Peranan kecerdasan buatan dalam automasi rumah
Teknologi berkembang pesat hari ini, dan teknologi rumah pintar ialah salah satu contoh paling menonjol yang akan kita lihat. Jadi, apakah itu teknologi rumah pintar? Bagaimanakah ia boleh memberi manfaat kepada rumah kita
Jawapan ringkasnya ialah teknologi ini boleh membantu kita dalam pelbagai cara, daripada membantu meredupkan lampu kepada memainkan lagu kegemaran anda , semuanya menggunakan arahan suara mudah. Terima kasih kepada kecerdasan buatan, ciri pintar ini boleh digabungkan dengan lebih banyak cara daripada yang kita bayangkan, yang semuanya membantu menjadikan kehidupan lebih mudah.
Apakah rumah pintar itu
Menggabungkan teknologi pintar untuk menjadikan alat dalam kerja rumah secara bebas boleh dipanggil teknologi rumah pintar. Rumah dengan alat ini dipanggil rumah pintar.
Ini boleh jadi apa sahaja daripada mengawal termostat, sistem penggera, kunci pintu, sistem hiburan, sistem keselamatan dan banyak lagi. Perkara terbaik tentang mengendalikan peranti ini ialah peranti diperlukan untuk mengendalikannya. Peranti yang boleh anda bawa pada bila-bila masa, tidak kira di mana anda berada.
Teknologi rumah pintar dicipta dengan cara yang membolehkan peranti bersambung antara satu sama lain untuk kemudahan penggunaan.
Peranan Kecerdasan Buatan dalam Automasi Rumah
Kelebihan Rumah Pintar
Perubahan sentiasa menyegarkan, dan walaupun ia kelihatan sukar pada mulanya, kebanyakan perubahan Ia adalah untuk kebaikan yang lebih besar . Mengintegrasikan teknologi rumah pintar ke dalam rumah kita boleh memberi manfaat yang besar kepada kita. Berikut ialah beberapa faedah:
Kendalikan segala-galanya dari satu lokasi
Rumah pintar direka untuk kemudahan, yang bermaksud anda boleh melakukan lebih banyak dengan sedikit usaha. Kebanyakan peranti pintar boleh dikawal menggunakan telefon pintar anda, yang menjadikannya mudah untuk mengendalikan segala-galanya dengan mudah.
Fleksibiliti
Perkara terbaik tentang teknologi pintar ialah ia sentiasa memberi laluan kepada sesuatu yang baharu. Sama ada anda menyambungkannya ke peranti baharu atau menambah lebih banyak fungsi pada sistem sedia ada, sistem boleh mengendalikannya dengan mudah.
Cekap tenaga
Jika anda mencari cara untuk menyumbang kepada alam sekitar, menggabungkan teknologi pintar ialah cara terbaik untuk bermula. Teknologi ini membolehkan kami mengawal suhu di rumah kami secara konsisten, menghapuskan keperluan untuk sentiasa melaraskan termostat. Ia juga boleh diprogramkan untuk mematikan perkakas, lampu, dll. untuk membantu mengurangkan penggunaan tenaga ke tahap yang besar.
Keselamatan Lebih Baik
Faedah lain menggabungkan teknologi pintar ke dalam rumah anda ialah keselamatan yang lebih baik. Sistem ini menyediakan pemantauan terperinci tempat dan juga memberitahu kami jika terdapat sebarang aktiviti luar biasa. Sistem ini juga boleh mengemas kini nombor pegawai polis, yang boleh dipanggil jika butang ditekan.
Fungsi aplikasi yang mudah
Dengan bantuan teknologi pintar, anda boleh mengawal dan mengendalikan peralatan dengan lebih cekap. Sama ada TV atau ketuhar, mudah untuk mengawal semuanya dengan satu peranti.
Apakah peranan yang dimainkan oleh kecerdasan buatan dalam rumah pintar?
Penggunaan kecerdasan buatan amat dipandang remeh. Baru-baru ini orang ramai menyedari keberkesanannya dan manfaatnya dalam kehidupan seharian kita. Penggunaan kecerdasan buatan dalam teknologi rumah pintar menjadikannya mudah untuk mengawal gajet dengan mudah dan cekap. Tetapi bagaimanakah ia menambah baik rumah pintar?
Gajet berkuasa AI direka untuk mengecam wajah dan objek dengan cepat dan cekap. Sistem ini juga boleh memberitahu jika ada seseorang di depan pintu, termasuk jika terdapat sebarang ancaman terhadap rumah atau kehidupan, dan akan memberitahu pihak berkuasa jika perlu.
Kecerdasan buatan juga akan menilai sama ada terdapat sebarang ancaman, jadi tidak perlu lagi meneliti rakaman berjam-jam untuk mencari petunjuk.
Kecerdasan buatan boleh disepadukan ke dalam kunci pintar untuk meningkatkan kecekapannya. Ini pada asasnya mengurangkan keperluan untuk kunci fizikal dengan membenarkan akses kepada premis hanya kepada mereka yang memasukkan maklumat biometrik mereka ke dalam sistem.
Kecerdasan Buatan direka untuk berfikir seperti manusia, bermakna ia akan menganalisis situasi sebelum mengambil tindakan dan bertindak balas terhadap kecemasan seperti manusia.
Kecerdasan buatan berada di sini untuk kekal dan ia mengambil alih lebih banyak lagi kehidupan kita. Cara terbaik untuk membiasakan diri dengan kecerdasan buatan adalah dengan mengintegrasikannya secara sihat ke dalam kehidupan anda. Memandangkan teknologi pintar sudah begitu mudah dan tertanam dalam kebanyakan kehidupan kita, adalah wajar untuk membiarkan teknologi rumah pintar dipacu AI menggantikannya.
Atas ialah kandungan terperinci Peranan kecerdasan buatan dalam automasi rumah. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
1378
52
Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal
Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi
Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya
Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks
Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka
Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada
Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S
SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas
