Trend hangat dalam teknologi rumah pada tahun 2024
Apabila kita memasuki abad ke-21, teknologi terus mengubah setiap aspek kehidupan kita, dan keluarga kita tidak terkecuali. Menjelang 2024, teknologi inovatif termaju sentiasa mengubah gaya hidup kita, mewujudkan ruang rumah yang lebih pintar, cekap dan bersambung. Daripada kecerdasan buatan kepada penyelesaian yang mampan, berikut ialah trend teknologi terhangat tahun ini.
Integrasi Rumah Pintar
Takrifan rumah pintar telah melampaui sekadar pembantu kawalan suara. Menjelang 2024, kami akan menyambut era rumah pintar baharu, di mana algoritma kecerdasan buatan termaju akan menyepadukan pelbagai peranti pintar dengan lancar. Daripada pencahayaan pintar dan termostat kepada sistem keselamatan, peranti ini akan berkomunikasi antara satu sama lain untuk mewujudkan persekitaran rumah yang benar-benar pintar dan intuitif.
Aplikasi kecerdasan buatan (AI) dalam peralatan harian
Kecerdasan buatan tidak lagi terhad kepada aplikasi pembantu maya, tetapi telah mula meresap ke dalam peralatan rumah kami. Bayangkan peti sejuk pintar yang boleh memberi kita cadangan resipi yang diperibadikan berdasarkan bahan-bahan di dalam peti sejuk dengan memahami tabiat pemakanan kita; atau mesin basuh pintar yang boleh melaraskan tetapan basuh secara bijak berdasarkan jenis dan bahan pakaian untuk membuat cucian; proses lebih lancar dan lebih cekap. Melalui aplikasi teknologi kecerdasan buatan, peralatan rumah kami telah menjadi lebih pintar dan diperibadikan berbanding sebelum ini, membawa lebih banyak kemudahan dan keselesaan kepada kehidupan kami.
Trend Teknologi Rumah Terhangat pada 2024
Reka Bentuk Rumah Augmented Reality (AR)
Augmented Reality (AR) menunjukkan daya tarikan uniknya dalam bidang reka bentuk rumah. Dengan memanfaatkan aplikasi dan peranti teknologi AR, pemilik rumah boleh melihat penampilan dan hiasan perabot di ruang mereka sebelum membelinya. Aliran ini mengubah cara kami membeli dan mereka bentuk rumah, menjadikan keseluruhan proses lebih interaktif dan nyata, menghilangkan tekaan dan ketidakpastian pilihan buta.
Teknologi yang mampan dan mesra alam
Dengan peningkatan kesedaran tentang perlindungan alam sekitar, rumah pintar secara beransur-ansur menyepadukan teknologi mesra alam. Penggunaan panel solar, peralatan penjimatan tenaga dan sistem rumah pintar menjadi kebiasaan. Dijangka menjelang 2024, lebih banyak teknologi inovatif akan muncul untuk menggalakkan pembangunan gaya hidup hijau dan mampan.
Teknologi Kesihatan dan Kesejahteraan
2024 akan membawa gelombang aliran teknologi yang bertujuan untuk meningkatkan kesihatan keluarga. Dalam era ini, kita akan melihat pelbagai inovasi menarik seperti cermin pintar, pembersih udara yang dilengkapi dengan penderia termaju dan peranti pengesan tidur. Matlamat bersama teknologi ini adalah untuk mewujudkan rumah yang sihat dan bahagia untuk kita. Cermin pintar akan menyediakan rutin kecergasan tersuai berdasarkan keperluan individu, manakala pembersih udara dan peranti pengesan tidur boleh memantau dan meningkatkan kualiti udara dan kualiti tidur melalui penderia yang tepat. Penyepaduan teknologi berfokuskan kesihatan ini akan memberi kesan positif kepada kehidupan kita.
Robot Kerja Rumah
Menjelang 2024, teknologi robot akan menjadi lebih canggih dan kita akan melihat mereka memainkan peranan yang lebih penting dalam kerja rumah. Daripada vakum robot kepada pembantu dapur pintar, mesin ini direka bentuk untuk menjadikan kehidupan kita lebih mudah dan cekap, memberikan kita lebih banyak masa untuk melakukan perkara yang sangat kita suka.
Ruang hiburan yang mengasyikkan
Dengan penyepaduan teknologi realiti maya (VR) dan realiti tambahan (AR), industri hiburan rumah sedang memulakan revolusi. Kini, teater rumah bukan lagi sekadar tempat untuk menonton media, tetapi menawarkan pengalaman yang lebih interaktif dan menarik. Melalui realiti maya dan teknologi realiti tambahan, kita boleh mengalami dunia yang berbeza dalam permainan atau meneroka tempat yang berbeza melalui pengalaman perjalanan maya. Ini hanyalah puncak gunung es, dan kemungkinan untuk masa depan tidak berkesudahan.
Tahun ini kami bersedia untuk menyaksikan satu siri kemajuan teknologi yang menarik yang bukan sahaja akan meningkatkan kehidupan harian kami tetapi juga menyumbang kepada masa depan yang mampan dan terhubung. Daripada penyepaduan kecerdasan buatan kepada penggunaan penyelesaian mesra alam kepada pengenalan teknologi mendalam, trend ini membentuk semula cara kita mengalami dan berinteraksi dengan ruang kediaman kita.
Atas ialah kandungan terperinci Trend hangat dalam teknologi rumah pada tahun 2024. 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
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
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
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
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
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
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
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
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
