


Bandar pintar akan datang: Bagaimana kecerdasan buatan dan Internet Perkara mengubah kehidupan bandar
Apabila bandar di seluruh dunia menjadi lebih sesak dan kompleks, keperluan untuk penyelesaian yang inovatif dan cekap tidak pernah menjadi lebih besar. Bandar pintar – yang pernah dirasakan seperti impian paip futuristik – menjadi jawapannya, memanfaatkan teknologi termaju untuk mengoptimumkan infrastruktur, perkhidmatan dan sumber.
Bagi mereka yang ingin tahu tentang perkara yang menjadikan bandar itu benar-benar pintar, jangan lihat lagi daripada gandingan kecerdasan buatan (AI) dan Internet Perkara (IoT) yang berkuasa. Gabungan teknologi inovatif ini mengubah cara kita hidup dan berinteraksi dengan persekitaran bandar kita. Sebagai pengasas syarikat yang bekerjasama rapat dengan majlis perbandaran dan organisasi di seluruh dunia—dari Taiwan ke Mexico ke Filipina—saya berpeluang untuk melihat secara langsung betapa hebatnya teknologi ini apabila ia bekerjasama.
Dengan kecerdasan buatan dan Internet Perkara sebagai pemacu gelombang inovasi bandar seterusnya, bandar boleh berubah menjadi entiti dinamik dan responsif yang meningkatkan kehidupan penduduknya.
Teknologi mentakrifkan semula kehidupan bandar pintar
Perkataan "kecerdasan buatan" semakin banyak muncul, mengatasi genre fiksyen sains dan memasuki kehidupan seharian kita . Tetapi apakah sebenarnya maksud ini untuk sektor bandar pintar yang lebih luas? Kes penggunaannya selalunya lebih dekat dengan rumah berbanding robot yang kita lihat dalam filem.
Meter pintar, yang menggunakan penderia IoT untuk menjejak dan memantau penggunaan tenaga, ialah contoh utama kecerdasan buatan yang menjadikan bandar lebih pintar. Dengan memantau dan menganalisis penggunaan tenaga secara berterusan, meter pintar menyediakan data masa nyata kepada pentadbir bandar untuk mengoptimumkan penggunaan tenaga dan menjimatkan kos. Hasilnya ialah sebuah bandar pintar dan mampan. Ini hanyalah satu kes penggunaan dalam perpustakaan meter pintar.
Barcelona ialah contoh bandar pintar yang telah berjaya melaksanakan meter pintar untuk meningkatkan kecekapan tenaga dan mengurangkan kos. Pada tahun 2012, bandar ini menggunakan hampir 20,000 meter pintar untuk mengesan dan mengawal paras pengairan dan air dari jauh di taman bandar, meningkatkan penjimatan air sebanyak 25 peratus dan menjimatkan kira-kira $555,000 setiap tahun.
Satu lagi contoh teknologi IoT memacu gelombang inovasi bandar pintar seterusnya boleh dilihat di tiang utiliti pintar. Struktur pintar ini direka bentuk untuk menyediakan pelbagai fungsi seperti pencahayaan, sambungan wayarles dan pemantauan alam sekitar. Tiang pintar dilengkapi dengan pelbagai penderia dan kamera yang menangkap dan menghantar data dalam masa nyata, membolehkan pentadbir bandar membuat keputusan termaklum berdasarkan maklumat yang paling tepat dan terkini. Mereka juga boleh menyediakan akses internet berkelajuan tinggi. Dengan keupayaan mereka untuk menjadi tuan rumah pelbagai fungsi, kami menjangkakan tiang pintar untuk mengubah landskap bandar di seluruh dunia.
Kecerdasan buatan juga mula mengubah cara kita berfikir tentang pengangkutan bandar. Masa depan pengangkutan adalah autonomi, tetapi untuk konsep yang dahulunya terlalu jauh ini menjadi kenyataan, bandar mesti membuat pelaburan yang bijak dalam infrastruktur pintar. Untuk mencapai keadaan yang benar-benar autonomi, kenderaan mesti dapat mengesan persekitarannya dengan tepat, yang memerlukan penderia lanjutan dan peranti bandar pintar lain yang berfungsi bersama dalam rangka kerja yang saling berkaitan. Semasa kami menuju ke arah masa depan di mana kereta pandu sendiri adalah perkara biasa - sama ada mereka menghantar kami Uber Eats atau menjemput kami dari lapangan terbang - infrastruktur pintar akan menjadi kunci untuk membuka potensi penuh industri.
Menguasai Seni Pengurusan Bandar Pintar: Petua dan Amalan Terbaik
Menggunakan teknologi bandar pintar boleh menjadi satu tugas yang sukar, dengan kerajaan tempatan menghadapi cabaran mulai daripada kekurangan dana , Cabaran terdiri daripada kepakaran dan penyelarasan dalam kalangan pihak berkepentingan kepada halangan pengawalseliaan dan halangan persepsi awam. Walau bagaimanapun, terdapat beberapa amalan terbaik yang boleh diikuti oleh agensi kerajaan dan pemimpin teknologi untuk mengatasi halangan ini dan membuka jalan kepada inisiatif bandar pintar yang berjaya.
Visi dan strategi yang jelas untuk bandar pintar mesti dibangunkan terlebih dahulu. Adalah penting untuk memahami sebab komuniti ingin menggunakan amalan bandar pintar dan matlamat sebelum melabur. Adakah anda ingin menjadikan penduduk anda lebih selamat? Mungkin anda berada di tempat di mana bencana alam seperti taufan atau puting beliung berlaku dengan kerap, dan teknologi pintar boleh mengisi jurang kritikal dalam mengesan ribut dan melindungi orang serta harta benda. Ia mungkin semudah membayangkan bandar masa depan yang dipenuhi dengan teksi pandu sendiri. Walau apa pun matlamatnya, pemimpin bandar dan penyedia teknologi mesti bekerjasama untuk membangunkan garis besar dan komunikasi untuk memastikan pembelian daripada semua pihak berkepentingan yang diperlukan.
Pemimpin teknikal juga mungkin ingin melibatkan rakyat dan pihak berkepentingan dari awal proses perancangan dan pelaksanaan. Untuk membina bandar pintar yang benar-benar mengutamakan komuniti, ahli komuniti mesti terlibat di samping itu, pandangan mereka mesti didengari, dan adalah penting untuk membuka pintu secara aktif kepada soalan, maklum balas dan dialog yang berterusan. Ini memastikan bahawa rakyat memahami sepenuhnya cara teknologi itu akan berfungsi, serta tujuan dan kes penggunaan yang akan digunakannya.
Pembangunan bandar pintar adalah mahal, dan harga yang tinggi boleh menarik perhatian orang ramai. Penyedia teknologi harus mempertimbangkan untuk memanfaatkan infrastruktur sedia ada (jika boleh) untuk mencapai matlamat bandar pintar tanpa terlebih melabur. Sebagai contoh, pertimbangkan untuk memasang teknologi pintar yang boleh disepadukan dengan lancar ke dalam tiang lampu dan kamera sedia ada di seluruh bandar, menjimatkan wang yang boleh dibelanjakan dengan lebih baik di tempat lain.
Intinya ialah: untuk sebuah bandar menjadi benar-benar pintar, ia mesti mengutamakan penyelesaian berpaksikan rakyat yang menangani keperluan komuniti sambil memastikan privasi dan keselamatan data melalui dasar yang telus.
Meramalkan masa depan bandar pintar
Menjelang tahun 2023 dan seterusnya, penggunaan teknologi AI dan IoT dijangka akan mempercepatkan, membuat keputusan dipacu data dan Ramalan analisis akan memimpin jalan.Semasa teknologi berkembang, kita mesti mengambil pendekatan yang komprehensif untuk memastikan inisiatif bandar pintar memberi manfaat kepada semua rakyat dan mewujudkan masa depan yang lebih saksama dan mampan untuk semua orang.
Atas ialah kandungan terperinci Bandar pintar akan datang: Bagaimana kecerdasan buatan dan Internet Perkara mengubah kehidupan bandar. 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



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

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

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
