Jadual Kandungan
Pengumpulan dan penyepaduan data
Automasi Dipertingkatkan
Penyelenggaraan ramalan
Bandar Pintar dan Pengurusan Tenaga
Penjagaan Kesihatan dan Pemantauan Jauh
Rumah Pintar
Keselamatan dan Pengesanan Anomali
Ringkasan
Rumah Peranti teknologi AI Bagaimanakah kecerdasan buatan dan Internet Perkara berfungsi bersama?

Bagaimanakah kecerdasan buatan dan Internet Perkara berfungsi bersama?

Sep 16, 2023 pm 11:09 PM
Internet Perkara AI

Bagaimanakah kecerdasan buatan dan Internet Perkara berfungsi bersama?

Pengintegrasian kecerdasan buatan (AI) dan Internet of Things (IoT) telah mencipta era baharu inovasi dan keupayaan teknologi. Kedua-dua teknologi transformatif ini bekerjasama untuk menambah baik setiap aspek kehidupan kita, daripada rumah pintar dan bandar kepada automasi industri dan penjagaan kesihatan. Artikel ini akan menyelidiki cara kecerdasan buatan dan Internet of Things berfungsi bersama, menyerlahkan hubungan sinergistik mereka dan banyak aplikasi yang mereka bawa.

Pengumpulan dan penyepaduan data

Teras kerjasama AI-IoT ialah data. Peranti IoT yang dilengkapi dengan penderia dan ketersambungan mengumpul sejumlah besar data masa nyata daripada dunia fizikal. Data ini termasuk maklumat tentang keadaan persekitaran, tingkah laku pengguna dan status peranti. AI berfungsi dengan memproses dan menganalisis data ini, mengenal pasti corak, anomali dan cerapan yang boleh diambil tindakan yang mungkin terlepas daripada usaha sama ini membawa kepada pembuatan keputusan dan analitik ramalan yang dipacu data.

Automasi Dipertingkatkan

Salah satu faedah utama penyepaduan AI dan IoT ialah automasi. Peranti IoT dapat melaksanakan tugas berdasarkan peraturan yang telah ditetapkan, tetapi AI menambah lapisan kecerdasan yang membolehkan mereka menyesuaikan diri dan membuat keputusan dalam masa nyata. Contohnya, dalam pembuatan pintar, AI boleh mengoptimumkan proses pengeluaran dengan menganalisis data IoT, melaraskan tetapan peralatan, dan juga meramalkan keperluan penyelenggaraan untuk meminimumkan masa henti.

Penyelenggaraan ramalan

Penyelenggaraan ramalan ialah aplikasi utama kecerdasan buatan dan Internet Perkara dalam pelbagai industri. Dengan menggunakan penderia IoT untuk memantau keadaan mesin dan peralatan secara berterusan, algoritma AI boleh meramalkan apabila penyelenggaraan diperlukan sebelum kegagalan berlaku. Ini bukan sahaja mengurangkan kos penyelenggaraan, tetapi juga meminimumkan masa henti yang tidak dirancang dan meningkatkan kecekapan operasi.

Bandar Pintar dan Pengurusan Tenaga

Di bandar pintar, penderia IoT mengumpul data tentang trafik, kualiti udara, pengurusan sisa, dsb. Kecerdasan buatan memproses data ini untuk mengoptimumkan aliran trafik, mengurangkan penggunaan tenaga dan meningkatkan perkhidmatan awam. Contohnya, lampu isyarat boleh menyesuaikan diri dengan keadaan trafik masa nyata, mengurangkan kesesakan dan pelepasan, manakala grid pintar mengimbangi pengagihan tenaga berdasarkan permintaan dan corak bekalan.

Penjagaan Kesihatan dan Pemantauan Jauh

Industri penjagaan kesihatan mendapat banyak manfaat daripada perkongsian AI-IoT, terutamanya apabila ia berkaitan dengan pemantauan pesakit jauh. Peranti IoT boleh pakai menjejaki tanda-tanda penting dan menghantar data kepada penyedia penjagaan kesihatan dalam masa nyata. Algoritma kecerdasan buatan menganalisis data ini dan memberi amaran kepada profesional perubatan tentang sebarang perubahan yang berkaitan dalam keadaan pesakit. Pendekatan proaktif ini boleh membawa kepada campur tangan yang lebih pantas dan hasil pesakit yang lebih baik.

Rumah Pintar

Dalam ruang rumah pintar, pembantu maya dipacu AI seperti Amazon Alexa dan Google Assistant berintegrasi dengan peranti IoT seperti termostat, sistem pencahayaan dan kamera keselamatan. Pengguna boleh mengawal peranti ini menggunakan arahan suara dan menerima cadangan diperibadikan daripada algoritma kecerdasan buatan berdasarkan keutamaan dan tabiat mereka.

Keselamatan dan Pengesanan Anomali

Kecerdasan buatan memainkan peranan penting dalam meningkatkan keselamatan melalui IoT. Dengan memantau kelakuan peranti IoT secara berterusan, algoritma AI boleh mengenal pasti anomali yang mungkin menunjukkan pelanggaran keselamatan atau kegagalan sistem. Pengesanan ancaman masa nyata ini penting untuk melindungi rangkaian peribadi dan perusahaan.

Ringkasan

Integrasi kecerdasan buatan dan Internet Perkara merevolusikan industri dan kehidupan seharian. Bersama-sama mereka membolehkan keupayaan membuat keputusan, automasi dan ramalan yang dipacu data yang pernah menjadi bahan fiksyen sains. Memandangkan teknologi ini terus berkembang dan matang, kita boleh mengharapkan lebih banyak aplikasi dan peluang yang inovatif untuk membentuk semula cara kita hidup dan bekerja. Kerjasama antara AI dan IoT sememangnya perkongsian yang kuat dengan potensi besar untuk masa depan.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah kecerdasan buatan dan Internet Perkara berfungsi bersama?. 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
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Arahan sembang dan cara menggunakannya
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