Internet Perkara adalah tunjang evolusi kecerdasan buatan
Kecerdasan buatan (AI) dan Internet of Things (IoT) ialah dua daripada teknologi yang paling mengganggu pada zaman kita, yang mampu mengesan, mengesan, mendengar, meramal dan akhirnya membantu orang ramai. Bersama-sama, mereka membentuk sinergi berkuasa yang boleh mengubah industri, meningkatkan kecekapan dan mencipta nilai baharu untuk perniagaan dan pengguna.
Kecerdasan buatan ialah keupayaan mesin untuk melaksanakan tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia, seperti penaakulan, pembelajaran dan membuat keputusan. Internet of Things ialah rangkaian objek fizikal yang dibenamkan dengan penderia, perisian dan ketersambungan yang membolehkan mereka mengumpul dan bertukar data dengan peranti dan sistem lain.
Pertumpuan kecerdasan buatan dan Internet Perkara menarik pelaburan yang besar. Diramalkan bahawa perbelanjaan global untuk kecerdasan buatan dan Internet of Things akan mencecah AS$1.1 trilion tahun ini. Penyepaduan AI dan IoT dijangka dapat mengubah operasi dan teknologi maklumat, dengan itu mengubah proses, prosedur dan proses serta platform yang dipacu perisian.
Memandangkan bilangan peranti yang disambungkan terus meningkat, begitu juga potensi kecerdasan buatan untuk menganalisis dan memproses data yang dijana oleh "benda" ini, terutamanya sejumlah besar peranti yang kelihatan bersambung dan terputus sambungan sebelum ini. sumber data terbuka. Dengan pertumbuhan kukuh pasaran kecerdasan buatan, saiz pasaran global akan mencecah AS$119.78 bilion pada 2022 sahaja, dan pasaran dijangka mencecah AS$1,597.1 bilion menjelang 2030, dengan kadar pertumbuhan tahunan kompaun berdaftar sebanyak 38.1% dari 2022 hingga 2030 .
Masalahnya ialah pengguna mula mendapat intuitif (hasil yang dijangka dilihat oleh pengguna, tetapi memerlukan data untuk menyokong) dan bukan intuitif (hasil yang hanya boleh dikenal pasti oleh data dan trend analisis) cerapan, yang Memberi peserta baharu yang mengguna pakai perniagaan sedia ada dan perniagaan yang lebih ramping, bermakna, dilengkapi AI satu kelebihan yang besar.
Internet Perkara ialah pemangkin untuk kemajuan dan penggunaan kecerdasan buatan dan akan menghadapi gangguan besar-besaran terhadap cara kita bekerja. Puncak perubahan pastinya terletak dalam diri kita.
IoT menjana sejumlah besar data, mewujudkan permintaan untuk kecerdasan buatan
Seperti yang telah kita baca, IoT berkembang pada kadar yang tidak pernah berlaku sebelum ini Jana besar jumlah data. Bilangan peranti yang disambungkan dijangka mencecah 30 bilion menjelang 2025, menjana 79.4zb data setiap tahun. Jumlah data yang begitu besar tidak boleh diproses dan dianalisis dengan berkesan oleh manusia sahaja.
Algoritma kecerdasan buatan memberikan cerapan tentang potensi isu dan peluang perniagaan dengan mengenal pasti corak dalam peristiwa dan interaksi fizikal dan maya serta meramalkan interaksi berdasarkan kesan atau keterukan, kemungkinan dan penilaian risiko ke bawah perkara yang mungkin berlaku untuk membantu menguruskan banjir data ini. Sama pentingnya, ia menghantar arahan kepada orang atau sistem yang betul.
Walaupun bilangan titik akhir IoT akan terus berkembang pada kadar yang stabil, daya penggerak untuk penggunaan ini terletak pada perniagaan yang unik dan mengutamakan pengguna yang kedua-dua teknologi ini akan membuka kunci Bilangan kes penggunaan. Apabila perusahaan besar masih bergelut dengan kumpulan data dan pelbagai projek serta produk yang bercanggah, cabaran untuk memiliki lebih banyak data daripada idea dan penyelesaian kekal.
Walau bagaimanapun, kelajuan "manusia" di mana AI menapis dan mentafsir data bermakna mendengar, mentafsir dan bertindak balas kepada data yang diterima daripada beribu-ribu kepada berjuta-juta penderia akan Mencipta ruang untuk gandaan tinggi pada ROI bagi inisiatif tersebut.
Disebabkan "kebaruan" teknologi dan kebaharuan konsep, konsep kembar digital dan metaverses perusahaan masih tidak dapat dicapai oleh kebanyakan perusahaan. Walau bagaimanapun, ini tidak menghalang entiti yang sama daripada membuka titik data yang boleh dikumpul untuk "mendigitalkan" operasi mereka untuk memahami proses tertentu, kawasan, peralatan seperti saluran pengeluaran, rangkaian selular, komponen aset kritikal dan titik kegagalan. Semua ini membolehkan kita memahami apa yang sedang berlaku, apa yang mungkin berlaku seterusnya, dan apa yang perlu dilakukan seterusnya.
IoT dan AI sedang merevolusikan industri
Semasa kita membaca ini, gabungan IoT dan AI merevolusikan industri Mengubah industri, dan ia berlaku tanpa pengawasan manusia. AIoT boleh digunakan untuk mengoptimumkan prestasi rangkaian, mengurangkan masa henti dan meningkatkan pengalaman pelanggan dalam industri telekomunikasi.
Sebagai contoh, dengan memanfaatkan penderia IoT dan algoritma AI, industri telekomunikasi boleh memantau trafik rangkaian, meramalkan gangguan dan mencegah masalah sebelum ia memberi kesan kepada pelanggan dengan memahami komponen yang gagal atau berkemungkinan untuk gagal. Ambil inisiatif untuk menyelesaikan masalah. Mereka juga boleh mengenal pasti peristiwa luar biasa, seperti pecah rumah dan kecurian, dan memberi amaran kepada pasukan terlebih dahulu, sambil menggabungkan teknologi canggih seperti analitik kamera, penderia gerakan dan teknologi halus seperti dron, penderia getaran, kunci pintar dan banyak lagi.
Pelombong boleh meningkatkan keselamatan dan meningkatkan piawaian ESG (Persekitaran, Sosial dan Tadbir Urus) sambil memantau produktiviti, mengesan anomali dan meramalkan kegagalan sebelum ia berlaku untuk memperoleh manfaat yang ketara.
Pemilik hartanah boleh memahami penggunaan utiliti berdasarkan data penghunian semasa dan meramalkan trend untuk memaklumkan kakitangan dan sistem pengurusan aset dan proses hiliran seperti HVAC, meja, jadual pembersihan, Bilik mesyuarat, tempat letak kereta , pencahayaan, persekitaran, peruntukan kos dan banyak lagi. Ini membolehkan bangunan merasakan dan merasakan tempatnya, yang bukan sahaja menjimatkan wang tetapi juga membantu orang ramai bekerja dengan lebih cekap dan selamat.
Untuk memanfaatkan kuasa AI dan IoT, perniagaan perlu mengatasi beberapa cabaran, seperti:
Kualiti Data: AI dan IoT bergantung pada sejumlah besar data untuk berfungsi dengan berkesan. Tidak semua data boleh dipercayai, tepat atau berkaitan. Perniagaan perlu memastikan kualiti data dengan melaksanakan dasar dan piawaian tadbir urus data.
Keselamatan Data: Kecerdasan Buatan dan IoT menimbulkan risiko besar kepada privasi dan keselamatan data. Pengendali data perlu melindungi data daripada akses, penggunaan atau pendedahan yang tidak dibenarkan dengan menggunakan teknologi penyulitan, pengesahan dan kebenaran.
Tadbir Urus Data: AIoT hanya akan berjaya jika data berkualiti tinggi, terkini dan boleh dipercayai disediakan melalui persekitaran yang menyokong penyepaduan atau pengekstrakan pantas daripada stor data ini ;Ini juga bermakna memastikan bahawa aspek manusia, proses dan teknologi data berada di barisan hadapan dalam memacu transformasi ini.
Etika Data: Kecerdasan Buatan dan Internet Perkara menimbulkan persoalan etika tentang kesan teknologi terhadap hak asasi manusia, maruah dan autonomi. Perniagaan perlu memastikan penggunaan AI dan IoT mereka selari dengan nilai dan prinsip mereka dan mengawal sejauh mana AI mewakili mereka.
Ringkasan
Gabungan IoT dan AI ialah gabungan hebat yang mencipta peluang untuk inovasi dan transformasi merentas industri. Memandangkan Internet of Things terus menjana sejumlah besar data, kecerdasan buatan akan memainkan peranan dalam mengelas, menapis, menyoal, mengenal pasti dan memberi amaran, memainkan peranan penting dalam mengurus dan memahami maklumat ini. Akhirnya, membantu orang melakukan lebih banyak dengan kurang melalui data dan pembelajaran mesin.
Apabila antara muka pengguna berkembang untuk memenuhi kadar penggunaan data dan "kemanusiaan" teknologi yang selanjutnya meresap ke dalam kehidupan seharian kita, tempat kerja menjadi lebih cekap, produktif dan potensi seksual yang mampan akan menyusul. Masa depan kecerdasan buatan dan Internet of Things (AIoT) bukan sahaja cerah, tetapi juga kritikal untuk kemajuan Revolusi Perindustrian Keempat.
Atas ialah kandungan terperinci Internet Perkara adalah tunjang evolusi kecerdasan buatan. 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

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

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 |. 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
