Jadual Kandungan
Gabungan kecerdasan buatan (AI) dan Internet of Things membentuk satu pakatan yang kuat, mendorong keupayaan peranti IoT ke tahap yang lebih tinggi. Mari terokai persimpangan yang menarik bagi kedua-dua teknologi ini dan pelajari cara kecerdasan buatan boleh meningkatkan keupayaan Internet Perkara Berpusat di sekitar menghubungkan objek fizikal dan membolehkan mereka mengumpul dan berkongsi data. Kecerdasan buatan, sebaliknya, memberi tumpuan kepada mencipta sistem pintar yang boleh belajar, menaakul dan membuat keputusan. Apabila AI bergabung dengan IoT, kita dapat melihat sinergi AI yang menyediakan analisis lanjutan, automasi dan membuat keputusan yang bijak kepada peranti IoT
2. Bagaimanakah kecerdasan buatan meningkatkan keupayaan peranti IoT Berikut ialah beberapa cara kecerdasan buatan boleh meningkatkan kefungsian IoT peranti:
3 Aplikasi praktikal kecerdasan buatan dalam Internet Perkara# 🎜 🎜#
Automasi Industri
4. Faedah Kepintaran Buatan dalam IoT
Analisis data dan membuat keputusan yang lebih baik
Analitis Ramalan Dipertingkat
Pemantauan dan makluman masa nyata
Pembuatan Keputusan Situasi
Rumah Peranti teknologi AI Penyepaduan dinamik: meneroka trend menggabungkan kecerdasan buatan dan Internet Perkara (1)

Penyepaduan dinamik: meneroka trend menggabungkan kecerdasan buatan dan Internet Perkara (1)

Sep 06, 2023 pm 02:05 PM
Internet Perkara AI

Penumpuan kecerdasan buatan dan Internet Perkara membawa dimensi baharu kecekapan, automasi dan kecerdasan kepada kehidupan seharian kita. Pada masa yang sama, kecerdasan buatan telah merevolusikan cara mesin belajar, menaakul dan membuat keputusan. Apabila kedua-duanya digabungkan, kecerdasan buatan dalam Internet of Things membuka ruang kemungkinan baharu, membolehkan sistem pintar dan autonomi menganalisis sejumlah besar data dan bertindak berdasarkan pandangan mereka

#🎜🎜 ## 🎜🎜#Penyepaduan dinamik: meneroka trend menggabungkan kecerdasan buatan dan Internet Perkara (1)Internet Perkara ialah rangkaian peranti fizikal, kenderaan, peralatan dan objek lain yang saling berkaitan yang dibenamkan dengan penderia, perisian dan sambungan rangkaian. Peranti ini mengumpul dan bertukar data, mewujudkan ekosistem yang luas yang menghubungkan dunia fizikal dan digital. Kecerdasan buatan dicapai dengan mensimulasikan kecerdasan manusia dalam mesin yang diprogramkan untuk berfikir dan belajar seperti manusia

Dengan memanfaatkan algoritma canggih dan teknologi pembelajaran mesin, peranti IoT dapat menganalisis dalam masa nyata dan mentafsir data untuk membolehkan keputusan termaklum dan tindakan autonomi. Gabungan ini membolehkan peranti IoT menyesuaikan diri dengan persekitaran yang berubah-ubah, mengoptimumkan operasi mereka dan memberikan pengguna pengalaman yang diperibadikan

Adalah munasabah untuk menekankan kepentingan kecerdasan buatan dalam Internet of Things. Ia mempunyai potensi besar untuk membawa peluang yang tidak pernah berlaku sebelum ini dalam pelbagai bidang seperti penjagaan kesihatan, pengangkutan, pembuatan, pertanian dan bandar pintar. Dengan memanfaatkan kuasa kecerdasan buatan dalam Internet Perkara, kita boleh membina ekosistem pintar yang membolehkan peranti berkomunikasi dengan lancar, bekerjasama dan membuat pilihan termaklum untuk memperbaiki kehidupan kita

Kecerdasan Buatan Persimpangan kecerdasan dan the Internet of Things

Gabungan kecerdasan buatan (AI) dan Internet of Things membentuk satu pakatan yang kuat, mendorong keupayaan peranti IoT ke tahap yang lebih tinggi. Mari terokai persimpangan yang menarik bagi kedua-dua teknologi ini dan pelajari cara kecerdasan buatan boleh meningkatkan keupayaan Internet Perkara Berpusat di sekitar menghubungkan objek fizikal dan membolehkan mereka mengumpul dan berkongsi data. Kecerdasan buatan, sebaliknya, memberi tumpuan kepada mencipta sistem pintar yang boleh belajar, menaakul dan membuat keputusan. Apabila AI bergabung dengan IoT, kita dapat melihat sinergi AI yang menyediakan analisis lanjutan, automasi dan membuat keputusan yang bijak kepada peranti IoT

Dengan menggabungkan AI dengan IoT, Peranti mampu mentafsir dan menganalisis jumlah yang besar data yang dikumpul daripada penderia dan sumber lain. Ini membolehkan peranti mengekstrak maklumat berharga, mengenali corak dan membuat keputusan termaklum dalam masa nyata. Algoritma kecerdasan buatan boleh menemui korelasi tersembunyi dalam data IoT, membolehkan analisis ramalan dan tindakan proaktif

2. Bagaimanakah kecerdasan buatan meningkatkan keupayaan peranti IoT Berikut ialah beberapa cara kecerdasan buatan boleh meningkatkan kefungsian IoT peranti:

Analisis Data Lanjutan

Algoritma kecerdasan buatan boleh memproses dan menganalisis sejumlah besar data yang dijana oleh IoT. Dengan memanfaatkan teknologi seperti pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, peranti IoT boleh mengenal pasti arah aliran, anomali dan corak dalam data. Analisis ini memberikan pandangan yang berharga untuk mengoptimumkan proses, meramalkan keperluan penyelenggaraan, dan mengesan potensi risiko atau kegagalan dan proses. Dengan mempelajari data sejarah dan tingkah laku pengguna, peranti IoT boleh mengautomasikan operasi harian, melaraskan tetapan dan mengoptimumkan penggunaan tenaga. Sebagai contoh, termostat pintar boleh mempelajari keutamaan suhu penghuni dan melaraskan pemanasan atau penyejukan sewajarnya, membolehkan penjimatan tenaga dan keselesaan diperibadikan Teknologi pintar, peranti IoT boleh membuat keputusan dalam masa nyata berdasarkan data yang dikumpul dan dianalisis. Ini membolehkan peranti bertindak balas dengan cepat terhadap keadaan atau peristiwa yang berubah-ubah. Contohnya, dalam sistem grid pintar, algoritma kecerdasan buatan boleh menganalisis corak penggunaan kuasa dan melaraskan pengagihan kuasa untuk memastikan penggunaan yang cekap dan mengelakkan gangguan bekalan elektrik

3 Aplikasi praktikal kecerdasan buatan dalam Internet Perkara# 🎜 🎜#

Berikut ialah beberapa contoh yang menggambarkan integrasi AI dan IoT yang memacu pelbagai aplikasi praktikal merentas industri

Penjagaan Kesihatan Pintar

Dikuasakan oleh Peranti IOT Dikuasakan dari jauh memantau keadaan pesakit, memberikan cadangan penjagaan kesihatan yang diperibadikan dan mengesan isu kesihatan lebih awal. Peranti boleh pakai yang dilengkapi dengan penderia dan algoritma kecerdasan buatan boleh memantau secara berterusan tanda-tanda vital, mengesan keabnormalan dan memberi amaran kepada penyedia penjagaan kesihatan dalam kecemasan #IOT dipacu AI memainkan peranan yang sangat penting dalam pembangunan kenderaan autonomi. Kenderaan ini bergantung pada algoritma kecerdasan buatan untuk mentafsir data penderia, membuat keputusan segera dan menavigasi keadaan jalan yang kompleks. Konvergensi AI dan IoT membolehkan kereta pandu sendiri mengoptimumkan laluan, mengelakkan perlanggaran dan meningkatkan keselamatan penumpang

Automasi Industri

Kecerdasan Buatan dalam IoT sedang merevolusikan proses perindustrian dengan membolehkan penyelenggaraan ramalan, mengoptimumkan rantaian bekalan dan meningkatkan kecekapan operasi. Peranti IoT yang dilengkapi dengan algoritma kecerdasan buatan boleh memantau prestasi mesin, mengesan potensi kegagalan dan menjadualkan aktiviti penyelenggaraan sebelum kegagalan berlaku. Pendekatan proaktif ini meminimumkan masa henti dan mengurangkan kos penyelenggaraan

4. Faedah Kepintaran Buatan dalam IoT

Pengabungan Kepintaran Buatan dan IoT membawa banyak faedah dan merevolusikan hubungan kita dengan teknologi dan persekitaran kita Cara dunia berinteraksi. Mari kita mendalami manfaat menggabungkan AI ke dalam sistem IoT

Analisis data dan membuat keputusan yang lebih baik

Salah satu faedah ketara AI dalam IoT ialah keupayaannya untuk menganalisis sejumlah besar data dan mengekstrak cerapan yang bermakna. Dengan menggunakan algoritma kecerdasan buatan, peranti IoT boleh memproses dan mentafsir data dalam masa nyata, membolehkan membuat keputusan yang tepat dan kecerdasan boleh tindakan. Berikut ialah beberapa faedah utama:

Analitis Ramalan Dipertingkat

Dengan peranti IoT yang dikuasakan AI, hasil dan gelagat masa hadapan boleh diramalkan berdasarkan corak data sejarah. Menggunakan pembelajaran mesin dan pemodelan ramalan, sistem IoT boleh meramalkan keperluan penyelenggaraan, mengoptimumkan peruntukan sumber dan meramalkan pilihan pelanggan. Pendekatan proaktif ini membolehkan organisasi membuat keputusan termaklum, meningkatkan kecekapan operasi dan menyampaikan pengalaman pelanggan yang lebih baik

Pemantauan dan makluman masa nyata

Melalui algoritma kecerdasan buatan, peranti IoT dapat memantau parameter utama dalam masa nyata dan mencetuskan amaran . Contohnya, dalam sistem keselamatan rumah pintar, kamera berkuasa AI boleh mengesan aktiviti atau pencerobohan luar biasa dan segera memberitahu pemilik rumah atau kakitangan keselamatan. Pemantauan masa nyata ini meningkatkan keselamatan dan membolehkan tindak balas pantas terhadap potensi ancaman

Pembuatan Keputusan Situasi

Aplikasi kecerdasan buatan dalam IoT membolehkan peranti membuat keputusan situasi berdasarkan pemahaman yang mendalam tentang alam sekitar. Contohnya, dalam aplikasi bandar pintar, sistem pengurusan trafik dipacu AI boleh menganalisis data trafik masa nyata, keadaan cuaca dan corak sejarah untuk mengoptimumkan aliran trafik dan mengurangkan kesesakan. Ini meningkatkan kecekapan trafik dan mengurangkan masa perjalanan komuter

Atas ialah kandungan terperinci Penyepaduan dinamik: meneroka trend menggabungkan kecerdasan buatan dan Internet Perkara (1). 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)
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Arahan sembang dan cara menggunakannya
4 minggu 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

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

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

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