럼 느껴졌던 스마트 시티가 첨단 기술을 활용하여 인프라, 서비스 및 자원을 최적화하면서 해답이 되고 있습니다.
도시를 진정 스마트하게 만드는 것이 무엇인지 궁금하다면 인공 지능(AI)과 사물 인터넷(IoT)의 강력한 듀오를 찾아보세요. 이러한 혁신적인 기술의 결합은 우리가 살고 도시 환경과 상호 작용하는 방식을 변화시키고 있습니다. 대만에서 멕시코, 필리핀에 이르기까지 전 세계 지방 자치 단체 및 조직과 긴밀하게 협력하는 회사의 창립자로서 저는 이러한 기술이 함께 협력할 때 얼마나 강력한지 직접 확인할 기회를 얻었습니다.
차세대 도시 혁신 물결의 동인인 인공 지능과 IoT를 통해 도시는 주민의 삶을 개선하는 역동적이고 대응력 있는 주체로 변모할 수 있습니다.
기술은 스마트 도시 생활을 재정의합니다
"인공지능"이라는 단어가 점점 더 많이 등장하며 SF 장르를 넘어 우리 일상에 들어오고 있습니다. 그러나 이것이 더 넓은 스마트시티 부문에 정확히 무엇을 의미하는가? 그 사용 사례는 영화에서 보는 로봇보다 집에 더 가까운 경우가 많습니다.
IoT 센서를 사용하여 에너지 사용량을 추적하고 모니터링하는 스마트 미터는 도시를 더욱 스마트하게 만드는 인공 지능의 전형적인 예입니다. 스마트 계량기는 에너지 사용량에 대한 지속적인 모니터링 및 분석을 통해 도시 관리자에게 실시간 데이터를 제공하여 에너지 소비를 최적화하고 비용을 절감합니다. 그 결과는 스마트하고 지속 가능한 도시입니다. 이는 스마트 미터 라이브러리의 한 가지 사용 사례일 뿐입니다.
바르셀로나는 에너지 효율성을 향상하고 비용을 절감하기 위해 스마트 미터를 성공적으로 구현한 스마트 도시의 예입니다. 2012년에 시에서는 도시 공원의 관개 및 수위를 원격으로 감지하고 제어하기 위해 거의 20,000개의 스마트 미터를 배포하여 물 절약을 25% 늘리고 연간 약 555,000달러를 절약했습니다.
차세대 스마트 시티 혁신을 주도하는 IoT 기술의 또 다른 예는 스마트 전신주에서 볼 수 있습니다. 이러한 스마트 구조는 조명, 무선 연결 및 환경 모니터링과 같은 광범위한 기능을 제공하도록 설계되었습니다. 스마트 폴에는 실시간으로 데이터를 캡처하고 전송하는 다양한 센서와 카메라가 장착되어 있어 도시 관리자가 가장 정확하고 최신 정보를 바탕으로 현명한 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 고속 인터넷 접속도 제공됩니다. 다양한 기능을 호스팅할 수 있는 능력을 갖춘 스마트 폴이 전 세계 도시 풍경을 변화시킬 것으로 기대합니다.
인공 지능은 또한 도시 교통에 대한 우리의 생각을 바꾸기 시작했습니다. 교통의 미래는 자율적입니다. 그러나 한때 믿기 어려운 개념이 현실이 되려면 도시는 스마트 인프라에 신중한 투자를 해야 합니다. 진정한 자율주행 상태를 달성하려면 차량이 주변 환경을 정확하게 감지할 수 있어야 하며, 이를 위해서는 고급 센서와 기타 스마트 시티 장치가 상호 연결된 프레임워크 내에서 함께 작동해야 합니다. 자율주행차가 표준이 되는 미래를 향해 나아가는 가운데, Uber Eats를 배달하든 공항에서 우리를 픽업하든 관계없이 스마트 인프라는 업계의 잠재력을 최대한 활용하는 데 핵심이 될 것입니다.
스마트 시티 관리 기술 익히기: 팁 및 모범 사례
지방 정부가 자금 부족, 전문 지식 및 이해관계자 간의 조정 부족부터 규제 장벽 및 대중 인식에 이르기까지 다양한 문제에 직면하고 있기 때문에 스마트 시티 기술을 배포하는 것은 어려운 작업이 될 수 있습니다. 장벽. 그러나 정부 기관과 기술 리더 모두가 이러한 장애물을 극복하고 성공적인 스마트 시티 이니셔티브를 위한 길을 닦기 위해 따를 수 있는 몇 가지 모범 사례가 있습니다.
스마트시티를 위한 명확한 비전과 전략이 먼저 개발되어야 합니다. 커뮤니티가 스마트 시티 관행을 구축하려는 이유와 투자하기 전에 목표가 무엇인지 이해하는 것이 중요합니다. 주민들을 더욱 안전하게 만들고 싶나요? 허리케인이나 토네이도와 같은 자연재해가 정기적으로 발생하는 지역에 있을 수도 있으며, 스마트 기술은 폭풍을 감지하고 인명과 재산을 보호하는 데 있어 중요한 격차를 메울 수 있습니다. 자율주행 택시로 가득한 미래 도시를 상상하는 것만큼 간단할 수도 있습니다. 목표가 무엇이든, 도시 지도자와 기술 제공업체는 협력하여 필요한 모든 이해관계자의 동의를 보장하기 위한 개요와 커뮤니케이션을 개발해야 합니다.
기술 리더는 계획 및 구현 프로세스 초기부터 시민과 이해관계자를 참여시키기를 원할 수도 있습니다. 진정한 커뮤니티 우선 스마트 시티를 구축하려면 커뮤니티 구성원의 참여가 필요하고, 그들의 의견을 경청해야 하며, 질문, 피드백 및 지속적인 대화에 적극적으로 참여하는 것이 중요합니다. 이를 통해 시민들은 기술이 어떻게 작동하는지, 그리고 기술이 제공할 목적과 사용 사례를 완전히 이해할 수 있습니다.
스마트 시티 개발은 비용이 많이 들고, 높은 가격은 쉽게 사람들의 관심을 끌 수 있습니다. 기술 제공업체는 과도한 투자 없이 스마트 시티 목표를 달성하기 위해 기존 인프라를 활용하는 것을 고려해야 합니다(가능한 경우). 예를 들어, 도시 전역의 기존 가로등과 카메라에 완벽하게 통합될 수 있는 스마트 기술을 설치하여 다른 곳에서 더 잘 지출할 수 있는 비용을 절약하는 것을 고려해보세요.
결론은 도시가 진정으로 스마트해지기 위해서는 투명한 정책을 통해 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 보장하는 동시에 커뮤니티 요구 사항을 해결하는 시민 중심 솔루션을 우선시해야 한다는 것입니다.
스마트 시티의 미래 예측
2023년 이후에는 데이터 기반 의사결정과 예측 분석이 주도하면서 AI 및 IoT 기술 도입이 가속화될 것으로 예상됩니다.기술이 발전함에 따라 우리는 스마트 시티 이니셔티브가 모든 시민에게 혜택을 주고 모든 사람을 위해 보다 공평하고 지속 가능한 미래를 만들 수 있도록 포괄적인 접근 방식을 취해야 합니다.
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검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.

Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다

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