Bagaimana kecerdasan buatan menjadikan bangunan pintar
Salah satu komponen terpenting bangunan pintar ialah kecerdasan buatan. Tanpanya, sesebuah bangunan tidak boleh dianggap pintar kerana tanpanya, pemilik dan pengurus tidak akan dapat menyediakan persekitaran yang paling selamat dan selesa untuk penyewa mereka.
Untuk mengumpul data daripada pelbagai sumber, platform pembinaan terlebih dahulu perlu mendapatkan maklumat daripada teknologi pintar seperti sistem pengurusan bangunan. Infogrid adalah contoh yang baik. Ia kemudiannya harus memasukkan data ini ke dalam platform berasaskan awan yang boleh disesuaikan dan boleh skala yang menyeragamkan dan menyimpan data dengan selamat. Walau bagaimanapun, ini masih belum memenuhi piawaian bangunan pintar.
Inovasi sebenar berlaku apabila menggunakan platform dengan AI terbina dalam. Dengan menyepadukan dan meningkatkan kecerdasan di seluruh bangunan atau harta benda, teknologi ini membolehkan penghuninya mengendalikan bangunan dengan lebih baik. Ini termasuk pemodelan prestasi bangunan dan peralatan, serta data tentang sistem bangunan dan input luaran seperti cuaca atau trafik.
Seterusnya, ini membolehkan pembelajaran mesin mengoptimumkan ruang lantai secara berterusan untuk mengurangkan penggunaan tenaga dan pembaziran.
Sebagai contoh, dengan mengurangkan penggunaan elektrik secara automatik di kawasan yang kurang trafik, penjimatan tenaga boleh dicapai dengan memerhati penderia di sekitar kemudahan dan membuat keputusan berdasarkan data dalam masa nyata. Ini membantu bahagian bawah bangunan dan persekitaran sambil memastikan kakitangannya selesa pada setiap masa.
Berikut ialah kesan penggunaan AI dalam membina kecerdasan.
Menggunakan Kepintaran Buatan dalam Bangunan untuk Mencapai Matlamat Pembinaan Pintar dan Mampan
Dengan bantuan peranti IoT yang murah, mudah diakses dan canggih, sejumlah besar data dikumpulkan dari setiap sudut dan ceruk membina data yang berguna. Jika pengumpulan data disemak dan diproses dengan betul, ia berpotensi untuk menyediakan pengurus dengan cerapan perniagaan yang berguna untuk membuat keputusan.
Kecerdasan buatan juga memainkan peranan penting dalam menukar data mentah kepada kecerdasan boleh guna. Tanpa teknologi yang luar biasa ini, maklumat yang diperolehi akan menjadi sia-sia atau tidak bermakna. Pengurus bangunan boleh meningkatkan penggunaan aset, meningkatkan keselesaan penyewa dan memastikan kecekapan operasi ke tahap yang lebih besar melalui AI. Inilah yang anda dapat dengan menggunakan grid maklumat.
Penyelenggaraan Bangunan
Semua orang mahu kawasan bangunan mereka bersih, sentiasa diselenggara dan selamat. Pengurus bangunan boleh memastikan bangunan mereka kekal bersih dan selamat pada setiap masa dengan bekerja dengan syarikat pembersihan profesional.
Setiap sudut dan ceruk bangunan boleh ditangkap secara terperinci oleh penderia dan kamera. Apabila data ini dimuatkan ke dalam alat AI, ia boleh memberi amaran kepada pengurus bangunan tentang kawasan yang perlu dibersihkan dengan segera, meningkatkan pengalaman pemastautin.
Pengurusan Air
Kami menghabiskan 90% masa kami di dalam rumah. Fikirkan tentang jumlah air yang kita gunakan setiap hari untuk pelbagai tujuan. Dianggarkan bahawa purata keluarga Amerika menggunakan 300 gelen air di rumah mereka setiap hari. Pertimbangkan berapa banyak air digunakan secara global.
Kami menghabiskan 90% masa kami di dalam rumah. Pertimbangkan jumlah air yang kita gunakan setiap hari untuk pelbagai tujuan. Menurut satu anggaran kasar, purata isi rumah Amerika menggunakan 300 gelen air setiap hari, dan fikirkan tentang berapa banyak air digunakan secara global.
Sumber air semakin kering. Oleh itu, adalah penting untuk mempertimbangkan berapa banyak air yang kita gunakan dan mengambil langkah-langkah yang perlu untuk mengurangkannya. Oleh itu, pengurus bangunan perlu memberi perhatian yang teliti terhadap penggunaan air setiap rumah atau pejabat.
Walau bagaimanapun, mengesan penggunaan air secara manual adalah amat mustahil. Kecerdasan buatan sangat berguna dalam hal ini.
Sokongan Tempat Letak Kereta
Dalam dunia yang serba pantas hari ini, tempat letak kereta merupakan masalah besar bagi ramai orang. Apabila anda pergi ke tempat baharu, mencari tempat letak kereta boleh mengambil masa yang lama. Orang lebih suka untuk tidak berinteraksi dengan orang lain melainkan benar-benar perlu.
Kecerdasan buatan boleh menjadi sangat penting dalam situasi ini. Tempat letak kereta boleh dikaji menggunakan penderia tekanan di atas tanah dan beberapa kamera berdekatan. Apabila maklumat ini dimasukkan, alat letak kereta AI akan menganalisis penggunaan ruang letak kereta dan memberikan maklumat yang komprehensif tentang ruang kosong.
Pelawat boleh mendapatkan butiran tempat letak kereta yang tersedia dengan hanya beberapa ketikan pada telefon pintar mereka. Malah, aplikasi itu membimbing pengguna untuk mencari tempat letak kereta yang sesuai. Sokongan ini akan meningkatkan pengalaman pelawat sambil juga mengurangkan penggunaan tenaga. Ini adalah kelebihan kecerdasan buatan dan struktur pintar.
Pengesanan Kesalahan
Untuk mengekalkan keselamatan, bangunan mesti sentiasa diperiksa untuk masalah dan anomali. Untuk melakukan ini, pengurus bangunan memerlukan pasukan pakar yang berdedikasi untuk mengawasi penyelenggaraan bangunan.
Walau bagaimanapun, bergantung pada kerumitan bangunan, ini boleh berubah menjadi kerumitan. Kecerdasan buatan mempunyai keupayaan untuk memproses data secara berterusan daripada pelbagai sumber. Alat kecerdasan buatan akan memeriksa input, mencari arah aliran dan mendedahkan maklumat yang belum ditemui untuk sebarang isu atau isu teknikal.
Contohnya, penderia dan kamera yang dipasang di lif akan merekodkan data tentang pengendalian lif. Alat kecerdasan buatan kemudiannya akan menilai data untuk menentukan sama ada lif berfungsi dengan baik atau mungkin tidak berfungsi. Tindakan pembetulan proaktif kemudiannya boleh dilaksanakan sebelum lif berhenti berfungsi dengan baik.
Pemantauan Penghunian
Penggunaan kecerdasan buatan membantu pemilik bangunan menjejaki cara orang ramai menggunakan bangunan mereka. Oleh itu, sebagai pemilik anda boleh mewujudkan persekitaran kerja yang lebih selamat untuk pekerja anda. Infogrid ialah salah satu platform terbaik untuk sistem pemantauan penghunian di pasaran.
Jadikan AI berfungsi untuk anda
Faktor paling kritikal dalam teknologi bangunan pintar ialah ia berfungsi seperti yang dimaksudkan. Setiap pengurus pembinaan, pengarah operasi atau pemimpin kesihatan dan keselamatan boleh menyambung ke platform dan membuat keputusan berdasarkan data masa nyata, itulah sebabnya AI sangat berkuasa.
Ini adalah hasil daripada membina platform awan berskala yang membantu memantau dan mengambil tindakan ke atas apa sahaja daripada HVAC untuk mengakses kawalan kepada pengalaman penghunian kepada pengesanan kebakaran. Walau bagaimanapun, AI boleh digunakan oleh sesiapa sahaja; ia bukan hanya orang yang bertanggungjawab untuk menjalankan bangunan.
Hari ini, banyak bangunan pintar menyediakan teknologi mereka kepada setiap penduduk, sama ada mereka bekerja di pejabat, adalah guru, CEO atau jururawat. Dengan hanya satu ketukan jari, pelawat boleh menempah ruang mesyuarat atau suite operasi, mendapatkan arah dari A ke B, atau memaklumkan penyelenggaraan apabila timbul masalah dengan aplikasi telefon pintar khusus bangunan atau kampus.
Dengan melaksanakan teknologi AI yang betul dengan cara yang betul, syarikat pengurusan bangunan boleh berubah untuk menjadi lebih sejajar dengan perniagaan organisasi penyewa, menyampaikan pengalaman yang diperlukan dan dikehendaki oleh penyewa, serta menyokong kesihatan operasi dan kewangan mereka sendiri.
Selain itu, menjadikan bangunan lebih pintar akan membantu kami mengatasi beberapa halangan yang paling sukar, tidak kurang juga standard pelepasan sifar bersih dan kemampanan yang ketat yang perlu dipenuhi oleh perniagaan sekarang.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana kecerdasan buatan menjadikan bangunan pintar. 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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

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





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

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

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

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

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

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

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

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
