Lima cara kecerdasan buatan mengubah pengurusan harta komersial
Apabila lebih banyak data tersedia, kami memahami bahawa kecerdasan buatan (AI) mempunyai kuasa untuk mengubah pengurusan harta komersil. Ramai profesional hartanah komersial menerima perubahan ini dengan melaksanakan teknologi baharu dalam bangunan mereka.
Malah, menurut tinjauan, lebih 500 syarikat di seluruh dunia menyediakan perkhidmatan kecerdasan buatan untuk hartanah. Walau bagaimanapun, penyelidikan daripada tinjauan yang sama menunjukkan bahawa walaupun pasukan hartanah menganggap AI generatif, pembelajaran mesin dan analisis AI sebagai pemacu berimpak tinggi dalam teknologi, mereka juga mengatakan ia adalah teknologi yang mereka tahu sedikit tentangnya.
1. Tingkatkan kecekapan operasi
Pasukan hartanah pada masa ini menghabiskan banyak masa untuk tugas harian, seperti menjawab permintaan penyewa, menyelenggara rekod dan pengurusan kewangan. Aplikasi automatik teknologi kecerdasan buatan mengubah keadaan ini dengan cara yang cekap dan tepat, membolehkan tugasan ini diselesaikan dengan lebih berkesan.
Sebagai contoh, kecerdasan buatan pada masa ini dapat mengklasifikasikan dan memproses permintaan penyelenggaraan penyewa secara automatik, mengenal pasti isu mendesak untuk campur tangan manual yang pantas dan menjadualkan tugasan sekunder untuk penyelenggaraan biasa. Melalui peningkatan berterusan algoritma pembelajaran mesin, sistem belajar daripada setiap interaksi, mengoptimumkan respons masa hadapan dan meminimumkan ralat manusia. Kaedah pemprosesan automatik ini menjadikan kerja penyelenggaraan lebih cekap dan tepat, dan juga meningkatkan kualiti perkhidmatan keseluruhan.
Selain itu, penyelenggaraan ramalan menjadi pemacu kecekapan operasi. Apabila sistem kecerdasan buatan disepadukan dengan peranti Internet of Things (IoT), peralatan pembinaan boleh dipantau dalam masa nyata. Dengan menganalisis data daripada penderia pada sistem HVAC, lif dan infrastruktur kritikal lain, AI boleh meramalkan apabila sesuatu peralatan berkemungkinan gagal dan mengesyorkan penyelenggaraan pencegahan. Peralihan daripada pendekatan penyelenggaraan reaktif kepada ramalan bukan sahaja menghalang masa henti dan menjimatkan kos, ia juga memanjangkan hayat kemudahan bangunan. Penyegerakan antara AI dan IoT memastikan aliran operasi bangunan yang lancar, yang selalunya tidak disedari oleh penyewa tetapi penting untuk perkhidmatan tanpa gangguan.
2. Pengalaman dan pengekalan penyewa yang lebih baik
Penyewa hari ini mengharapkan perkhidmatan atas permintaan segera. Komunikasi kecerdasan buatan menggunakan chatbots dan pembantu maya menjadikan aspirasi ini menjadi kenyataan. Sistem pintar ini tersedia 24/7 untuk menjawab soalan penyewa dengan pantas, mengendalikan permintaan perkhidmatan dan menyediakan maklumat yang diperlukan, mengurangkan masa menunggu dan memperkemas proses sokongan. Melalui interaksi dengan penyewa, sistem ini terus belajar, secara beransur-ansur menyediakan komunikasi yang lebih diperibadikan yang memenuhi keutamaan dan keperluan unik setiap penyewa. Pendekatan ini bukan sahaja meningkatkan kecekapan operasi tetapi juga meningkatkan pengalaman penyewa, mencapai situasi menang-menang. Ini meningkatkan kadar pengekalan penyewa.
3. Meningkatkan pembuatan keputusan melalui analisis data
Dalam era digital, kunci kejayaan dalam hartanah komersial terletak pada analisis dan tafsiran data besar-besaran. Kecerdasan buatan memainkan peranan penting dalam analisis data besar dan sedang mengubah model membuat keputusan profesional hartanah korporat, daripada pelarasan operasi harian kepada perancangan strategi jangka panjang.
Secara sejarah, jumlah dan kerumitan data ini telah mencabar analisis yang bermakna. Kecerdasan buatan merevolusikan perkara ini dengan menyaring data besar dengan cepat untuk mengenal pasti corak, mengekstrak cerapan dan menyediakan kecerdasan boleh tindakan. Algoritma pembelajaran mesin boleh mencerna arah aliran sejarah, pembolehubah semasa, dan juga data tidak berstruktur daripada media sosial, ulasan dan banyak lagi untuk memberikan pandangan yang komprehensif.
4. Pengurusan Tenaga Pintar
Kecerdasan buatan telah mencapai kemajuan yang ketara dalam bidang penggunaan tenaga. Sistem pengurusan tenaga pintar menganalisis corak penggunaan dan melaraskan semasa tempoh puncak dan permintaan rendah, malah boleh menyambung ke grid utiliti untuk mendapatkan harga yang lebih baik atau menjual semula tenaga berlebihan. Sistem pintar ini boleh memantau penggunaan tenaga dalam masa nyata dan mengoptimumkan pengagihan tenaga, dengan itu meningkatkan kecekapan tenaga. Melalui teknologi kecerdasan buatan, sistem pengurusan tenaga boleh meramalkan permintaan tenaga dengan lebih bijak, mengurangkan sisa tenaga dengan berkesan dan menggalakkan pembangunan tenaga mampan. Pada masa hadapan, dengan pembangunan berterusan dan aplikasi teknologi kecerdasan buatan, bangunan pintar boleh melaraskan pencahayaan, pemanasan dan penyejukan dalam masa nyata mengikut penghunian dan keadaan iklim luaran, mengurangkan sisa tenaga dengan berkesan dan menjimatkan banyak air dan elektrik untuk pemilik. Bayaran.
5. Permudahkan pengurusan penyewaanAlat kecerdasan buatan boleh memproses dokumen sewaan yang kompleks dengan cepat. Melalui pemprosesan bahasa semula jadi dan pembelajaran mesin, AI boleh mengekstrak maklumat penting dengan tepat daripada kontrak pajakan seperti terma, terma, pembaharuan dan tarikh tamat tempoh.
Kemajuan dalam kecerdasan buatan dalam abstraksi pajakan bukan sahaja mempercepatkan tugas tetapi juga membantu untuk lebih memahami kewajipan, hak dan risiko pajakan merentas keseluruhan portfolio untuk memaklumkan keputusan strategik dan langkah pematuhan.
Ini juga berguna untuk pengurusan invois dan akaun. Sistem pintar boleh memadankan pembayaran untuk memajak akaun, mengenal pasti percanggahan dan juga meramalkan aliran tunai berdasarkan sejarah pembayaran. Automasi ini mengurangkan beban pentadbiran pada pasukan, mengurangkan risiko kesilapan manusia dan memastikan operasi kewangan yang lebih lancar. Ia membolehkan pengurus hartanah menumpukan pada tugas yang lebih kompleks yang memerlukan wawasan manusia, manakala AI menjaga pengurusan kewangan sehari-hari.
Aplikasi Kepintaran Buatan dalam Pengurusan Harta Komersial
Adalah diketahui umum bahawa kecerdasan buatan mempunyai keupayaan untuk mengubah pengurusan harta komersial. Melihat ke hadapan, trajektori pembangunan kecerdasan buatan dalam pengurusan harta komersil akan menunjukkan industri yang semakin bersepadu, pintar dan mengutamakan pengguna.
Kecerdasan buatan berkemungkinan akan terus berkembang, dengan algoritma menjadi lebih kompleks dan keupayaan ramalan mencapai tahap yang baharu. Konvergensi kecerdasan buatan dan teknologi baru muncul yang lain akan terus menolak sempadan apa yang mungkin dalam hartanah komersial.
Atas ialah kandungan terperinci Lima cara kecerdasan buatan mengubah pengurusan harta komersial. 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
