디지털 트윈과 지속 가능한 도시 개발
홍수나 폭염과 같은 자연 재해는 환경에 대한 통제력이 실제로 부족함을 보여줍니다. 물론 이러한 재해 중 일부는 실제로 인간의 의사 결정과 부주의의 결과일 수도 있습니다.
자연재해가 더 자주 발생하고 심각해지면서 도시의 지속 가능성에 대한 긴급한 요구가 더욱 부각되고 있으며, 디지털 트윈 기술이 이러한 문제를 해결하는 데 주도적인 역할을 하고 있습니다.
디지털 트윈의 정의는 물리적 프로세스의 컴퓨터 모델 또는 물리적 개체의 복사본입니다. 이는 본질적으로 실제적이고 정확한 가상 모델입니다.
디지털 트윈의 장점
디지털 트윈은 연구원들이 특정 도시 환경을 재현하고 스마트 교통과 같이 이에 영향을 미치는 요소나 프로세스를 복제할 수 있게 해주기 때문에 지속 가능한 도시 개발을 위한 중요한 도구가 될 것으로 예상됩니다.
디지털 트윈은 환경의 센서와 결합하여 엄격한 모니터링을 위한 실시간 데이터를 제공할 수도 있습니다.
그런 다음 연구원은 인공 지능을 사용하여 이러한 프로세스와 프로세스가 환경에 미치는 영향을 이해하고 미래 조건과 영향을 예측하며 지속 가능한 결정을 내릴 수 있습니다.
도시 지속 가능성 분야에서 디지털 트윈과 그 잠재력에 대한 우리의 비판적 연구는 이러한 최근 기술 개발이 공공 및 민간 조직에 대한 재정적 및 지속 가능성 이점을 입증했음을 보여줍니다.
우리는 디지털 트윈이 물리적 자산의 실시간 데이터를 모니터링하고 다양한 가상 환경 시나리오에서 성능을 확인하여 리소스 할당을 더욱 효율적으로 만들 수 있음을 시연했습니다.
예를 들어, 새로운 도로망의 빗물 용량을 측정하고 시뮬레이션함으로써 과거 및 실시간 센서 데이터를 결합하여 물에 민감한 도시를 설계하여 폐기물과 손실을 줄일 수 있습니다.
디지털 트윈 구현의 장벽
도시 디지털 트윈(UDT)이 기술적, 윤리적, 사회 기술적 문제를 해결하는 데 앞장서고 있지만 적용에는 여전히 몇 가지 장벽이 있습니다. 그렇다면 지속 가능한 도시 개발을 지원하기 위해 이 기술을 어떻게 사용할 수 있을까요?
UDT 기술의 성공은 물리적 환경과 디지털 환경 간의 시기적절한 양방향 통신에 달려 있습니다. 이는 무시할 수 없습니다.
우리가 발견한 첫 번째 요인은 많은 의사 결정자들이 디지털 활용 능력이 부족하여 디지털 기술에 대한 관심이 줄어들고 연구 및 재정 자원 측면에서 거의 기여하지 않는다는 것입니다.
따라서 우리가 기술적으로 더 잘 준비할수록 조직이나 일상 활동에서 디지털 기술을 채택할 가능성이 더 높아집니다.
마지막으로, 중요한 데이터가 사일로에 머물지 않도록 표준과 공유 데이터 모델이 필요합니다.
SSSI(Australian Surveying and Spatial Science Institute) Standards Australia, Engineers Australia 및 PIA(Planning Institute of Australia)와 같은 전문 협회에서는 표준화가 이해관계자 및 관할권 전반에 걸쳐 공통 언어, 프로세스 및 데이터 모델을 개발하는 데 중요하다고 믿습니다. 중요한 역할.
호주 뉴질랜드 공간 정보 위원회에서 개발한 "건축 및 자연 환경의 디지털 트윈을 지원하는 공간 원칙"은 정보 및 데이터 관리, UDT 상호 운용성, 개인 정보 보호 및 보안에서 표준화의 역할을 강조합니다.
AI를 신뢰하세요
많은 산업이 직면한 문제는 책임성과 투명성 문제로 인해 알고리즘 결정이 의심스럽고 의문스러울 수 있다는 것입니다.
최근 우리가 실시한 연구에 따르면 설명 가능한 인공 지능(XAI), 즉 결과를 설명할 수 있는 AI는 AI 의사 결정의 투명성과 사람들의 신뢰를 높이는 데 중요한 역할을 하는 것으로 나타났습니다. 이번 연구 결과는 Nature Sustainability 저널에 게재됐다.
XAI는 "블랙박스" 개념으로 인해 발생하는 문제를 해결합니다. AI 개발자조차도 왜 특정 결과에 도달했거나 특정 결정을 내렸는지 명확하게 설명할 수 없습니다.
현재 디지털 기술은 건물 높이, 나무 캐노피, 토지 이용 유형 및 밀도, 3D 건축, 도시 재개발 시각화, 건물 에너지 평가 등 도시의 물리적 특성에 중점을 두고 도시 개체의 객관적인 측면만 측정합니다.
그러나 디지털 트윈은 도시가 객관적 특성(물리적, 기능적)과 주관적 특성(사회 구성 및 장소 경험)의 조합이어야 합니다.
일부 연구에서는 장소의 질, 시설에 대한 공평한 접근, 도시 공간의 사교성을 측정하는 새로운 기능을 입증했지만 시스템 전반에 걸친 시뮬레이션과 실제 적용은 여전히 불충분하며 부정확한 모델의 사용을 방지하기 위해 향후 연구의 초점이 되어야 합니다. 잘못된 결정과 전략을 내립니다.
전문성을 결합하여 디지털 도시를 만듭니다
디지털 도시의 적용 범위가 매우 광범위하기 때문에 그 뒤에 숨은 전문 지식도 마찬가지입니다.
IT 및 엔지니어링 전문가와 정책 입안자, 최종 사용자, 계획 및 건설 전문가를 참여시킴으로써 디지털 기술의 가치를 더 잘 활용하여 미래의 과제를 해결하고 현재 투자를 지역 사회에 환원할 수 있습니다.
호주 주 정부는 지역 사회에 더 나은 서비스를 제공하기 위해 디지털 트윈 기능을 활용하기 시작했습니다. NSW Spatial Digital Twin은 주 전역의 조직 전체에 협업 디지털 워크플로우를 제공합니다. 현실 세계의 역동적이고 다차원적인 모델로 위치 정보를 집계하고 시각화합니다.
빅토리아 정부는 단일 온라인 플랫폼을 통해 대량의 2D, 3D 및 실시간 데이터를 통합하는 Victoria Digital Twin 플랫폼을 개발하기 위해 3,740만 달러를 지원 받았습니다.
이 프로젝트는 멜버른 대학 및 기타 이해관계자와 협력하여 Fisherman's Bay에서 진행되는 정부의 디지털 트윈 파일럿 프로젝트에 의해 주도됩니다.
우리는 디지털 트윈이 단순한 복제본 그 이상이어야 하며 물리적 프로세스 또는 엔터티와 결합되어 사이버-물리-사회 시스템으로 결합되어야 한다는 것을 알고 있습니다.
이러한 시스템은 쌍둥이라기보다는 두뇌에 더 가깝습니다. 여기에는 인식을 위한 신경, 물리적 또는 디지털 시스템을 변경할 수 있는 메커니즘, 물리적 시스템과 디지털 시스템 간의 균형을 유지하는 규제 메커니즘이 있습니다.
우리는 전문가, 관리자, 임원 사이에서 기술을 향상하고 인식을 제고하며 미래 인력에게 디지털 트윈 기술에 대한 교육을 시작했습니다. 디지털 인프라 엔지니어링 석사 및 디지털 엔지니어링(인프라) 졸업 증명서와 같은 새로운 교육 프로그램은 기술적, 윤리적, 사회 기술적 문제를 해결합니다.
또한 BIM(빌딩 정보 모델링), IoT(사물 인터넷), 가상 현실과 같은 디지털 도구를 채택하고 호황을 누리고 있는 호주 및 글로벌 인프라 산업의 미래 디지털 엔지니어링 요구 사항을 파악하기 위해 업계와 협력하고 있습니다.
신기술과 이러한 교육 프로그램에 대한 연구 개발을 활용하여 수치 데이터와 통계, 기계 학습 및 데이터 시뮬레이션을 결합하여 미래 기술을 위한 새로운 역량을 창출합니다.
목표는 간단합니다. 지속 가능한 미래 도시 설계에서 지역 사회와 더 잘 소통하고 물리적, 사회적 프로세스, 패턴 및 예측을 전달하는 것입니다.
위 내용은 디지털 트윈과 지속 가능한 도시 개발의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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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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