Aplikasi pemodelan data dalam Internet Perkara
Dengan perkembangan selanjutnya data besar dan kecerdasan buatan, Internet of Things semakin berkembang ke arah AIOT. Infrastruktur Internet Perkara akan menjadi generasi baharu infrastruktur maklumat, membentuk triniti seni bina "Internet of Things", "Internet Digital" dan "Internet Pintar".
Mengumpul, menyimpan, menganalisis, melombong dan menggunakan data infrastruktur IoT secara bijak adalah bahagian yang sangat penting. Untuk tujuan ini, kami perlu memodelkan data IoT secara sistematik dan mewujudkan sistem pemodelan data IoT yang lengkap dan standard untuk menyediakan jaminan asas. Dengan cara ini, kami boleh menganalisis, melombong dan menggunakan data IoT dengan lebih baik dan seterusnya mempromosikan pembangunan IoT.
Model objek bertujuan untuk menyeragamkan dan menerangkan secara semantik, mengenal pasti dan mengurus objek serta menggalakkan kecerdasan dan kecekapan Internet Perkara.
Pemodelan ontologi IoT:
- Tujuan: Untuk menyelesaikan masalah "apa itu objek", iaitu, untuk mentakrif dan menerangkan objek dalam Internet Perkara.
- Kaedah: Ringkasan standard dan organisasi infrastruktur dan data IoT. Bentuk satu set lengkap katalog data (metadata) untuk menyediakan asas dan rangka kerja untuk objek.
- Pencapaian: Membina model ontologi yang sesuai untuk senario perkhidmatan infrastruktur IoT. Model ini boleh menerangkan sifat asas objek, fungsi dan hubungan dengan objek lain.
Sistem analisis IoT:
- Tujuan: Untuk menyelesaikan masalah akses dan penemuan objek, iaitu cara mengenal pasti objek yang baru disambungkan.
- Kaedah: Pengecaman objek dicapai dengan menganalisis elemen teras objek, seperti nama, keupayaan dan lokasinya. Ini termasuk analisis pengenalan nama objek, analisis pengenalan keupayaan, analisis pengenalan lokasi, dsb.
- Pencapaian: Menyediakan sistem analisis objek yang boleh mengenal pasti dan menemui objek yang baru disambungkan dengan cepat, serta menyediakan perkhidmatan dan pengurusan yang sepadan untuk mereka.
Sistem pemboleh objek:
- Tujuan: Untuk menyelesaikan masalah "cara menggunakan objek", iaitu cara mengurus dan menyepadukan objek supaya dapat memberi perkhidmatan kepada dunia luar.
- Kaedah: Bertanggungjawab untuk pengurusan akses, pengurusan keupayaan dan pengurusan penyepaduan keupayaan objek untuk memastikan objek boleh digunakan dengan betul dan berkesan.
- Pencapaian: Menyediakan antara muka bersatu dan perkhidmatan keupayaan untuk membolehkan sistem atau aplikasi luaran menggunakan dan mengurus objek dengan mudah dalam Internet of Things.
Prinsip dan kaedah matematik dan statistik yang perlu dikuasai untuk analisis dan pemodelan data termasuk tetapi tidak terhad kepada:
- Kalkulus: Kalkulus ialah disiplin yang mengkaji perubahan undang-undang fungsi Dalam analisis data, aplikasi kalkulus adalah terutamanya Ia melibatkan derivatif dan pembezaan, yang boleh digunakan untuk mengkaji trend perubahan titik data.
- Algebra linear: Algebra linear ialah subjek yang mengkaji vektor, matriks dan operasinya Dalam analisis data, aplikasi algebra linear terutamanya melibatkan vektor, matriks dan regresi linear.
- Teori kebarangkalian: Teori kebarangkalian ialah kajian tentang kebarangkalian kejadian rawak dan peraturan statistiknya Dalam analisis data, penerapan teori kebarangkalian terutamanya melibatkan taburan kebarangkalian dan ujian hipotesis.
- Statistik: Statistik ialah satu disiplin yang mengkaji pengumpulan, organisasi, penerangan, analisis dan tafsiran data Dalam analisis data, aplikasi statistik terutamanya melibatkan statistik deskriptif, statistik inferensi dan perlombongan data.
- Pembelajaran mesin: Pembelajaran mesin menggunakan algoritma untuk membolehkan mesin mempelajari pengetahuan daripada data Dalam analisis data, aplikasi pembelajaran mesin terutamanya melibatkan pengelasan, regresi, pengelompokan, dsb.
- Pembelajaran mendalam: Pembelajaran mendalam ialah satu cabang pembelajaran mesin, yang kebanyakannya belajar dengan membina rangkaian saraf dalam Dalam analisis data, penerapan pembelajaran mendalam terutamanya melibatkan pengecaman imej, pengecaman pertuturan, pemprosesan bahasa semula jadi, dsb.
- Visualisasi data: Visualisasi data ialah pembentangan data melalui carta, graf, dsb., untuk memahami dan menganalisis data dengan lebih baik.
Amalan analisis dan pemodelan data berdasarkan Internet of Things, berdasarkan kecerdasan buatan, boleh menggunakan kaedah dan teknologi berikut:
- Pengumpulan dan pemprosesan data: Gunakan teknologi kecerdasan buatan untuk mengumpul data yang dijana oleh peranti IoT dalam masa nyata, memproses dan menganalisisnya. Ini termasuk langkah seperti penapisan data, pembersihan dan prapemprosesan untuk mengekstrak maklumat berharga.
- Pengestrakan dan pemilihan ciri: Gunakan algoritma kecerdasan buatan untuk mengekstrak ciri bermakna secara automatik daripada data mentah. Ini boleh dicapai melalui teknik seperti kejuruteraan ciri dan pembelajaran mesin untuk menggunakan data dengan lebih baik.
- Latihan dan pengoptimuman model: Gunakan teknologi kecerdasan buatan untuk melatih dan mengoptimumkan model. Ini boleh menggunakan pelbagai algoritma pembelajaran mesin dan teknik pembelajaran mendalam seperti pepohon keputusan, mesin vektor sokongan, rangkaian saraf, dsb. Melalui latihan dan pengoptimuman, ketepatan ramalan dan kestabilan model boleh dipertingkatkan.
- Ramalan masa nyata dan membuat keputusan: Gunakan teknologi kecerdasan buatan untuk menjalankan analisis masa nyata dan ramalan data masa nyata. Ini boleh dicapai melalui teknologi seperti pengkomputeran penstriman dan pembelajaran mesin masa nyata, supaya keabnormalan dapat dikesan tepat pada masanya dan langkah-langkah yang sepadan boleh diambil.
- Visualisasi dan interaksi: Gunakan teknologi kecerdasan buatan untuk memaparkan hasil analisis secara visual dan menyediakan pengguna antara muka interaktif yang mesra. Ini boleh dicapai melalui teknologi visualisasi data, pemprosesan bahasa semula jadi dan teknologi lain, membolehkan pengguna memahami data dan status peranti dengan lebih baik.
Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi pemodelan data dalam Internet Perkara. 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
1377
52
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
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
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
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
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
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
Meletakkan pasaran seperti AI, GlobalFoundries memperoleh teknologi gallium nitrida Tagore Technology dan pasukan berkaitan
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G
