Inventori kegunaan utama kecerdasan buatan dan Internet Perkara
COVID-19 telah mempromosikan pembangunan teknologi baharu pada kelajuan yang tidak pernah berlaku sebelum ini. Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin diklasifikasikan sebagai keluarga baharu teknologi baru muncul, bersama-sama dengan automasi, dron, rantaian blok dan Internet of Things. Walau bagaimanapun, penerimaan mereka masih ketinggalan dari segi kes penggunaan perniagaan. Jurang antara prospek dan keuntungan teknologi baru muncul telah menukar fokus teknologi baru muncul kepada kes penggunaan perlombongan untuk kecerdasan buatan dan Internet Perkara.
Kedua-dua teknologi ini telah mendahului senarai untuk tahun ketiga berturut-turut kerana sejumlah besar kes penggunaan menunjukkan kuasa kecerdasan buatan dan penyelesaian IoT untuk membantu perusahaan meningkatkan kecekapan, menjimatkan masa dan meningkatkan hasil. Senarai 10 Teknologi Baru Muncul Teratas 2021 melihat dengan lebih mendalam tentang kecerdasan buatan dan Internet of Things, menunjukkan cara mereka mengubah perniagaan.
Lima realisasi utama kecerdasan buatan
1 Jualan Seks Ramalan mengutamakan petunjuk dengan menapis petunjuk yang tidak layak, membolehkan wakil jualan menghabiskan lebih banyak masa pada petunjuk yang lebih cenderung untuk menukar. Hari ini, banyak platform jualan dan pemasaran menyertakan modul pemarkahan yang meramalkan hasil dan mencipta kempen yang direka untuk menjana petunjuk berkualiti lebih tinggi.
Bagaimanakah kecerdasan buatan membantu meramalkan jualan, pemarkahan utama?
Kecerdasan buatan membolehkan keutamaan prospek jualan yang lebih berkesan melalui pemarkahan petunjuk dan menyediakan analisis masa nyata yang terperinci. Apabila lebih banyak data tersedia, algoritma ramalan bertambah baik dan corak pembelian muncul, meningkatkan kualiti ramalan dan memudahkan usaha jualan.
2. Pengurusan perhubungan pelanggan dan pengoptimuman penyampaian perkhidmatan
Sistem pengurusan perhubungan pelanggan dan pengoptimuman penyampaian perkhidmatan menjejak dan menganalisis corak pembelian dan penggunaan pelanggan untuk meningkatkan kecekapan dan keuntungan jualan kebolehan. Wakil jualan menggunakan data ini untuk lebih memahami pelanggan mereka dan mengenal pasti peluang jualan silang dan jualan tinggi.
Bagaimana sistem ini memanfaatkan kecerdasan buatan
Transaksi pelanggan menjadi lebih besar dan lebih kompleks, yang bermaksud terdapat lebih banyak lagi data tersedia, yang juga bermakna urus niaga adalah lebih kompleks. Kecerdasan buatan boleh memproses data ini dengan berkesan untuk mengesan corak dan memberikan cerapan pelanggan yang tepat, membolehkan perniagaan membuat keputusan yang lebih baik sepanjang kitaran jualan.
3. Pembantu Digital/Chatbot
Chatbots dan pembantu digital ialah aplikasi yang menggunakan teks atau teks-ke-ucapan untuk menjalankan perbualan dalam talian. Ini membolehkan perniagaan meningkatkan skala dengan memanfaatkan sumber sedia ada sambil masih menyampaikan pengalaman pelanggan manusia.
Cara Chatbots Memanfaatkan Kepintaran Buatan
Aplikasi ini belajar daripada pertanyaan pelanggan terdahulu, mengenali corak dan meramalkan tingkah laku pelanggan masa hadapan. Bot juga boleh digunakan untuk mentafsir corak pertuturan manusia dan memberikan jawapan dalam antara muka intuitif menggunakan pemprosesan bahasa semula jadi.
4. Pengesanan ancaman keselamatan siber
Apabila perusahaan menggunakan platform keselamatan siber yang dikuasakan kecerdasan buatan, mereka boleh meningkatkan keselamatan mereka terhadap serangan siber. Platform pengesanan ancaman keselamatan siber dikuasakan AI yang menggunakan pembelajaran mesin untuk menganalisis data sejarah, meramal dan mengesan potensi ancaman siber.
Bagaimana kecerdasan buatan boleh meningkatkan platform pengesanan ancaman keselamatan siber
Kecerdasan buatan membenarkan analisis jumlah data yang besar, mengesan ancaman yang diketahui dalam masa nyata sementara memaksimumkan Mengurangkan kerosakan dan kehilangan data.
5. Pemasaran Automatik
Alat dipacu AI menggabungkan data daripada pelbagai sumber untuk menyusun analitik ramalan secara automatik tentang pelanggan untuk mendapatkan cerapan tentang pilihan mereka, Dengan itu mencipta kempen pemasaran yang menyasarkan mereka sebagai petunjuk yang berkelayakan.
Perisian kecerdasan buatan mengumpul data untuk memahami kitaran dan motivasi pembelian pelanggan, membolehkan syarikat berkomunikasi dengan berkesan dan menyampaikan maklumat jualan pada masa terbaik tanpa campur tangan manusia.
Lima kes aplikasi IoT utama
1. Pemantauan aset
Penjejakan aset melalui keseluruhan kemudahan, seperti bangunan, gudang Kesan aset dan penggunaannya dalam masa nyata di seluruh rumah, halaman atau kampus anda, mengautomasikan pengurusan peralatan dan inventori yang intensif buruh dan rawan ralat.
Cara IoT digunakan untuk penjejakan aset
Penderia IoT dibina ke dalam atau disambungkan ke peranti untuk mengumpul data lokasi dan penggunaan masa nyata. Maklumat ini kemudiannya dimajukan kepada perisian pengurusan berpusat untuk pemprosesan dan analisis.
2. Pemantauan Industri
Dengan memantau keadaan aset, meramalkan penyelenggaraan dan memastikan kualiti, pemantauan industri meningkatkan pembuatan, perlombongan, minyak dan gas, utiliti dan Prestasi, produktiviti dan kecekapan proses perindustrian dalam industri lain.
Apakah peranan IoT dalam pemantauan industri
Penderia dan penggerak pintar digunakan dalam pemantauan industri untuk menilai status mesin dan meletakkan Pemindahan maklumat kepada perisian pengurusan berpusat.
3. Pengenalan Pintar
Dengan mengeluarkan nombor pengenalan berasaskan sensor kepada pekerja dan tetamu, perniagaan boleh mengambil kaedah yang mudah dan canggih untuk mengenal pasti, mengesan dan menyasarkan kemudahan mereka. akses selamat kepada pekerja.
Cara Pengenalan Pintar memanfaatkan Internet Perkara
Pengenalan Pintar ialah penjejak mudah alih bersaiz kad ID yang menggunakan penderia IoT terbenam untuk penjejakan , pemberitahuan kawasan, dan pemantauan keselamatan pekerja menyediakan geolokasi yang tepat dan berterusan.
4. Pengurusan Armada
Pengurusan armada membolehkan pengurus armada mengautomasikan proses dengan menyediakan keterlihatan masa nyata ke dalam penyelenggaraan kenderaan, penggunaan dan prestasi pemandu.
Apakah peranan IoT dalam pengurusan armada
Pengurusan armada menggunakan sensor telematik yang dipasang pada kenderaan yang menghantar data kembali Perisian pengurusan yang membolehkan perniagaan untuk memperuntukkan sumber dengan lebih baik, merancang dan menyesuaikan diri dengan keadaan yang berubah-ubah.
5. Bangunan Pintar
Bangunan Pintar membolehkan perniagaan memantau dan mengawal pelbagai ciri bangunan untuk mengoptimumkan persekitaran dan operasi bangunan, seperti mengautomasikan dan mengawal keselamatan atau penyaman udara .
Bagaimana IoT boleh digunakan dalam bangunan pintar
Perniagaan boleh menggunakan penderia dan perisian yang disambungkan untuk memantau, mengurus dan menganalisis berbilang sistem bangunan, Gain pandangan tentang corak dan trend untuk mengoptimumkan operasi bangunan atau kampus.
Atas ialah kandungan terperinci Inventori kegunaan utama kecerdasan buatan dan Internet Perkara. 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
