


Kecerdasan buatan memasuki dunia tumbuhan hijau, dan pasaran halaman pintar mula terbentuk
Teks/Stephen Wunker
Sudah dua dekad sejak penggunaan rumah pintar dalam pasaran pengguna untuk menyediakan perlindungan untuk penyelenggaraan rumah dan keselamatan rumah melalui gabungan penderia suhu, air dan gerakan. Walaupun laman pintar merupakan konsep yang sedang berkembang, ePlant permulaan percaya mereka memahami arah aliran ini.
Menurut Ketua Pegawai Eksekutif ePlant, Graham Hine, “Bukan sahaja orang sukakan pokok, halaman mempunyai kesan yang mengejutkan terhadap nilai hartanah Menurut laporan National Association of Realtors, Ia dikatakan bahawa reka bentuk landskap boleh menjejaskan harga jualan rumah sehingga 30%. Meningkatkan kesihatan pokok landskap mempunyai kesan emosi dan kewangan.
Sebelum ini, penyelesaian penyelenggaraan pokok yang betul adalah rumit untuk dikendalikan dan hasilnya tidak memuaskan. Belajar tentang tingkah laku pokok yang buruk memakan masa dan terdedah kepada kesilapan, tetapi pemilik rumah boleh bekerja keras dan belajar. Oleh kerana simptom penyakit pokok adalah terhad, memasukkan foto pokok ke dalam sistem komputer boleh mengakibatkan penjanaan banyak penunjuk palsu. Bukan untuk mereka yang lemah, kerana ukuran terperinci memerlukan penggunaan tampalan penderia, bateri, panel solar, radio dan pendawaian antena.
Pelan baharu
ePlant yakin bahawa ia telah menemui penyelesaian yang lebih elegan, berkat kemajuan pesat kecerdasan buatan. Sistem yang disebutkan Hayne disediakan untuk memasang skru diameter 3.2mm di dalam pokok dan menyambungkannya ke sensor. Penderia boleh mengesan perubahan skala mikron dalam diameter batang pokok. Apabila pokok mengalirkan air sebagai proses metabolik utamanya, diameter batang berubah sepanjang hari dalam julat yang lebih kurang sama dengan lebar rambut manusia. Seperti nadi manusia, ini memberitahu kita banyak perkara. Apabila digabungkan dengan data cuaca dan pengairan, kita boleh mengkaji cara pokok bertindak balas terhadap peristiwa ini. ”
Data dihantar melalui rangkaian wayarles jarak jauh ke gerbang yang disambungkan ke Internet, dan sistem kecerdasan buatan ePlant kemudiannya boleh mengaitkan bacaan pokok dengan data atmosfera, tindak balas pokok lain dan banyak lagi untuk mencipta model rangsangan dan tindak balas. Meramalkan tingkah laku pokok yang sihat dan rosak ialah cara model dioptimumkan melalui pembelajaran mesin, iaitu cara algoritma kecerdasan buatan berfungsi.
juga adalah AI generatif
Bukan itu sahaja, ePlant menggabungkan output AI algoritma ini dengan enjin perbualan AI generatif untuk mempersembahkan hasil dalam bentuk teks yang menarik, membolehkan "pokok" berbual dengan pemiliknya tentang keadaan dan keperluan mereka. Pokok itu boleh dibincangkan berkenaan dengan tindak balasnya terhadap kelembapan, risiko kerosakan serangga, dsb., apabila ditanya.Kenapa awak buat begini? "Orang ramai cenderung menggunakan aplikasi sekali sahaja dan melupakannya. Kami percaya mengubah proses itu menjadi pengalaman yang menyeronokkan adalah kunci untuk memastikan ia menjadi produk pengguna yang berjaya," kata Hayne
Medan permohonan baharu
Syarikat lain dalam industri menumpukan pada aspek lain halaman pintar, seperti pencahayaan dan sistem pemercik, manakala Hain menumpukan pada bidang aplikasi lain seperti kegunaan pertanian. Sebagai contoh, dia berkata ladang anggur tidak mahu terlalu banyak air supaya anggur mati, tetapi anda mahu mendapatkan jumlah kemanisan yang betul. Anda juga tidak mahu berada di bawah air, kerana ini akan mengurangkan pengeluaran buah. Jadi mendapatkan keseimbangan yang betul adalah sebahagian daripada pertanian ketepatan. ”ePlant sedang menyelidik penggunaan penderia untuk menilai aspek seperti penyerapan karbon, kesihatan hutan dan penyebaran penyakit. Walaupun data satelit pada masa ini merupakan cara utama untuk menjejaki faktor-faktor ini, maklumat peringkat sensor menyediakan set pembolehubah yang luas yang boleh dinilai.
Atas ialah kandungan terperinci Kecerdasan buatan memasuki dunia tumbuhan hijau, dan pasaran halaman pintar mula terbentuk. 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
