Jadual Kandungan
Kenal pasti arah aliran dan sediakan akses kepada data
Kemampanan adalah teras
Rumah Peranti teknologi AI 'Bagaimana Kepintaran Buatan Membantu Inovasi dan Pembangunan Mampan dalam Industri Hartanah'

'Bagaimana Kepintaran Buatan Membantu Inovasi dan Pembangunan Mampan dalam Industri Hartanah'

May 07, 2023 am 08:16 AM
AI industri hartanah

Bagaimana Kepintaran Buatan Membantu Inovasi dan Pembangunan Mampan dalam Industri Hartanah

Dengan peningkatan kecerdasan buatan (AI) dalam teknologi hartanah, model industri pembangunan hartanah berubah. Industri ini mempunyai sejarah lambat untuk menerima pakai teknologi baharu. Walau bagaimanapun, peningkatan kecerdasan buatan (AI) mengubah cara hartanah diurus, bangunan dibina dan dilaburkan, menyediakan penyelesaian yang lebih cekap dan kos efektif untuk menggalakkan pembangunan mampan sambil meminimumkan kesan alam sekitar.

Pencapaian inovatif ini bukan sahaja mengoptimumkan proses, ia juga mengubah cara keseluruhan industri beroperasi – lebih pantas, lebih pintar dan lebih mampan.

Kecerdasan buatan kini membantu pelabur membuat keputusan pelaburan yang lebih bijak, terutamanya dalam sektor hartanah. Kecerdasan buatan menggunakan algoritma yang berkembang untuk menganalisis data seperti aliran sewa dan nilai hartanah untuk memberikan cerapan berharga tentang pasang surut pasaran dan landskap sedia ada cadangan pelaburan yang berpotensi.

Menggunakan kriteria pembangunan mampan untuk menyaring hartanah bukan sahaja membantu pelabur memaksimumkan pulangan, tetapi juga menggalakkan pembangunan mesra alam.

Ia berpotensi untuk mengubah pembangunan hartanah dari segi perancangan projek, keputusan reka bentuk, pemilihan bahan, proses pembinaan, dan juga tingkah laku penyelenggaraan selepas pembinaan.

Kenal pasti arah aliran dan sediakan akses kepada data

Dari perspektif pembangun, teknologi hartanah dipacu AI boleh mengakses data dan mengenal pasti dengan pantas trend yang memberi kesan kepada keputusan bangunan mampan, bukan sahaja mengoptimumkan Keuntungan daripada hartanah dan juga mewujudkan cadangan nilai melalui perkembangan tersebut.

Ia membantu menambah baik reka bentuk untuk memenuhi piawaian alam sekitar, membolehkan penciptaan projek dengan jejak karbon yang jauh lebih rendah. Selain itu, ia menyediakan senario penilaian pra-pembinaan automatik untuk membantu mengenal pasti potensi risiko alam sekitar sebelum pembinaan bermula.

Kepintaran buatan membolehkan arkitek mereka bentuk bangunan dengan sistem pintar yang boleh mengesan penghunian atau keadaan luaran seperti cuaca dan melaraskan tahap pencahayaan dan suhu dengan sewajarnya. Ia juga merupakan alat yang berguna untuk membantu memilih bahan mesra alam dan mengurangkan sisa semasa pembinaan.

Dengan mengumpul maklumat daripada pelbagai sumber seperti kamera terma, penderia, pemeriksaan penyelenggaraan yang diperlukan boleh diramalkan walaupun sebelum ia berlaku, mengurangkan penggunaan tenaga dan mengenal pasti kemungkinan risiko keselamatan sambil menjimatkan masa, kerumitan dan wang. Kecerdasan buatan mempunyai potensi untuk mengurangkan penggunaan tenaga dengan ketara dengan mengautomasikan kawalan suhu dalam sistem HVAC. Sebagai contoh, dengan menggunakan penderia untuk memantau kehadiran manusia dalam ruang, AI boleh mengawal suhu bilik tanpa terlalu menekankan permintaan tenaga sistem HVAC.

Dengan penderia memantau penggunaan bateri dan penggunaan tenaga lain melalui suis, pemberitahuan penyelenggaraan tetap juga akan menambah nilai melalui penyelenggaraan ramalan pelbagai aset bangunan, seterusnya mengurangkan kos tenaga dan memastikan kemampanan selanjutnya.

Selain itu, algoritma kecerdasan buatan mampu menganalisis data tentang kesan bahan binaan dengan mengoptimumkan proses pembinaan. Dengan ciri ini, sumber boleh digunakan dengan lebih cekap - aset berharga untuk menjimatkan wang dalam dunia hari ini. Bagi pemaju hartanah, AI menawarkan banyak peluang untuk mencipta pembangunan yang lebih mampan dan berdaya tahan.

Kemampanan adalah teras

Dari perspektif pemilik rumah, penggunaan tenaga di rumah boleh dipantau dan cara untuk mengurangkan penggunaan boleh dicadangkan sambil menyediakan perkhidmatan yang mudah dan operasi penyelenggaraan yang dipermudahkan. Ia menyediakan makluman terperinci apabila terdapat potensi bahaya atau risiko, memberitahu pemilik rumah tentang keselamatan harta benda mereka.

Teknologi kecerdasan buatan boleh memberikan cerapan tentang corak penggunaan tenaga dan air, membantu pembangun mengenal pasti dan menyelesaikan ketidakcekapan infrastruktur. Sistem dan analitis yang didayakan AI memberikan pemilik rumah data yang boleh digunakan untuk mengurangkan kos dan meningkatkan pengalaman pengguna.

Pendekatan dipacu data ini mengoptimumkan penggunaan tenaga, mengurangkan pembaziran dan membolehkan penjimatan kos dan pengalaman pengguna yang dipertingkatkan, dan juga membantu mengenal pasti jejak karbon dan mengimbanginya dengan sewajarnya.

Selain itu, penyelesaian seperti AI chatbots merevolusikan industri perkhidmatan pelanggan, membolehkan pembangun dan ejen menyediakan perkhidmatan yang komprehensif seperti analisis pasaran hartanah automatik dan cadangan yang diperibadikan.

Pelanggan boleh menggunakan alatan ini untuk mendapatkan respons segera kepada pertanyaan mereka, bersama-sama dengan pilihan yang disesuaikan dengan pilihan peribadi mereka, menghasilkan kepuasan pelanggan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Apabila berpindah, penyewa boleh menikmati kemudahan seperti pembayaran sewa automatik dan penyelesaian automasi rumah.

Terima kasih kepada penderia dan sistem pemantauan dipacu AI, penggunaan tenaga sedang dioptimumkan, manakala sisa dan kerosakan ekologi dikurangkan dengan pantas. Selain itu, ini juga menggalakkan orang ramai untuk membangunkan tabiat hidup yang lebih sihat dan perubahan tingkah laku yang lebih positif. Wujudkan ruang hidup dan kerja yang lebih sihat untuk penghuni dengan memantau kualiti udara dalaman.

Selain itu, amalan pembinaan mampan boleh mengurangkan pelepasan karbon dan penggunaan tenaga dengan ketara. Dengan memanfaatkan kuasa platform pengurusan hartanah AI, keperluan penyewa dapat dipenuhi dengan lebih cekap, pembayaran sewa boleh diautomasikan, dan penyewa boleh diberikan pengalaman pengguna yang lebih baik yang meningkatkan kesetiaan. Oleh itu, industri hartanah mesti seiring dengan teknologi inovatif ini untuk meningkatkan tahap kecekapan di samping menggalakkan kelestarian dan gaya hidup sihat.

Namun, kita harus sedar bahawa kecerdasan buatan tidak seharusnya menggantikan interaksi dan pertimbangan manusia dalam bidang hartanah. Walaupun AI boleh menjana data dan pengetahuan yang tidak ternilai, pengalaman manusia masih diperlukan untuk membuat keputusan yang baik sambil memastikan penggunaan teknologi yang beretika.

Atas ialah kandungan terperinci 'Bagaimana Kepintaran Buatan Membantu Inovasi dan Pembangunan Mampan dalam Industri Hartanah'. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

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

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1664
14
Tutorial PHP
1268
29
Tutorial C#
1246
24
Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI 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 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

Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool 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

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi 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

Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu 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

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 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

SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. 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

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama 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

See all articles