Jadual Kandungan
1 Automasi rumah pintar
Sistem berkebun pintar memantau alam sekitar. syarat, Memberi pandangan dan penyelesaian automatik untuk pertumbuhan tumbuhan yang optimum, menjadikan berkebun lebih cekap dan menyeronokkan Algoritma kecerdasan buatan menganalisis dan mengoptimumkan corak penggunaan tenaga dalam masa nyata untuk memastikan penggunaan sumber yang berkesan dan menggalakkan pembangunan mampan.
Alat pendidikan kecerdasan buatan boleh menyesuaikan diri dengan keutamaan dan kemajuan pembelajaran peribadi untuk menyediakan kandungan pendidikan yang diperibadikan, kursus interaktif dan maklum balas segera untuk memperkayakan pengalaman pembelajaran
Aplikasi kecerdasan buatan di rumah menandakan langkah ke arah kehidupan yang lebih bijak Transformasi yang dicirikan oleh kemudahan yang dipertingkatkan, pengalaman yang diperibadikan dan penggunaan sumber yang cekap. Kemajuan berterusan dalam teknologi kecerdasan buatan dijangka akan memperkayakan lagi persekitaran rumah kita dan membuka jalan untuk masa depan di mana rumah bukan sekadar ruang kediaman tetapi entiti pintar yang menyesuaikan dan bertindak balas terhadap keperluan kita
Rumah Peranti teknologi AI Penerokaan aplikasi kecerdasan buatan di rumah

Penerokaan aplikasi kecerdasan buatan di rumah

Sep 25, 2023 pm 02:13 PM
AI

Penerokaan aplikasi kecerdasan buatan di rumah

Kecerdasan buatan (AI) semakin digunakan dalam kehidupan keluarga kita. Ia bukan sahaja meningkatkan keselesaan, kemudahan, keselamatan dan kecekapan operasi kami, tetapi juga membuat perubahan besar dalam kehidupan seharian kami. Berikut ialah pengenalan terperinci kepada integrasi kecerdasan buatan dalam semua aspek kehidupan keluarga:

1 Automasi rumah pintar

#🎜. 🎜#Thermostat : Peranti mempelajari keutamaan penduduk dari semasa ke semasa, melaraskan sistem pemanasan dan penyejukan untuk memaksimumkan keselesaan dan menjimatkan tenaga. Mereka juga mempertimbangkan keadaan cuaca tempatan dan melaraskan tetapan dengan sewajarnya.

Pencahayaan: Sistem pencahayaan dipacu kecerdasan buatan mengingati tabiat pengguna dan melaraskan pencahayaan berdasarkan penghunian bilik dan masa hari, mengurangkan penggunaan tenaga. Sesetengah sistem juga boleh mensimulasikan cahaya semula jadi berdasarkan masa hari.

Perkakas Rumah: Perkakas pintar mampu menyesuaikan diri dengan corak penggunaan, mengoptimumkan penggunaan tenaga, melakukan diagnostik kendiri untuk penyelenggaraan dan menyusun semula apabila bekalan berkurangan.

2 Pembantu Suara

Peranti kawalan suara bertindak sebagai pembantu peribadi, membenarkan pengguna mengawal peranti rumah dan mendapatkan maklumat melalui arahan suara mudah , mengurus jadual, malah membeli-belah dalam talian

3 Keselamatan dan pemantauan

Kamera: Kecerdasan Buatan. kamera boleh membezakan antara aktiviti rutin dan mencurigakan, menghantar makluman, mengenali wajah dan menyediakan penstriman langsung.

Kunci Pintu: Kunci pintar lanjutan menawarkan ciri seperti pengecaman muka, pengimbasan cap jari dan akses jauh untuk keselamatan dan kemudahan yang dipertingkatkan.

Penderia: Penderia ketepatan yang dilengkapi dengan kecerdasan buatan boleh mengesan pelbagai bahaya, daripada pecah masuk hingga kebocoran gas dan memberitahu pemilik rumah dengan segera.

4. Robot penyapu

Robot penyapu dan mop mempunyai fungsi memintas halangan, membersihkan dengan cekap, menyesuaikan diri dengan jenis lantai yang berbeza, dan boleh Jadualkan pembersihan mengikut masa tertentu untuk menjadikan penyelenggaraan rumah lebih mudah 🎜#Peranti bukan sahaja boleh memantau pelbagai penunjuk kesihatan, tetapi juga menggunakan kecerdasan buatan untuk menganalisis data, menetapkan matlamat dan memberikan pandangan dan cadangan kesihatan yang diperibadikan.

Pemantau Kesihatan: Peralatan pemantauan kesihatan lanjutan boleh mengesan kelainan dan trend dalam data kesihatan, membantu mengesan dan mengurus keadaan kesihatan lebih awal.

6.Hiburan

Enjin cadangan: Perkhidmatan ini boleh menganalisis kandungan dan tingkah laku tersuai pengguna cadangan untuk meningkatkan pengalaman pengguna.

Permainan: Konsol moden dan permainan dalam talian memanfaatkan kecerdasan buatan untuk mencipta permainan adaptif, mensimulasikan persekitaran kehidupan sebenar dan membangunkan watak bukan pemain.

7 Pembantu kesihatan maya

Pembantu ini boleh mengingatkan pengguna untuk mengambil ubat, menjawab soalan kesihatan, memantau tanda-tanda vital, dan juga membantu. pengguna dengan profesional penjagaan kesihatan perubatan disambungkan, dengan itu menjadikan penjagaan kesihatan lebih mudah dan mudah diakses

8 Smart Gardening

Sistem berkebun pintar memantau alam sekitar. syarat, Memberi pandangan dan penyelesaian automatik untuk pertumbuhan tumbuhan yang optimum, menjadikan berkebun lebih cekap dan menyeronokkan Algoritma kecerdasan buatan menganalisis dan mengoptimumkan corak penggunaan tenaga dalam masa nyata untuk memastikan penggunaan sumber yang berkesan dan menggalakkan pembangunan mampan.

10 Pembelajaran dan Pendidikan

Alat pendidikan kecerdasan buatan boleh menyesuaikan diri dengan keutamaan dan kemajuan pembelajaran peribadi untuk menyediakan kandungan pendidikan yang diperibadikan, kursus interaktif dan maklum balas segera untuk memperkayakan pengalaman pembelajaran

Kesimpulan

Aplikasi kecerdasan buatan di rumah menandakan langkah ke arah kehidupan yang lebih bijak Transformasi yang dicirikan oleh kemudahan yang dipertingkatkan, pengalaman yang diperibadikan dan penggunaan sumber yang cekap. Kemajuan berterusan dalam teknologi kecerdasan buatan dijangka akan memperkayakan lagi persekitaran rumah kita dan membuka jalan untuk masa depan di mana rumah bukan sekadar ruang kediaman tetapi entiti pintar yang menyesuaikan dan bertindak balas terhadap keperluan kita

Atas ialah kandungan terperinci Penerokaan aplikasi kecerdasan buatan di 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

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

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

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

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

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

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

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

See all articles