Bandar Digital: Teknologi mengubah kehidupan bandar
Dalam perjalanan yang menarik ini, kami meneroka secara mendalam bagaimana Internet of Things (IoT), sistem pengangkutan pintar dan bangunan cekap tenaga menjadi elemen positif dalam membentuk masa depan bandar. Tujuan artikel ini adalah untuk memahami integrasi teknologi ke dalam kehidupan bandar dengan matlamat menjadikan bandar lebih cekap dan sesuai untuk didiami.
Peranan IoT dalam perancangan bandar
Internet Perkara (IoT) berada di tengah-tengah revolusi bandar pintar. Ia adalah rangkaian peranti yang saling berkaitan yang mengumpul dan bertukar data untuk menjadikan persekitaran bandar pintar dan responsif. Di bandar pintar, peranti IoT digunakan dalam pelbagai aplikasi, termasuk penderia yang memantau aliran trafik dan sistem yang menjejaki kualiti udara dan penggunaan tenaga. Melalui aplikasi Internet of Things, bandar pintar boleh mencapai pengurusan trafik dan penggunaan sumber yang lebih cekap, dan meningkatkan kualiti hidup penduduk.
Aplikasi praktikal IoT:
- Pemantauan lalu lintas: Penderia mengumpul data masa nyata tentang pergerakan kenderaan, mengoptimumkan pemasaan lampu isyarat dan mengurangkan kesesakan.
- Pemantauan alam sekitar: Peranti IoT menjejaki kualiti udara, tahap bunyi dan keadaan cuaca untuk membantu perancangan bandar dan inisiatif kesihatan awam.
- Pengurusan Utiliti: Meter dan penderia pintar mengurus penggunaan air dan tenaga dengan lebih cekap, mengurangkan pembaziran dan kos.
SISTEM PENGANGKUTAN CERDAS
Pengurusan trafik sentiasa menjadi cabaran besar di jalan raya yang sibuk di bandar kita. Nasib baik, walau bagaimanapun, teknologi canggih telah menyediakan kami sistem pengangkutan pintar, yang telah merevolusikan cara kami menangani masalah pengangkutan bandar. Sistem ini menggunakan data dan analitik masa nyata untuk mengoptimumkan aliran trafik, mengurangkan kesesakan dan meningkatkan keselamatan jalan raya. Dengan sokongan sistem pengangkutan pintar ini, kami boleh menguruskan trafik dengan lebih cekap dan mewujudkan persekitaran perjalanan yang lebih baik untuk bandar kami.
Kelebihan Sistem Pengangkutan Pintar:
- Mengurangkan Kesesakan: Dengan melaraskan isyarat lalu lintas berdasarkan keadaan masa nyata, sistem pintar boleh meminimumkan kesesakan.
- Keselamatan yang dipertingkatkan: Penderia termaju dan kecerdasan buatan membantu meramal dan mencegah kemungkinan kemalangan.
- Mesra Alam: Aliran trafik yang cekap mengurangkan pelepasan dan membantu mewujudkan persekitaran yang lebih sihat.
Bangunan penjimatan tenaga
Sambil kami meneruskan penerokaan bandar pintar, tumpuan kami secara beransur-ansur beralih kepada bangunan itu sendiri. Kecekapan tenaga bukan sahaja isu alam sekitar, tetapi juga isu ekonomi. Ini adalah aspek penting dalam reka bentuk bandar pintar. Bangunan pintar menggunakan teknologi canggih untuk mengurangkan penggunaan tenaga, mengurangkan kos dan menyediakan persekitaran yang lebih sesuai untuk didiami.
Teknologi Bangunan Pintar:
- Termostat Pintar: Peranti ini belajar berdasarkan tabiat peribadi dan melaraskan pemanasan dan penyejukan untuk keselesaan dan kecekapan optimum.
- CAHAYA AUTOMATIK: Penderia gerakan dan sistem pencahayaan pintar memastikan lampu hanya digunakan apabila diperlukan, mengurangkan pembaziran tenaga.
- Pengurusan Bangunan Bersepadu: Sistem ini menyelia semua aspek operasi bangunan, memastikan semuanya berjalan pada kecekapan puncak.
Cabaran dan Peluang
Walaupun pembangunan bandar pintar penuh dengan keajaiban teknologi, ia juga menghadapi beberapa cabaran. Memahami dan mengiktiraf peluang yang dihadapi oleh cabaran ini adalah penting untuk kemajuan berterusan kami.
Cabaran pembangunan bandar pintar:
- Isu privasi: Penggunaan data dan penderia yang meluas telah menimbulkan isu tentang privasi dan keselamatan data.
- Jurang Teknologi: Jurang antara kawasan berteknologi maju dan kawasan yang mempunyai akses terhad kepada inovasi tersebut berkemungkinan besar akan melebar.
- Kos Pelaksanaan: Kos awal untuk melaksanakan teknologi pintar boleh menjadi tinggi, menimbulkan cabaran bagi bandar yang mempunyai belanjawan terhad.
Walaupun menghadapi cabaran ini, masa depan penuh dengan peluang:
Peluang masa depan untuk bandar pintar:
- Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin: Teknologi ini boleh meningkatkan lagi kecekapan perkhidmatan bandar dan pengurusan infrastruktur.
- Pembangunan bandar yang mampan: Bandar pintar menerajui kehidupan yang mampan, mengurangkan kesan karbon dan menggalakkan amalan hijau.
- Meningkatkan kualiti hidup: Akhirnya, bandar pintar akan membawa kualiti hidup yang lebih tinggi, perkhidmatan yang lebih baik, persekitaran yang lebih bersih dan penggunaan sumber yang lebih cekap.
Ringkasan
Konsep bandar pintar mewakili pendekatan transformatif kepada kehidupan bandar di mana teknologi bukan sekadar tambahan tetapi komponen penting dalam fabrik bandar. Daripada perancangan bandar yang dipertingkatkan IoT, kepada sistem pengangkutan pintar yang memudahkan perjalanan ulang-alik, kepada bangunan cekap tenaga yang membentuk masa depan yang mampan, penyepaduan teknologi di bandar menjadikannya lebih cekap dan lebih sesuai untuk didiami. Apabila kita menerima perubahan ini, potensi untuk inovasi dan penambahbaikan dalam ruang bandar adalah tidak terhad.
Atas ialah kandungan terperinci Bandar Digital: Teknologi mengubah kehidupan bandar. 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



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

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

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

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

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

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

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

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
