스마트 오피스 관리에서 인공지능이 어떤 역할을 하는지
새로운 개념은 아니지만, 기업주와 관리자가 자동화의 생산성 가치를 인식함에 따라 스마트 오피스 개념은 이제 빠르게 일반화되고 있습니다. 스마트 오피스 솔루션은 인공 지능 통합으로 향상되어 직원의 시간을 더욱 자유롭게 하고 생산성 향상 활동에 집중할 수 있도록 합니다.
스마트 오피스란 무엇인가요?
이 사무실 공간에는 직원 생산성과 효율성을 높이면서 사무실 공간 비용을 절감하도록 설계된 기술적으로 연결된 장치를 포함한 최신 기술 솔루션이 통합되어 있습니다.
직장 내 인공 지능의 예
인공 지능 이미 여러 산업 분야에 걸쳐 업무 현장에 통합되고 있으며, 우리가 이미 어떤 형태로든 이를 경험했다는 것은 의심의 여지가 없습니다. AI가 생산성을 높이는 몇 가지 예는 다음과 같습니다.
- 기업 사이버 보안 강화
- 다양한 자동차 제조업체에서 차량 설계 개선
- AI는 인재 채용 및 유지를 개선하기 위해 HR 부서의 관리 프로세스를 줄이고 있습니다.
- 스트리밍 업계의 프로그램 권장 사항
- 더 좋음 원격 근무를 위한 가상 회의
스마트 오피스를 위해 인공지능은 어떤 역할을 할까요?
스마트 오피스 관리에 있어서 인공지능은 중요한 역할을 합니다. 데이터 분석, 자동화, 기계 학습과 같은 기술을 활용하여 효율성, 생산성 및 사용자 경험을 향상합니다. 스마트 오피스 관리에서 인공지능의 중요한 역할은 다음과 같습니다.
1. 데이터 통찰력
데이터는 귀중한 비즈니스 자산이며, 인공지능은 데이터를 빠르고 쉽게 분석하고 평가할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 리소스 사용량, 직원 행동 및 기타 직장 동향에 대한 통찰력을 얻을 수 있어 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. AI는 또한 예측 분석을 위한 데이터 통찰력을 활용하여 공급 보충 및 리소스 사용과 같은 사무실 관리 측면에 도움이 될 수 있습니다.
2. 에너지 효율성
국가 전력망의 제한과 전반적인 에너지 효율성 향상 노력으로 인해 기업에서는 전력 소비를 줄이기 위해 최선을 다하고 있습니다. AI 기반 시스템은 HVAC 및 조명 시스템을 포함한 모든 전기 시스템을 모니터링하고 자동화하여 에너지 소비를 크게 줄일 수 있습니다. 이러한 형태의 자동화는 직원이 조정할 필요가 없고 개인 선호도에 따라 사용자 정의 가능한 옵션을 제공할 수도 있기 때문에 일상적인 업무 경험을 향상시킵니다. 또한 AI는 유지 관리가 필요한 시기를 평가하고 향후 오류를 방지하기 위해 경고를 발행할 수 있습니다.
3. 핫데스킹
유연근무제와 원격근무 옵션이 늘어나면서 사람들이 더 경제적으로, 시간을 절약하면서 책상을 직접 사용할 수 있게 되면서 많은 사무실에서 더 이상 고정 책상을 배정하지 않게 되었습니다. AI가 사무실 공간 사용량을 추적하고 핫데스킹 준비를 더욱 효과적으로 촉진할 수 있으므로 이 문제는 논란의 여지가 있거나 복잡할 필요가 없습니다.
4. 보안
기술적 위험 증가로 인해 직장 보안 보안이 점점 더 복잡해지고 있습니다. 인공 지능은 정말 유익한 추가 기능입니다. AI는 얼굴 인식 및 기타 생체 인식, 카드 인증 등을 포함한 모든 비즈니스 액세스 제어를 관리할 수 있습니다. AI 기반 카메라와 센서는 보안 위협을 식별하고 실시간으로 경고를 보냅니다.
5. 관리
AI의 목표는 일상적이고 단조로운 영역에 대한 지원을 제공하는 것입니다. AI 시스템은 회의 예약, 이메일 관리, 송장 처리, 문서 관리 등 비즈니스 관리를 대신할 수 있어 직원들이 보다 가치 있는 업무에 집중할 수 있습니다. 가상 비서(예: 챗봇)는 직원의 질문에 답하고, 회의실을 예약하고, 일반적으로 업무 공간 운영을 간소화할 수 있습니다.
스마트 오피스에서 인공 지능의 장점은 무엇인가요?
위에서 언급한 스마트 오피스 관리에서 인공 지능의 이점은 무엇인가요? 다음과 같은 여러 가지 이유로 비즈니스에 매우 유익합니다.
- 전반적인 비용 절감
- 데이터 기반 결정
- 예측 유지 관리 솔루션
- 에너지 효율적인 사무실
- 안전한 사무실 공간
- 향상된 커뮤니케이션 및 협업
- 유연성 작업 공간
- 더 생산적인 사무실
비즈니스 커뮤니케이션에 대한 인공 지능의 영향: 주요 추세 및 예측
좋든 싫든 업계가 규제와 일자리 교체로 어려움을 겪고 있는 가운데 인공 지능(AI)이 여기에 있습니다. 이것이 무엇을 의미하는지 고심할 때, 여기에는 놀라운 비즈니스 성장 잠재력이 있다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 이는 여러 핵심 영역을 통해 고객 참여를 향상시킬 것으로 예상되는 AI 기반 비즈니스 커뮤니케이션의 경우 확실히 그렇습니다. 다음은 몇 가지 주요 추세와 예측입니다.
1. 국제 교류 강화
비즈니스 커뮤니케이션에 인공 지능을 도입하면 화상 회의 및 직원 협업 도구가 향상됩니다. 예를 들어, 이는 국제 회의의 실시간 번역, 다문화 제스처 인식, 자동 전사 검토와 같은 고유한 기능을 통해 달성됩니다. 글로벌 커뮤니케이션이 증가하는 세상에서 이러한 기능은 대륙 간 비즈니스 관계를 개선하고 더욱 포용적인 비즈니스로 이어지는 데 큰 도움이 될 것입니다.
2. 더 나은 가상 회의
AI는 문화 간 의사소통의 개선 외에도 대역폭 요구 사항을 줄이고 네트워크 성능을 최적화하여 가상 회의 및 화상 회의의 비디오 품질을 향상시킵니다. 이를 통해 지역적이든 국제적이든 원격 비즈니스 회의가 더욱 효과적으로 이루어질 수 있습니다.
3. 실시간 언어 번역
인공지능은 보다 정확한 언어 번역을 통해 국제 비즈니스 관계를 강화합니다. 인공지능은 다양한 조직 내 비즈니스 커뮤니케이션의 효율성을 높여 오해와 선 넘을 가능성을 크게 줄여준다. 이는 다국적 기업과 다국어 국가에서 사업을 운영하는 기업에게 좋은 소식입니다. 앞으로는 언어 장벽이 사라지고 글로벌 협업이 향상될 것으로 기대됩니다
4. 자연어 처리(NLP)
자연어 처리(NLP)가 나온지는 꽤 되었지만 인공지능은 앞으로도 계속해서 언어 장벽을 개선할 것입니다. 음성 인식, 음성 합성, 언어 번역 등 인간 언어 기능을 정확하게 해석합니다. 이 기술은 AI 시스템과의 상호 작용을 보다 직관적이고 자연스럽게 만들어 전반적인 운영을 향상시키기 때문에 이는 기업에 좋은 소식입니다.
5. 가상 비서의 부상
우리 모두는 이미 가상 비서에 대해 매우 잘 알고 있지만, 처음 나왔을 때는 그다지 효율적이거나 정확하지 않았습니다. 그러나 오늘날 우리는 이러한 가상 비서를 일상 생활에 통합하여 직장과 가정 활동을 돕습니다. 이는 AI 기반 음성 인터페이스가 더욱 발전하고 있기 때문입니다. 이는 비즈니스 커뮤니케이션에 좋은 소식입니다. 비즈니스에 통합하면 가상 비서가 신속하고 효율적으로 작업을 수행하고 정보를 검색할 수 있습니다.
6. 데이터 분석
데이터는 엄청난 비즈니스 기회이며 많은 비즈니스 과제와 기회의 열쇠가 될 수 있습니다. 비즈니스 커뮤니케이션에 인공지능을 적용하면 들어오고 나가는 대량의 데이터를 빠르게 분석하고 귀중한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이러한 통찰력은 비즈니스 의사결정을 개선하고 고객 선호도를 파악하며 비즈니스 운영을 최적화하는 데 사용될 수 있습니다
위 내용은 스마트 오피스 관리에서 인공지능이 어떤 역할을 하는지의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

뜨거운 주제











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

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.

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.

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.

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

1일 본 사이트 소식에 따르면 SK하이닉스는 오늘(1일) 블로그 게시물을 통해 8월 6일부터 8일까지 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 열리는 글로벌 반도체 메모리 서밋 FMS2024에 참가한다고 밝혔다. 많은 새로운 세대의 제품. 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데, 이전에는 주로 NAND 공급업체를 대상으로 한 플래시 메모리 서밋(FlashMemorySummit)이었던 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage) 소개를 올해는 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage)으로 명칭을 변경했습니다. DRAM 및 스토리지 공급업체와 더 많은 플레이어를 초대하세요. SK하이닉스가 지난해 출시한 신제품

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
