인공지능과 사물인터넷의 협업 운영 실현
인공지능과 사물 인터넷을 융합하는 혁신의 시대가 도래했습니다. 이는 산업을 변화시킬 뿐만 아니라 기술과 상호 작용하는 방식에도 혁명을 일으키고 있습니다. 이러한 융합은 데이터 분석, 자동화 및 의사 결정을 향상시키는 강력한 시너지 효과를 제공합니다.
향상된 데이터 수집 및 분석
센서, 카메라, 연결 등 다양한 소스에서 IoT 장치가 생성한 방대한 양의 데이터를 결합하여 장치 실시간 분석을 위한 인공지능 알고리즘과 결합하여 수동으로 식별하기 어려운 귀중한 통찰력과 패턴을 추출할 수 있습니다. AI의 데이터 분석 기능과 IoT의 광범위한 데이터 수집을 결합한 이 접근 방식은 조직이 데이터 기반 결정을 내리고 운영을 최적화하며 제조, 의료 및 운송 산업의 효율성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.
지능형 자동화 및 예측 가능성 유지 관리
By 인공 지능과 IoT를 통합하면 인공 지능 알고리즘을 사용하여 IoT 데이터 흐름을 모니터링하고 분석하여 가능한 시스템 오류나 유지 관리 요구 사항을 식별함으로써 지능형 자동화 및 예측 유지 관리를 달성할 수 있습니다. 이러한 방식으로 조직은 사전에 수리 일정을 예약하고, 유지 관리 요구 사항을 예측하고, 비용이 많이 드는 가동 중지 시간을 방지하고, IoT 장치 및 장치 수명 주기에 대한 지원을 최적화할 수 있습니다.
실시간 의사 결정 및 개인화
AI와 IoT를 서로 결합하여 다음을 달성할 수 있습니다. 실시간 결정 및 개인화된 경험. AI의 데이터 처리 능력과 IoT의 연결성을 통해 조직은 실시간 정보를 기반으로 신속하게 의사결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, 스마트 홈은 거주자 행동에 따라 온도와 조명 선호도를 조정할 수 있고, 스마트 시티는 IoT 장치의 실시간 데이터를 분석하여 교통 흐름을 최적화할 수 있습니다. AI와 IoT의 융합으로 다양한 분야에서 효율성, 편의성, 개인화된 경험이 향상됩니다.
Edge Computing and Edge AI
이 문장을 다음과 같이 다시 작성해 보세요. 엣지 컴퓨팅과 인공 지능의 통합은 데이터 처리를 소스에 더 가깝게 가져오며 이는 IoT와 인공 지능의 통합에 중요합니다. 네트워크 엣지에 AI 알고리즘을 배포함으로써 조직은 대기 시간을 줄이고, 개인 정보 보호 및 보안을 개선하며, 더 빠른 실시간 의사 결정 기능을 지원할 수 있습니다. 엣지 컴퓨팅과 인공 지능의 결합으로 실시간 데이터 분석이 가능해 IoT 장치가 클라우드 기반 처리에 의존하지 않고 자율적으로 반응하고 로컬에서 중요한 결정을 내릴 수 있습니다.
확장성 및 적응성
AI와 IoT는 대규모 처리를 통해 서로를 보완합니다. 복잡한 데이터의 양이 많아도 인공지능 알고리즘은 데이터에 대한 깊은 이해를 얻을 수 있습니다. IoT는 데이터를 수집하고 전송할 수 있는 인프라와 연결성을 제공하고, AI는 데이터를 처리하고 분석하여 의미 있는 통찰력을 추출합니다. 이러한 조합을 통해 조직은 운영을 확장하고 변화하는 환경에 적응하며 지속적으로 개선되는 지능형 시스템을 구축할 수 있습니다.
요약
AI와 IoT의 시너지 효과는 혁신과 산업 변혁을 주도할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. AI 기반 데이터 분석과 IoT 연결 및 데이터 수집을 활용하여 조직은 자동화하고 효율성을 향상하며 의사 결정을 개선할 수 있습니다. 실시간 통찰력부터 예측 유지 관리 및 개인화된 경험에 이르기까지 AI와 IoT의 협업은 새로운 가능성을 열어줍니다. 이러한 기술이 발전함에 따라 이들의 결합된 힘은 지능형 시스템의 미래를 재편하고 우리가 주변 세계와 상호 작용하는 방식에 혁명을 일으킬 것입니다
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Bytedance Cutting, SVIP 슈퍼 멤버십 출시: 연간 연속 구독료 499위안, 다양한 AI 기능 제공
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
이 사이트는 6월 27일에 Jianying이 ByteDance의 자회사인 FaceMeng Technology에서 개발한 비디오 편집 소프트웨어라고 보도했습니다. 이 소프트웨어는 Douyin 플랫폼을 기반으로 하며 기본적으로 플랫폼 사용자를 위한 짧은 비디오 콘텐츠를 제작합니다. Windows, MacOS 및 기타 운영 체제. Jianying은 멤버십 시스템 업그레이드를 공식 발표하고 지능형 번역, 지능형 하이라이트, 지능형 패키징, 디지털 인간 합성 등 다양한 AI 블랙 기술을 포함하는 새로운 SVIP를 출시했습니다. 가격면에서 SVIP 클리핑 월 요금은 79위안, 연간 요금은 599위안(본 사이트 참고: 월 49.9위안에 해당), 월간 연속 구독료는 월 59위안, 연간 연속 구독료는 59위안입니다. 연간 499위안(월 41.6위안)입니다. 또한, 컷 관계자는 "사용자 경험 향상을 위해 기존 VIP에 가입하신 분들도
Rag 및 Sem-Rag를 사용한 상황 증강 AI 코딩 도우미
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
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.
미세 조정을 통해 LLM이 실제로 새로운 것을 배울 수 있습니까? 새로운 지식을 도입하면 모델이 더 많은 환각을 생성할 수 있습니다.
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
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.
7가지 멋진 GenAI 및 LLM 기술 인터뷰 질문
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
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.
대형 모델에 대한 새로운 과학적이고 복잡한 질문 답변 벤치마크 및 평가 시스템을 제공하기 위해 UNSW, Argonne, University of Chicago 및 기타 기관이 공동으로 SciQAG 프레임워크를 출시했습니다.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
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
당신이 모르는 머신러닝의 5가지 학교
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
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.
SOTA 성능, 샤먼 다중 모드 단백질-리간드 친화성 예측 AI 방법, 최초로 분자 표면 정보 결합
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
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
AI와 같은 시장을 개척하는 GlobalFoundries는 Tagore Technology의 질화 갈륨 기술 및 관련 팀을 인수합니다.
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
7월 5일 이 웹사이트의 소식에 따르면 글로벌파운드리는 올해 7월 1일 보도자료를 통해 타고르 테크놀로지(Tagore Technology)의 전력질화갈륨(GaN) 기술 및 지적재산권 포트폴리오 인수를 발표하고 자동차와 인터넷 시장 점유율 확대를 희망하고 있다고 밝혔다. 더 높은 효율성과 더 나은 성능을 탐구하기 위한 사물 및 인공 지능 데이터 센터 응용 분야입니다. 생성 AI와 같은 기술이 디지털 세계에서 계속 발전함에 따라 질화갈륨(GaN)은 특히 데이터 센터에서 지속 가능하고 효율적인 전력 관리를 위한 핵심 솔루션이 되었습니다. 이 웹사이트는 이번 인수 기간 동안 Tagore Technology의 엔지니어링 팀이 GLOBALFOUNDRIES에 합류하여 질화갈륨 기술을 더욱 개발할 것이라는 공식 발표를 인용했습니다. G
