Peranan kecerdasan buatan dan data besar dalam kecekapan tenaga
Peningkatan kepadatan penduduk dan perkembangan teknologi telah membawa kepada tabiat dan cara baru untuk membayangkan kehidupan. Pada masa yang sama, disebabkan penyertaan dan perkaitan tenaga yang tinggi dalam pembangunan sosial dan pertumbuhan ekonomi negara kita, permintaan tenaga juga telah mengalami pertumbuhan selari. Kesan langsung tenaga terhadap produktiviti, kesihatan, pendidikan, bekalan, komunikasi, dll. mentakrifkannya sebagai faktor asas.
Adalah jelas bahawa tenaga adalah elemen penting, tetapi akibat negatifnya seperti: kemerosotan alam sekitar, kehabisan sumber dan pergantungan tenaga telah membawa alternatif dan/atau penyelesaian kecekapan tenaga menjadi perhatian.
Teknologi baharu menjadi semakin menonjol dalam menghadapi keperluan yang mengejutkan untuk mengurangkan pelepasan gas dan membangunkan model ekonomi yang lebih mampan dan ekologi. Oleh itu, perniagaan dan institusi sedang melaksanakan teknologi seperti kecerdasan buatan dan data besar untuk menambah baik alternatif.
Menjimatkan Tenaga
Sebagai pengguna tenaga utama, sektor perindustrian sedang mencari untuk meningkatkan kecekapan tenaga melalui pengumpulan dan visualisasi data untuk mengelakkan pembaziran tenaga dan mencapai simpanan pintar.
Istilah kecekapan tenaga boleh digunakan dalam banyak aspek, seperti penggunaan tenaga, proses pengeluaran, perusahaan dan institusi, rantaian nilai, dll. Jadi apakah kecekapan tenaga? . Mengguna pakai penyelesaian teknologi ini bukan sahaja membawa kelebihan daya saing, tetapi juga membantu memperbaiki keadaan alam sekitar, sosial dan ekonomi.
Ringkasnya, ia melibatkan pengurangan kehilangan tenaga dan penggunaan tenaga serta bahan mentah lain semasa pengeluaran.
Kecerdasan buatan berkembang pesat kerana data besar
Manusia ialah orang yang sentiasa menghasilkan maklumat, maklumat yang dikumpul dan dianalisis oleh sistem data besar. Perkembangan kecerdasan buatan didorong oleh peningkatan berterusan dalam data dan pecutan kelajuan pemprosesan, yang membolehkan penyepaduan sejumlah besar data berinteraksi.
Dalam erti kata lain, menggunakan maklumat sebagai sumber pembelajaran dan menggunakannya untuk membangunkan penyelesaian yang mengurangkan, malah mencegah, kerosakan ialah apa yang kini kita panggil kecerdasan buatan.
Dalam subjek Kecerdasan Buatan, terdapat pelbagai jenis Kecerdasan Buatan membolehkan mesin mensimulasikan pembelajaran Mesin (ML) adalah subkategori Kepintaran Buatan, di mana manusia membuat mesin bertindak mengikut Data mengenal pasti corak untuk membuat ramalan Pembelajaran mendalam (DL) ialah subkategori pembelajaran mesin di mana mesin dapat menaakul dan belajar sendiri.
Ringkasnya, pengurusan dan pemprosesan sejumlah besar data ialah alat Asas.
Kecerdasan Buatan dan Data Besar Perindustrian
Sektor perindustrian memfokuskan penggunaan penderia pintar untuk mendapatkan pemahaman terperinci tentang setiap bahagian pengeluaran proses, seterusnya mengumpul Data yang telah diproses, disimpan, dan seterusnya ditukar kepada maklumat kualitatif.
Penggunaan kecerdasan buatan dan data besar dihargai kerana aplikasinya yang sangat baik dalam pengurusan tenaga melalui pengumpulan data, analisis dan pengoptimuman autonomi.
● Penambahbaikan proses dan pengoptimuman prestasi
● Laksanakan sistem penyelenggaraan ramalan yang membantu meningkatkan perkhidmatan dan menjimatkan kos
● Kecekapan proses mendapat manfaat daripada fleksibiliti dan kebolehsuaian bekerja dalam awan.
● Makluman kerosakan dan proaktif pantas pada barisan pengeluaran.
Aplikasinya di kilang memungkinkan untuk mentafsir penjanaan dan pengumpulan maklumat dari mana algoritma dapat mencari titik prestasi optimum di kawasan pengeluaran, serta dalam unit kawalan dan pentadbiran.
Bangunan pintar tidak dapat dipisahkan daripada kecerdasan buatan dan data besar
Peningkatan dalam permintaan tenaga dan kekurangan sumber di negara yang terlalu ramai penduduk telah membawa kepada pembangunan di bandar Perkembangan seperti menyediakan sistem pintar dalam bangunan untuk meningkatkan kecekapan dan mengurangkan kesan alam sekitar. Kemunculan konsep bangunan pintar telah membawa kepada pembentukan bandar pintar atau bandar pintar, yang menggabungkan idea bangunan pintar.
Melaksanakan teknologi kecekapan tenaga di bandar telah menjadi kenyataan. Dengan mengumpul, memproses dan menganalisis beribu-ribu keping data, bangunan pintar boleh mengurus tenaga dan bekalan sumber lain dengan berkesan.
Tujuan menggunakan teknologi berimpak tinggi adalah untuk mewujudkan tabiat penggunaan baharu, menambah baik pengurusan sumber dan menggalakkan penggunaan tenaga boleh diperbaharui. Dengan kata lain, infrastruktur bandar menyesuaikan diri dengan perubahan persekitaran.
Atas ialah kandungan terperinci Peranan kecerdasan buatan dan data besar dalam kecekapan tenaga. 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
