


Bagaimana untuk menggunakan teknologi kecerdasan buatan dalam bidang hartanah?
Ketika gelombang pendigitalan melanda semua lapisan masyarakat, peranan sokongan data dalam membuat keputusan menjadi semakin jelas. Berbanding dengan alat analisis tradisional, kecerdasan buatan mempunyai kebolehsuaian yang belum pernah terjadi sebelumnya dan keupayaan membuat keputusan. Apakah jenis percikan api yang akan tercipta apabila kecerdasan buatan digabungkan dengan bidang hartanah?
1. Pengurusan pelaburan
Dengan menggunakan kuasa pengkomputeran yang berkuasa kecerdasan buatan untuk menjalankan analisis simulasi pelbagai portfolio pelaburan dalam pelaburan hartanah, portfolio dengan potensi pembangunan yang lebih besar boleh dibina. Analisis ramalan ini membantu mengawal lagi risiko pelaburan dan meningkatkan kecekapan operasi
2. Pemprosesan data
Kontrak dan dokumen dalam industri hartanah adalah kompleks dan kompleks Sama ada dokumen fizikal atau data maya, ia memerlukan banyak masa untuk menyelesaikannya. Melalui pengekstrakan ciri kecerdasan buatan, kandungan ini boleh diklasifikasikan dengan cepat. Malah fail fizikal boleh diarkibkan selepas mengimbas, yang sangat menjimatkan masa organisasi
3. Kembangkan model perniagaan
Skala industri hartanah terus berkembang, tetapi kaedah jualan sedia ada nampak agak lemah. Oleh itu, selepas pengenalan kecerdasan buatan, ia boleh digunakan untuk membentuk semula perniagaan pelaburan dan pajakan, menjadikan struktur jualan hartanah lebih tiga dimensi
Kandungan yang ditulis semula adalah seperti berikut: 4. Gabungan teknologi
Dalam proses pembinaan hartanah, aplikasi kecerdasan buatan tidak hanya ditambah, tetapi perlu digabungkan dengan teknologi lain untuk mencapai pelaksanaan selanjutnya. Contohnya, ia membentuk gelung maklum balas dengan peralatan penderiaan, peralatan pembinaan dan platform maklumat untuk mengoptimumkan dan menaik taraf seni bina teknikal tradisional
5 Apabila menyaring maklumat, kecerdasan buatan bertindak lebih bijak dan boleh mengekstrak kandungan utama dengan lebih cekap selepas latihan. Dalam pelaburan hartanah, kecerdasan buatan boleh melombong data dengan lebih mendalam dan tepat, memberikan sokongan penting untuk membuat keputusan seterusnya
Mengukuhkan dan mengoptimumkan teknologi XRRealiti maya (VR), realiti tambahan (AR) dan realiti campuran (MR) secara kolektif dirujuk sebagai teknologi realiti bertambah, dan banyak industri hartanah telah menggunakan teknologi ini untuk mewujudkan platform tontonan rumah maya. Dan apabila kecerdasan buatan ditambahkan padanya, ia boleh mengoptimumkan lagi pengalaman penonton rumah dan memberikan mereka perkhidmatan yang lebih komprehensif dan pintar
Dalam industri hartanah, aplikasi teknologi kecerdasan buatan akan membawa idea baharu, sama ada dalam reka bentuk awal, pembinaan pertengahan atau peringkat jualan kemudian
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menggunakan teknologi kecerdasan buatan dalam bidang hartanah?. 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



Pandas ialah alat analisis data yang berkuasa yang boleh membaca dan memproses pelbagai jenis fail data dengan mudah. Antaranya, fail CSV ialah salah satu daripada format fail data yang paling biasa dan biasa digunakan. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Panda untuk membaca fail CSV dan melakukan analisis data serta memberikan contoh kod khusus. 1. Import perpustakaan yang diperlukan Mula-mula, kita perlu mengimport perpustakaan Pandas dan perpustakaan lain yang berkaitan yang mungkin diperlukan, seperti yang ditunjukkan di bawah: importpandasaspd 2. Baca fail CSV menggunakan Pan

Kaedah analisis data biasa: 1. Kaedah analisis perbandingan 3. Kaedah analisis silang 5. Kaedah analisis sebab dan akibat , Kaedah analisis komponen utama 9. Kaedah analisis serakan 10. Kaedah analisis matriks. Pengenalan terperinci: 1. Kaedah analisis perbandingan: Analisis perbandingan dua atau lebih data untuk mencari perbezaan dan corak 2. Kaedah analisis struktur: Kaedah analisis perbandingan antara setiap bahagian keseluruhan dan keseluruhan; , dsb.

Cara menggunakan React dan Google BigQuery untuk membina aplikasi analisis data yang pantas Pengenalan: Dalam era ledakan maklumat hari ini, analisis data telah menjadi pautan yang sangat diperlukan dalam pelbagai industri. Antaranya, membina aplikasi analisis data yang pantas dan cekap telah menjadi matlamat yang diusahakan oleh banyak syarikat dan individu. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan React dan Google BigQuery untuk membina aplikasi analisis data yang pantas dan memberikan contoh kod terperinci. 1. Gambaran Keseluruhan React ialah alat untuk membina

Berikutan inventori terakhir "11 Saintis Data Carta Asas Menggunakan 95% Masa", hari ini kami akan membawakan kepada anda 11 pengedaran asas yang digunakan oleh saintis data 95% daripada masa. Menguasai pengedaran ini membantu kami memahami sifat data dengan lebih mendalam dan membuat inferens dan ramalan yang lebih tepat semasa analisis data dan membuat keputusan. 1. Taburan Normal Taburan Normal, juga dikenali sebagai Taburan Gaussian, ialah taburan kebarangkalian berterusan. Ia mempunyai lengkung berbentuk loceng simetri dengan min (μ) sebagai pusat dan sisihan piawai (σ) sebagai lebar. Taburan normal mempunyai nilai aplikasi penting dalam banyak bidang seperti statistik, teori kebarangkalian, dan kejuruteraan.

Dalam masyarakat pintar hari ini, pembelajaran mesin dan analisis data merupakan alat yang sangat diperlukan yang boleh membantu orang ramai memahami dan menggunakan sejumlah besar data dengan lebih baik. Dalam bidang ini, bahasa Go juga telah menjadi bahasa pengaturcaraan yang telah menarik perhatian ramai. Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan bahasa Go untuk pembelajaran mesin dan analisis data. 1. Ekosistem pembelajaran mesin bahasa Go tidak sekaya Python dan R. Walau bagaimanapun, apabila semakin ramai orang mula menggunakannya, beberapa perpustakaan dan rangka kerja pembelajaran mesin

Visualisasi ialah alat yang berkuasa untuk menyampaikan corak dan hubungan data yang kompleks dengan cara yang intuitif dan mudah difahami. Mereka memainkan peranan penting dalam analisis data, memberikan cerapan yang selalunya sukar untuk dibezakan daripada data mentah atau perwakilan berangka tradisional. Visualisasi adalah penting untuk memahami corak dan perhubungan data yang kompleks, dan kami akan memperkenalkan 11 carta paling penting dan mesti diketahui yang membantu mendedahkan maklumat dalam data dan menjadikan data kompleks lebih mudah difahami dan bermakna. 1. KSPlotKSPlot digunakan untuk menilai perbezaan taburan. Idea teras adalah untuk mengukur jarak maksimum antara fungsi pengedaran kumulatif (CDF) dua pengedaran. Semakin kecil jarak maksimum, semakin besar kemungkinan mereka tergolong dalam pengedaran yang sama. Oleh itu, ia terutamanya ditafsirkan sebagai "sistem" untuk menentukan perbezaan pengedaran.

Cara menggunakan antara muka ECharts dan PHP untuk melaksanakan analisis data dan ramalan carta statistik Analisis dan ramalan data memainkan peranan penting dalam pelbagai bidang. Ia boleh membantu kami memahami arah aliran dan corak data dan menyediakan rujukan untuk keputusan masa hadapan. ECharts ialah perpustakaan visualisasi data sumber terbuka yang menyediakan komponen carta yang kaya dan fleksibel yang boleh memuatkan dan memproses data secara dinamik dengan menggunakan antara muka PHP. Artikel ini akan memperkenalkan kaedah pelaksanaan analisis data carta statistik dan ramalan berdasarkan ECharts dan antara muka php, dan menyediakan

1. Dalam pelajaran ini, kami akan menerangkan analisis data Excel bersepadu Kami akan melengkapkannya melalui kes Buka bahan kursus dan klik pada sel E2 untuk memasukkan formula. 2. Kami kemudian memilih sel E53 untuk mengira semua data berikut. 3. Kemudian kita klik pada sel F2, dan kemudian kita masukkan formula untuk mengiranya Begitu juga, menyeret ke bawah boleh mengira nilai yang kita mahu. 4. Kami memilih sel G2, klik tab Data, klik Pengesahan Data, pilih dan sahkan. 5. Mari kita gunakan kaedah yang sama untuk mengisi secara automatik sel di bawah yang perlu dikira. 6. Seterusnya, kami mengira gaji sebenar dan pilih sel H2 untuk memasukkan formula. 7. Kemudian kita klik pada menu drop-down nilai untuk klik pada nombor lain.
