Jadual Kandungan
SISTEM PEMANTAUAN PINTAR
SISTEM PENGGERA PINTAR
Pengecaman dan Perintah Suara
Kepolisan Ramalan dan Pencegahan Jenayah
Perkhidmatan Kecemasan Automatik
Potensi kesan kecerdasan buatan terhadap keselamatan rumah masa hadapan
Ringkasan - Masa depan keselamatan rumah adalah kecerdasan buatan
Rumah Peranti teknologi AI Bagaimana kecerdasan buatan boleh digunakan untuk keselamatan rumah

Bagaimana kecerdasan buatan boleh digunakan untuk keselamatan rumah

Jul 10, 2023 pm 11:38 PM
AI

Bagaimana kecerdasan buatan boleh digunakan untuk keselamatan rumah

Peningkatan kecerdasan buatan telah memberi impak besar kepada banyak industri, termasuk keselamatan rumah. Kecerdasan buatan sedang merevolusikan cara pemilik rumah melindungi rumah mereka dengan menggunakan kecerdasan dan kebolehsuaian pada kamera pengawasan dan sistem keselamatan. Kejayaan teknologi ini memberikan pemilik rumah lebih kawalan, keselamatan yang dipertingkatkan dan rasa aman yang lebih besar. Walaupun kecerdasan buatan telah meningkatkan keselamatan rumah dengan ketara, tetap penting untuk menyimpan senarai tukang kunci yang terkini sekiranya berlaku kecemasan. Artikel ini meneroka peranan kecerdasan buatan dalam keselamatan rumah dan cara ia boleh membantu mewujudkan persekitaran hidup yang lebih selamat.

SISTEM PEMANTAUAN PINTAR

Kecerdasan buatan telah merevolusikan sistem pengawasan, membawanya melangkaui pengesanan gerakan mudah. Penyepaduan kecerdasan buatan membolehkan sistem ini membezakan antara jenis gerakan yang berbeza, seperti haiwan melesat di hadapan kamera, kereta yang memandu, atau orang asing yang berlama-lama di hadapan pintu. Keupayaan ini sangat mengurangkan penggera palsu dan menumpukan perhatian kepada potensi ancaman.

Sistem seperti Google Cam IQ menggunakan kecerdasan buatan untuk memberikan pengecaman muka. Ciri ini akan memberi amaran kepada pemilik rumah apabila orang yang tidak dikenali ditemui dan menandakan wajah yang dikenali ke dalam pangkalan data individu yang dikenali. Pemantauan pintar sedemikian memberikan pemilik rumah makluman yang tepat dan relevan, membolehkan mereka bertindak balas dengan segera kepada sebarang ancaman keselamatan yang berpotensi.

SISTEM PENGGERA PINTAR

Sistem penggera kecerdasan buatan menambah keselamatan tambahan pada rumah. Makluman ini menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk mengenal pasti corak dalam gaya hidup pemilik rumah. Dari masa ke masa, sistem ini belajar apabila penghuni biasanya keluar atau pulang, apabila lampu dihidupkan atau dimatikan, malah boleh menyesuaikan diri dengan perubahan dalam corak ini.

Jika sebarang aktiviti berlaku di luar mod pembelajaran ini, pemilik rumah akan dimaklumkan oleh sistem penggera. Contohnya, jika pintu depan dibuka pada masa semua orang sepatutnya berada di tempat kerja atau sekolah, sistem akan mengenali anomali ini dan mencetuskan penggera. Jenama seperti Honeywell dan ADT menyepadukan kecerdasan buatan ke dalam sistem penggera mereka untuk menjadikannya lebih pintar dan lebih intuitif.

Pengecaman dan Perintah Suara

Pembantu suara kecerdasan buatan seperti Alexa Amazon, Pembantu Google dan Siri Apple telah menjadi sebahagian daripada banyak rumah pintar. Pembantu suara kini bukan sahaja boleh mengawal lampu dan melaraskan termostat, tetapi juga boleh disepadukan dengan sistem keselamatan.

Pemilik rumah boleh menggunakan arahan suara mudah untuk mempersenjatai atau melucutkan senjata sistem keselamatan mereka, mengunci atau membuka kunci pintu mereka, malah meminta kemas kini status keselamatan. Kawalan suara ini menjadikan keselamatan rumah lebih mudah dan lebih mudah untuk diurus dan berinteraksi dengan sistem keselamatan.

Kepolisan Ramalan dan Pencegahan Jenayah

Kecerdasan buatan juga telah mencapai kemajuan dalam meramal dan mencegah jenayah. Algoritma kecerdasan buatan menganalisis data jenayah daripada pelbagai sumber untuk meramalkan potensi titik panas jenayah. Ramalan ini boleh memaklumkan rondaan penguatkuasa undang-undang dan mempengaruhi keputusan keselamatan pemilik rumah.

Perniagaan seperti PredPol menyediakan perisian kepolisan ramalan kepada agensi penguatkuasaan undang-undang, manakala aplikasi Ring’s Neighbors membenarkan pemilik rumah berkongsi rakaman keselamatan dan maklumat keselamatan dengan komuniti. Sistem berkuasa AI ini secara proaktif mengenal pasti dan bertindak balas terhadap potensi risiko keselamatan untuk meningkatkan keselamatan di seluruh komuniti.

Perkhidmatan Kecemasan Automatik

Dalam kecemasan, setiap saat adalah penting. AI boleh mengurangkan masa tindak balas dengan menghubungi perkhidmatan kecemasan secara automatik, hanya memerlukan pengesanan pencetus tertentu. Apabila asap dikesan di dalam rumah, sistem AI secara automatik memberitahu pihak bomba dan pemilik rumah. Sekiranya berlaku kecemasan, jenama seperti Nest Protect telah menyepadukan ciri ini, membolehkan tindakan diambil dengan cepat. Respons automatik ini boleh menyelamatkan nyawa, terutamanya apabila penghuni tidak dapat meminta bantuan.

Potensi kesan kecerdasan buatan terhadap keselamatan rumah masa hadapan

Melihat ke hadapan, jelas bahawa peranan kecerdasan buatan dalam keselamatan rumah akan terus berkembang. Kemajuan yang mungkin termasuk:

  • Keupayaan pengenalan yang lebih halus, seperti membezakan antara penceroboh dan ahli keluarga.
  • Penyepaduan yang dipertingkatkan antara sistem keselamatan rumah dan pangkalan data penguatkuasaan undang-undang.
  • Sistem keselamatan rumah diperibadikan yang belajar dan menyesuaikan diri dengan keperluan khusus setiap ahli keluarga dan rutin harian.

Sama ada pengecaman muka yang dipertingkatkan, pengenalan jenayah masa nyata atau sistem keselamatan yang diperibadikan, potensi kemajuan ini menyerlahkan masa depan kecerdasan buatan yang menarik dalam keselamatan rumah. Menerima teknologi ini hari ini boleh bermakna rumah yang lebih selamat esok.

Ringkasan - Masa depan keselamatan rumah adalah kecerdasan buatan

Tidak dinafikan bahawa kecerdasan buatan mengubah wajah keselamatan rumah, meningkatkan kebolehpercayaan, interaktiviti dan keberkesanannya. Keupayaannya untuk mempelajari corak, mengenali wajah, bertindak balas terhadap arahan suara, meramalkan potensi ancaman dan mengautomasikan tindak balas kecemasan merevolusikan cara kami melindungi rumah kami.

Dengan kemajuan berterusan teknologi kecerdasan buatan, cara baharu akan dibuka untuk meningkatkan keselamatan rumah. Kehadiran teknologi pintar yang semakin meningkat di ruang kediaman kami menekankan bahawa keselamatan rumah masa depan memerlukan lebih daripada sekadar kepintaran. Kami menerima kecerdasan buatan bukan sahaja untuk memenuhi kepesatan pembangunan teknologi, tetapi juga untuk memastikan keselamatan diri kami dan persekitaran tempat tinggal keluarga kami.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana kecerdasan buatan boleh digunakan untuk keselamatan rumah. 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

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Akan R.E.P.O. Ada Crossplay?
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

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)

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

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

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

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

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

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

See all articles