


Bagaimana kecerdasan buatan membuka jalan untuk penyelesaian mobiliti jisim pintar masa depan
Dijangkakan menjelang 2030, 60% penduduk akan tinggal di kawasan bandar. Untuk mencapai kemajuan dalam pembandaran, mobiliti penduduk yang cekap adalah penting. Di antara pelbagai mod pengangkutan awam, kereta api dianggap sebagai pilihan paling cekap dan berkesan dari segi penggunaan tenaga bagi setiap kilometer penumpang. Ini kerana sistem kereta api bukan sahaja dapat mengurangkan masalah kesesakan bandar, tetapi juga mengurangkan pencemaran alam sekitar dan kejadian kemalangan jalan raya. Meningkatkan kualiti dan liputan rangkaian kereta api akan membantu menggalakkan pembangunan bandar dan meningkatkan kualiti hidup penduduk. Oleh itu, perancangan bandar masa depan perlu memberi tumpuan kepada membangunkan sistem pengangkutan rel yang mantap bagi memastikan orang ramai boleh bergerak keluar masuk pusat bandar dengan mudah dan cekap, seterusnya menggalakkan pembandaran
Namun, untuk rel menjadi pilihan pertama, ia mestilah selamat. , boleh dipercayai dan tersedia . Pada masa ini, pendigitalan menjadi cara paling kos efektif untuk mencapai matlamat ini. Dengan menyerahkan kawalan kereta api kepada sistem isyarat digital, kelajuan dan brek dioptimumkan dengan sempurna, membolehkan kami menjalankan lebih banyak kereta api dengan selamat pada kelajuan lebih pantas dan pada selang masa yang lebih singkat. Campur tangan digital ini boleh meningkatkan kapasiti tanpa meningkatkan perbelanjaan modal, manakala penumpang mengalami perjalanan yang lebih pendek dan lebih dipercayai. Dengan cara ini, faedah pendigitalan kereta api menjadi kecekapan global.
Kecerdasan Buatan meningkatkan keselamatan kereta api dengan meminimumkan risiko kesilapan manusia
Kepintaran Buatan memainkan peranan penting dalam meningkatkan keselamatan kereta api. Apabila sistem kereta api semakin moden, teknologi seperti sistem isyarat automatik dan operasi kereta api tanpa pemandu semakin menggunakan kecerdasan buatan (AI). Sistem ini menggabungkan kamera berkuasa AI yang menangkap imej dan data dalam masa nyata, mengenal pasti halangan dan membenarkan pengendali mengambil tindakan tepat pada masanya untuk penyelenggaraan dan pembetulan. Selain itu, mereka boleh menyemak keadaan trek dan memberitahu operator tentang keabnormalan tepat pada masanya untuk mengelakkan potensi risiko tergelincir. Aplikasi sistem pintar ini meningkatkan keselamatan dan kecekapan operasi kereta api dan membawa kemajuan teknologi penting kepada pengangkutan kereta api.
AI meningkatkan pengalaman penumpang dan pengendali
AI memainkan peranan dalam pengurusan keselamatan, penghantaran dan kelajuan kereta api Dengan menganalisis data masa nyata, algoritma AI boleh melaraskan jadual kereta api untuk menampung gangguan yang tidak dijangka atau perubahan permintaan penumpang. Ini mengurangkan masa menunggu dan meningkatkan prestasi mengikut masa. Ia boleh meramalkan penghunian penumpang, membimbing penumpang untuk mengelak waktu puncak, memberi pengendali pemahaman yang lebih baik tentang pengedaran dan aliran penumpang dalam kereta api dan stesen, dan juga membantu meramal dan mengawal kepadatan penumpang dalam masa nyata. Padanan bekalan dan permintaan untuk kereta api ini mengoptimumkan keadaan operasi, termasuk kos.
Kecerdasan buatan membantu pengendali mengoptimumkan cara mereka menjana pendapatan
Untuk memastikan keselamatan, kecekapan dan jangka hayat kereta api, penyelenggaraan yang kerap diperlukan. Walau bagaimanapun, masa henti untuk penyelenggaraan perlu dikekalkan pada tahap minimum untuk memaksimumkan faedah, dan di sinilah teknologi digital membolehkan penyelenggaraan ramalan dan masa nyata. Kecerdasan buatan dalam isyarat kereta api termasuk penyelenggaraan ramalan, di mana kecerdasan buatan menganalisis data untuk meramalkan kemungkinan kegagalan infrastruktur kereta api atau kereta api. Ini membolehkan penyelenggaraan berjadual secara proaktif, mengurangkan masa henti dan meningkatkan kebolehpercayaan sistem. Walau bagaimanapun, ini juga membawa cabaran. Ini termasuk keperluan untuk data yang berkualiti tinggi, terkini dan memastikan privasi data.
Ringkasan
Kecerdasan buatan memainkan peranan penting dalam bidang automasi. Kereta api autonomi membawa beberapa faedah, seperti keselamatan yang dipertingkatkan, kos operasi yang lebih rendah dan kapasiti yang meningkat. Dengan menyepadukan sistem kawalan, perlindungan dan penyeliaan kereta api automatik, pengendali boleh mengurus sumber armada dengan lebih berkesan, mengubahnya menjadi rangkaian yang ditala halus yang membolehkan prestasi operasi yang lebih cekap dan mengurangkan pembaziran dan risiko.
Teknologi automasi boleh meningkatkan kapasiti penumpang dengan meningkatkan kapasiti tren laluan, jadi jadual waktu antara tren boleh dipendekkan kepada kurang daripada 1 minit. Automasi armada kereta api membawa kepada operasi yang lebih dipercayai, memberikan fleksibiliti yang lebih besar. Kos penyelenggaraan dan perkhidmatan mewakili sebahagian besar operasi armada.
Jelas sekali, kecerdasan buatan memainkan peranan penting dalam memodenkan kereta api dan menjadikannya lebih pintar, cekap dan mampan. Kereta api masa depan ialah rangkaian pintar di mana setiap aspek operasi dioptimumkan dengan cerapan dipacu AI. Sistem rel menyediakan pengangkutan yang mampan, cekap tenaga, mengurangkan kesesakan dan memainkan peranan penting dalam mengurangkan perubahan iklim. Pendigitalan membantu melatih kawalan dan keselamatan, mengurangkan kelewatan, meningkatkan pengalaman penumpang dan meningkatkan kapasiti, sekali gus menyumbang kepada pengurangan perubahan iklim. Dengan pembangunan berterusan kecerdasan buatan, teknologi kereta api dijangka mencapai inovasi yang lebih besar dan membawa kaedah pengangkutan yang lebih hijau, selamat dan lebih cekap kepada generasi akan datang.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana kecerdasan buatan membuka jalan untuk penyelesaian mobiliti jisim pintar masa depan. 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

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 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

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 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
