스마트 시티 기술이 우리가 살고 일하는 방식을 어떻게 변화시키고 있습니까?
우리 모두 알고 있듯이 자원 관리를 위해 데이터를 수집하기 위해 기술과 센서를 사용하는 도시 지역으로 정의되는 스마트 시티 기술은 일반 시민에게는 그다지 흥미롭지 않을 수 있습니다. 인공 지능, 사물 인터넷 등 스마트 시티의 기본 기술이 점점 더 잘 이해되고 있지만, 많은 사람들은 스마트 시티 기술이 앞으로 우리가 일하고 생활하는 방식에 얼마나 큰 영향을 미칠지 깨닫지 못할 수도 있습니다.
더 쉽게 접근할 수 있고 효율적인 서비스부터 시민의 전반적인 탄소 배출량 감소에 이르기까지 오늘날의 다양한 스마트 시티 기술은 비용을 절감하고, 안전성을 높이며, 환경을 더 효과적으로 보호하고 삶의 질을 향상시킬 수 있습니다. 아래에서는 도시 지역의 운영 방식을 진정으로 개선하기 위해 개발되고 있는 새로운 스마트 시티 기술에 대해 이야기해 보겠습니다.
1. 스마트 주차 공간
스마트 주차 공간은 주차 공간이 부족한 도시 지역의 주차 관리 문제에 대한 실현 가능한 솔루션을 제공합니다. 이 혁신을 통해 시민들은 앱을 통해 주차 공간을 예약하고, 주차 공간을 찾는 시간을 줄이고, 도시 교통을 최소화하고, 탄소 배출을 낮추고, 연료를 절약할 수 있습니다.
2. 자동화된 주문배송
전자상거래부터 식품배달, 의약품까지 배송의 라스트 마일이 더욱 자동화될 것입니다. 노동력에 대한 압박이 증가하고 배달 차량의 공간이 제한됨에 따라 격차를 메울 수 있는 더 많은 형태의 자동화된 로봇을 찾으십시오.
3. 물 절약 기술
실시간 기상 데이터와 IoT 기술을 활용하여 물 사용을 최적화하는 것이 주류가 될 것입니다. 물을 보존하는 것은 미래 세대가 물을 사용할 수 있도록 보장하는 데 매우 중요하며, 우리는 물 보존을 극대화하는 기술을 사용해야 합니다.
4. 자율주행차
완전 자율주행차를 달성하면 스마트 시티 운영 방식이 근본적으로 바뀔 것입니다. 자율주행차를 통해 스마트시티는 교통의 모든 측면을 자동화할 수 있으며, 이는 식량, 의약품, 보호소 및 기타 필수품에 대한 접근에 큰 영향을 미칠 것입니다.
5. 대체 교통
인프라 데이터는 스마트 도시와 교통 수단을 강화합니다. 오늘날 사람들은 전기 자동차, 자전거 등 대체 교통 수단을 사용하고 4G, 5G 및 IoT 센서를 사용하여 AI를 통해 교통 패턴, 추세 및 영향을 더 잘 이해하고 통근 시간을 단축하며 낭비적인 공회전을 줄이고 전반적인 기후를 줄이는 이점을 누리고 있습니다. 영향.
6. 지능형 교통 시스템 관리
교통 시스템 기술은 더 안전하고 살기 좋은 도시를 만듭니다. 클라우드 기반 소프트웨어를 활용하면 운송 시스템과 비상 요원 간의 운영 사일로를 줄이고 중앙 집중식 명령 센터를 통합하며 비상 대응 시간을 단축할 수 있는 스마트 센싱 구현이 가능합니다.
7. 환경 관리
인공 지능과 데이터 분석을 기반으로 하는 혁신적인 기후 및 공간 기술에 의존하는 스마트 환경 관리를 빼놓고는 스마트 도시를 생각할 수 없습니다. 이는 기후 변화에 대한 우리의 대응과 스마트 시티의 전반적인 환경 품질을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
8.인터넷 네트워크
현대를 살아가려면 인터넷이 필요합니다. 스마트시티의 인구는 전체적으로 연결되어 있어야 합니다. 도시 전역의 건물은 일련의 연결된 라우터 노드와 인터넷 교환 지점을 형성합니다. 이러한 시스템은 매우 안전하고 분산되어 있어 광범위한 인터넷 인프라에 장애가 발생하더라도 통신을 계속할 수 있습니다.
9.5G
5G 배포가 빠르게 전개되고 있으며 리더들의 관심을 끌고 있습니다. 5G는 새로운 무선 표준일 뿐만 아니라 통신의 미래를 변화시켜 차세대 증강 현실과 가상 현실을 지원하는 잠재력을 갖고 있습니다. 메타버스를 통해 우리는 더욱 풍부하고 연결되며 협력적인 디지털 생활을 누릴 수 있습니다.
10. 자산 기술
우리가 도시를 스마트 시티로 지속적으로 변화시키면서 자산 기술, 특히 원격 자산 관리는 우리가 일하고 생활하는 방식을 개선하는 데 필수적인 역할을 할 것입니다. 디지털 자산 관리 시스템은 더 나은 전반적인 경험을 가능하게 하며, 이는 사람들이 집에서 더 많은 시간을 보내게 되는 하이브리드 작업 시대의 핵심입니다. 이 기술은 관리 효율성도 높일 것입니다.
11. 적응형 건물
보통 개인 상황이 바뀌면 새 아파트나 집으로 이사해야 하는 경우가 많습니다. 동일한 물리적 공간을 재구성하고 유지할 수 있다면 어떨까요? 이는 성장하는 가족을 위한 공간을 추가하기 위해 벽을 개조하거나, 비접촉 엘리베이터 호출이나 로봇 서비스와 같이 접근성이나 생활 및 작업의 용이성을 높이기 위한 디지털 솔루션을 의미할 수 있습니다.
12. 오염 및 소음 제어 기술
오늘날 오염 및 소음 제어를 위한 혁신적인 도구는 특별한 관심을 받을 가치가 있습니다. 스모그로 인해 거대 도시가 질식하기 시작하면서, 스마트시티 기술이 적시에 경보를 울리고 환경 조건을 안정화하기 위한 조치를 취할 수 있는 것이 중요합니다. 이를 위해 도시는 어디에서나 자동화된 센서 네트워크와 데이터 센터를 사용할 것입니다.
13. 블록체인 기반 서비스
스마트 시티 거주자는 서비스 약속 및 가격 책정을 통해 블록체인 기반 시민 서비스의 진정한 혜택을 누릴 수 있습니다. 시민들은 서비스를 요청하고, 주차, 숙박 등 약속된 서비스 수준과 가격을 받으며, 장소나 장소에 도착하면 합의된 서비스를 받게 됩니다. 블록체인 기술은 원장에 거래를 제출하고 지속적인 서비스 평가를 위해 평판 증명을 사용하는 데 사용됩니다.
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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.

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.

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

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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
