Jadual Kandungan
Gunakan kecerdasan buatan untuk meningkatkan kecekapan tenaga
Sistem Pengurusan Tenaga Pintar
Ramalan dan Pengoptimuman
Bangunan pintar dan rumah pintar
Pengoptimuman peralatan tenaga dan ramalan kerosakan
Penilaian dan Penambahbaikan Kecekapan Tenaga
Aplikasi Internet Perkara dalam Bidang Tenaga
Pemantauan masa nyata dan pengumpulan data
Kawalan dan pengoptimuman pintar
Pemantauan dan pengurusan jauh
Diagnosis dan penyelenggaraan kerosakan
Data besar memacu keputusan tenaga
Analisis data penggunaan tenaga
Analisis data pengeluaran tenaga
Analisis Data Pasaran Tenaga
Analisis data pelepasan karbon
Sistem Sokongan Keputusan Tenaga Pintar
Kelebihan yang dibawa oleh sistem tenaga digital
Pemantauan masa nyata dan kawalan pintar
Pengambilan keputusan dan pengoptimuman berasaskan data
Fleksibiliti dan Skalabiliti
Kecekapan tenaga dan penjimatan tenaga dan pengurangan pelepasan
Meningkatkan keselamatan dan kebolehpercayaan
Menggalakkan inovasi dan pembangunan
Cabaran dan Tindakan Balas
Ringkasan
Rumah Peranti teknologi AI Membina masa depan tenaga digital yang dinyahkarbon: Transformasi hijau dipacu teknologi

Membina masa depan tenaga digital yang dinyahkarbon: Transformasi hijau dipacu teknologi

Apr 10, 2024 pm 03:22 PM
Internet Perkara AI data besar tenaga boleh diperbaharui

Membina masa depan tenaga digital yang dinyahkarbon: Transformasi hijau dipacu teknologi

Dalam konteks perubahan iklim global yang semakin teruk, manusia sedang menghadapi krisis iklim dan tenaga yang serius. Untuk mencapai pembangunan mampan dan melindungi planet kita, kita perlu mengambil tindakan yang agresif dan bergerak ke arah masa depan tenaga digital yang tidak berkarbon. Hari ini, kami membincangkan secara ringkas cara menggunakan kecerdasan buatan, Internet Perkara, data besar dan teknologi lain untuk menyelesaikan cabaran iklim dan tenaga semasa serta mencipta masa depan hijau dan rendah karbon. Pertama, teknologi kecerdasan buatan boleh memainkan peranan penting dalam pengurusan tenaga dan kecerdasan. Melalui sistem tenaga pintar, kami boleh mencapai penggunaan tenaga yang cekap dan kawalan automatik, serta pelarasan dinamik kepada keperluan tenaga. Teknologi kecerdasan buatan boleh mengoptimumkan pengagihan dan penggunaan tenaga, mengurangkan penggunaan tenaga dan pembaziran. Kedua, teknologi IoT dapat merealisasikan kesalinghubungan peralatan tenaga dan mewujudkan rangkaian tenaga pintar. Melalui teknologi Internet of Things, peralatan tenaga dapat direalisasikan

Pertama sekali, sudah pasti fenomena seperti peningkatan suhu global dan cuaca ekstrem yang kerap telah menjadi fakta yang tidak boleh dipertikaikan Punca masalah ini terletak pada ketergantungan jangka panjang kita kepada fosil tenaga dan ketidakupayaan untuk berbuat demikian. Corak pengeluaran dan penggunaan yang berterusan. Untuk menghadapi cabaran ini, kita mesti beralih kepada tenaga boleh diperbaharui dan pendigitalan tenaga untuk mencapai matlamat pengeluaran karbon rendah dan penggunaan rendah karbon. Tenaga boleh diperbaharui dan pendigitalan tenaga adalah kunci kepada pembangunan tenaga masa hadapan. Dengan mendigitalkan sumber tenaga dan tenaga untuk mencapai pengeluaran dan penggunaan karbon rendah, kami boleh mengurangkan pengeluaran dan penggunaan karbon dengan berkesan. Pada masa yang sama, kita juga perlu meningkatkan pelaburan dan penyelidikan dan pembangunan dalam tenaga boleh diperbaharui serta menggalakkan inovasi teknologi dan transformasi tenaga. Melalui pembangunan industri tenaga boleh diperbaharui seperti tenaga angin dan tenaga suria, transformasi model pengeluaran dan penggunaan karbon rendah dapat mengurangkan pelepasan karbon dan penggunaan sumber secara berkesan

Gunakan kecerdasan buatan untuk meningkatkan kecekapan tenaga

Aplikasi kecerdasan buatan dalam industri tenaga akan sangat Meningkatkan kecekapan tenaga. Melalui teknologi kecerdasan buatan, kita boleh mencapai pengurusan pintar dan pengoptimuman pengeluaran tenaga, penghantaran, penyimpanan dan penggunaan. Sebagai contoh, sistem grid pintar boleh mengoptimumkan pengagihan kuasa dan penghantaran serta mengurangkan sisa tenaga dengan memantau dan meramalkan permintaan tenaga dalam masa nyata. Selain itu, kecerdasan buatan juga boleh digunakan untuk bidang seperti membina pengurusan kecekapan tenaga dan sistem rumah pintar untuk meningkatkan lagi kecekapan tenaga. Melalui pembangunan dan promosi berterusan, kecerdasan buatan akan digunakan pada bidang seperti membina pengurusan kecekapan tenaga dan sistem rumah pintar untuk meningkatkan lagi kecekapan tenaga.

Sistem Pengurusan Tenaga Pintar

Dengan membina sistem pengurusan tenaga pintar, teknologi AI digunakan untuk memantau, mengawal dan mengoptimumkan sistem tenaga untuk meningkatkan kecekapan penggunaan tenaga. Sistem ini boleh memantau status operasi dan penggunaan tenaga peralatan tenaga dalam masa nyata, dan melakukan pelarasan dan pengoptimuman pintar berdasarkan data masa nyata. Sebagai contoh, sistem grid pintar boleh mengoptimumkan pengagihan dan penghantaran kuasa serta mengurangkan sisa tenaga berdasarkan permintaan tenaga dan keadaan bekalan masa nyata.

Ramalan dan Pengoptimuman

Gunakan data besar dan teknologi pembelajaran mesin untuk menganalisis dan memodelkan data penggunaan tenaga untuk mencapai ramalan dan pengoptimuman permintaan tenaga. Berdasarkan data sejarah dan data masa nyata, algoritma pembelajaran mesin boleh digunakan untuk meramalkan permintaan tenaga masa hadapan dan mengoptimumkan bekalan dan penghantaran tenaga berdasarkan hasil ramalan. Ini boleh mengelakkan beban berlebihan dan pembaziran sistem tenaga dan meningkatkan kecekapan tenaga.

Bangunan pintar dan rumah pintar

Dalam bidang bangunan dan rumah, teknologi kecerdasan buatan boleh digunakan untuk mencapai pengurusan pintar dan pengoptimuman penggunaan tenaga. Sebagai contoh, sistem bangunan pintar boleh melaraskan penyaman udara, pencahayaan dan peralatan pencahayaan secara bijak berdasarkan suhu dalaman dan luaran, kelembapan, pencahayaan dan parameter lain untuk mengoptimumkan penggunaan tenaga. Sistem rumah pintar boleh mengawal penggunaan peralatan rumah secara bijak dan mengurangkan pembaziran tenaga dengan mempelajari tabiat hidup dan tingkah laku pengguna. Aplikasi teknologi ini boleh mengoptimumkan penggunaan tenaga dan mengurangkan pembaziran tenaga.

Pengoptimuman peralatan tenaga dan ramalan kerosakan

Menggunakan teknologi kecerdasan buatan, status operasi peralatan tenaga boleh dipantau dan dianalisis dalam masa nyata, dan kemungkinan kerosakan dan masalah boleh ditemui lebih awal. Dengan mewujudkan model pembelajaran mesin, status operasi peralatan tenaga boleh diramal dan dinilai, anomali dan kegagalan peralatan boleh ditemui lebih awal, dan langkah-langkah yang sepadan boleh diambil untuk penyelenggaraan dan pembaikan untuk mengelakkan masa henti dan kehilangan sistem tenaga.

Penilaian dan Penambahbaikan Kecekapan Tenaga

Menggunakan teknologi kecerdasan buatan, kecekapan keseluruhan sistem tenaga boleh dinilai dan dipertingkatkan. Melalui analisis dan pemodelan data, potensi masalah dan kesesakan dalam sistem tenaga boleh dikenal pasti dan rancangan penambahbaikan yang sepadan boleh dicadangkan. Contohnya, mengoptimumkan susun atur dan konfigurasi peralatan tenaga, menambah baik strategi operasi dan kaedah kawalan sistem tenaga, dengan itu meningkatkan kecekapan dan prestasi keseluruhan sistem tenaga.

Ringkasnya, penggunaan teknologi kecerdasan buatan dapat merealisasikan pengurusan pintar dan pengoptimuman sistem tenaga, meningkatkan kecekapan penggunaan tenaga, mengurangkan penggunaan tenaga dan pelepasan karbon, dan menggalakkan pembangunan industri tenaga ke arah yang lebih mampan dan mesra alam.

Aplikasi Internet Perkara dalam Bidang Tenaga

Melalui teknologi Internet of Things, pelbagai peranti, penderia dan sistem disambungkan ke Internet, membawa perubahan besar kepada industri tenaga. Melalui teknologi IoT, kami boleh merealisasikan pemantauan dan kawalan jauh peralatan tenaga, meningkatkan kecekapan operasi peralatan, dan mengurangkan kehilangan tenaga. Pada masa yang sama, Internet of Things juga boleh merealisasikan interkoneksi pintar antara peranti tenaga dan menggalakkan operasi yang diselaraskan dan pengoptimuman sistem tenaga. Sebagai contoh, meter pintar boleh memantau penggunaan elektrik pengguna dalam masa nyata dan secara bijak melaraskan bekalan kuasa mengikut permintaan, dengan itu mencapai penggunaan tenaga yang cekap.

Pemantauan masa nyata dan pengumpulan data

Teknologi Internet of Things boleh merealisasikan pemantauan masa nyata dan pengumpulan data peralatan tenaga, sistem dan parameter persekitaran. Dengan memasang penderia dan peralatan, data seperti penggunaan tenaga, suhu, kelembapan, cahaya, dll. boleh diperoleh dalam masa nyata dan dihantar ke awan atau sistem kawalan pusat untuk analisis dan pemprosesan. Dengan cara ini, pemantauan menyeluruh dan kawalan masa nyata status operasi sistem tenaga boleh dicapai, dan sokongan data boleh disediakan untuk pengoptimuman kecekapan tenaga.

Kawalan dan pengoptimuman pintar

Berdasarkan teknologi IoT, kawalan pintar dan pengoptimuman peralatan dan sistem tenaga boleh dicapai. Dengan menyambungkan penderia kepada penggerak dan menggabungkan analisis data dan algoritma kecerdasan buatan, kawalan pintar dan pengawalseliaan peralatan tenaga boleh dicapai. Sebagai contoh, sistem pencahayaan pintar boleh melaraskan kecerahan pencahayaan secara bijak mengikut pencahayaan persekitaran dan aktiviti kakitangan; sistem penghawa dingin pintar boleh melaraskan suhu dan kelajuan angin mengikut suhu dan kelembapan dalaman. Ini boleh mengurangkan pembaziran tenaga dengan berkesan dan meningkatkan kecekapan penggunaan tenaga.

Ramalan dan Pengoptimuman

Menggunakan teknologi IoT, ramalan dan pengoptimuman permintaan dan bekalan tenaga boleh dicapai. Dengan mengumpul data sejarah dan data masa nyata, dan menggunakan analisis data dan algoritma pembelajaran mesin, permintaan dan bekalan tenaga boleh diramalkan, dan bekalan dan penghantaran tenaga boleh dioptimumkan berdasarkan hasil ramalan. Ini boleh mengelakkan beban berlebihan dan pembaziran sistem tenaga dan meningkatkan kecekapan tenaga.

Pemantauan dan pengurusan jauh

Teknologi Internet of Things boleh merealisasikan pemantauan dan pengurusan jauh peralatan dan sistem tenaga. Melalui platform pemantauan jauh, status operasi, penggunaan tenaga dan maklumat penggera yang tidak normal bagi peralatan tenaga boleh dilihat dalam masa nyata, dan dikawal dan diurus dari jauh. Dengan cara ini, pengurusan berpusat dan kawalan peralatan tenaga teragih boleh dicapai, dan kecekapan pengurusan dan keselamatan operasi boleh dipertingkatkan.

Diagnosis dan penyelenggaraan kerosakan

Menggunakan teknologi IoT, diagnosis kerosakan dan penyelenggaraan ramalan peralatan tenaga boleh dicapai. Dengan memantau status operasi dan penunjuk prestasi peralatan tenaga dalam masa nyata, keabnormalan dan kerosakan peralatan boleh ditemui tepat pada masanya, dan diagnosis kerosakan dan penyelenggaraan ramalan boleh dilakukan. Ini boleh mengurangkan kadar masa henti dan kos penyelenggaraan sistem tenaga serta meningkatkan kebolehpercayaan dan kestabilan sistem tenaga.

Oleh itu, teknologi IoT memainkan peranan penting dalam pengoptimuman kecekapan tenaga Dengan merealisasikan pemantauan masa nyata, kawalan pintar, pengoptimuman ramalan, pengurusan jauh dan penyelenggaraan kerosakan sistem tenaga, ia boleh meningkatkan kecekapan penggunaan tenaga dan mengurangkan penggunaan tenaga dan pelepasan karbon. . , untuk menggalakkan pembangunan industri tenaga ke arah yang lebih bijak, cekap dan mampan.

Data besar memacu keputusan tenaga

Teknologi data besar boleh membantu kami memahami dengan lebih baik peraturan pengendalian sistem tenaga dan trend perubahan permintaan tenaga, dengan itu mengoptimumkan pembuatan dan perancangan tenaga. Melalui analisis data besar, kami boleh menemui masalah yang berpotensi dalam sistem tenaga dan mencadangkan penyelesaian yang sepadan. Pada masa yang sama, data besar juga boleh membantu kami meramalkan permintaan tenaga dengan lebih baik, melaraskan bekalan tenaga dan mencapai keseimbangan antara bekalan dan permintaan tenaga. Sebagai contoh, analisis data besar boleh digunakan untuk meramal dan mengoptimumkan kecekapan penjanaan kuasa sumber tenaga boleh diperbaharui seperti kuasa angin dan tenaga suria, dengan itu meningkatkan kecekapan penggunaan tenaga.

Analisis data penggunaan tenaga

Teknologi data besar boleh mengumpul, menyusun dan menganalisis pelbagai data penggunaan tenaga, termasuk penggunaan tenaga elektrik, gas, minyak dan sumber tenaga lain. Melalui analisis data ini, corak dan undang-undang penggunaan tenaga boleh ditemui, tempoh puncak dan palung penggunaan tenaga boleh dikenal pasti, dan sokongan data boleh disediakan untuk penjadualan dan pengurusan tenaga. Contohnya, analisis data besar boleh membantu syarikat tenaga meramalkan keperluan tenaga pengguna dengan lebih baik, melaraskan bekalan dan penghantaran tenaga serta meningkatkan kecekapan penggunaan tenaga.

Analisis data pengeluaran tenaga

Teknologi data besar boleh memantau dan menganalisis data pengeluaran tenaga dalam masa nyata, termasuk output dan kecekapan sumber tenaga boleh diperbaharui seperti tenaga suria, tenaga angin dan tenaga air. Melalui analisis data pengeluaran tenaga, kecekapan dan kebolehpercayaan pengeluaran tenaga boleh dinilai, potensi masalah dan kesesakan boleh dikenal pasti, dan rancangan penambahbaikan yang sepadan boleh dicadangkan. Sebagai contoh, analisis data besar boleh membantu syarikat tenaga mengoptimumkan susun atur dan konfigurasi peralatan penjanaan tenaga solar dan angin serta meningkatkan kecekapan dan penggunaan pengeluaran tenaga.

Analisis Data Pasaran Tenaga

Teknologi data besar boleh mengumpul, menyusun dan menganalisis data yang berkaitan tentang pasaran tenaga, termasuk harga tenaga, perhubungan bekalan dan permintaan, dasar dan peraturan serta maklumat lain. Melalui analisis data pasaran tenaga, kami dapat memahami perubahan dan trend pasaran tepat pada masanya, merumuskan strategi perolehan dan jualan tenaga yang sepadan, mengurangkan kos tenaga dan meningkatkan keuntungan tenaga. Sebagai contoh, analisis data besar boleh membantu syarikat tenaga memahami dinamik pasaran tenaga, melaraskan pemerolehan tenaga dan rancangan jualan tepat pada masanya serta mengurangkan risiko dan kos urus niaga tenaga.

Analisis data pelepasan karbon

Teknologi data besar boleh mengumpul, menyusun dan menganalisis data pelepasan karbon, termasuk pelepasan karbon yang dijana semasa pengeluaran dan penggunaan tenaga. Melalui analisis data pelepasan karbon, tahap pelepasan karbon sistem tenaga boleh dinilai, sumber dan faktor yang mempengaruhi pelepasan karbon boleh dikenal pasti, dan langkah-langkah dan dasar pengurangan pelepasan yang sepadan boleh dirumuskan. Sebagai contoh, analisis data besar boleh membantu syarikat tenaga mengoptimumkan proses pengeluaran dan penggunaan tenaga, mengurangkan pelepasan karbon dan mengurangkan kesannya terhadap alam sekitar.

Sistem Sokongan Keputusan Tenaga Pintar

Berdasarkan teknologi data besar, sistem sokongan keputusan tenaga pintar boleh dibina untuk menyediakan sokongan data dan cadangan membuat keputusan untuk keputusan tenaga. Sistem ini boleh menyepadukan pelbagai data tenaga dan maklumat pasaran, menggunakan analisis data dan algoritma kecerdasan buatan untuk merealisasikan pemantauan pintar, ramalan dan pengoptimuman sistem tenaga, dan menyediakan asas saintifik dan cadangan membuat keputusan untuk keputusan tenaga. Sebagai contoh, sistem sokongan keputusan tenaga pintar boleh melaraskan bekalan dan penghantaran tenaga secara bijak berdasarkan data penggunaan tenaga dan ramalan permintaan pasaran, meningkatkan kecekapan tenaga dan ekonomi.

Kelebihan yang dibawa oleh sistem tenaga digital

Sistem tenaga digital mempunyai banyak kelebihan dan boleh memberikan sokongan padu untuk kita mencipta masa depan tenaga hijau dan rendah karbon. Pertama sekali, sistem tenaga digital boleh meningkatkan kecekapan penggunaan tenaga, mengurangkan sisa tenaga dan mengurangkan pelepasan karbon. Kedua, sistem tenaga digital boleh meningkatkan keselamatan dan kebolehpercayaan sistem tenaga dan mengurangkan kejadian kemalangan tenaga.

Selain itu, sistem tenaga digital juga boleh mengurangkan kos pengeluaran dan penggunaan tenaga, serta meningkatkan ekonomi dan daya saing tenaga. Sebagai contoh, sistem tenaga digital boleh mengelakkan beban lampau dan kegagalan peralatan tenaga, mengurangkan kos penyelenggaraan dan kos pengeluaran, dan meningkatkan keuntungan tenaga melalui pemantauan dan kawalan masa nyata.

Pemantauan masa nyata dan kawalan pintar

Sistem tenaga digital boleh merealisasikan pemantauan masa nyata dan kawalan pintar peralatan tenaga, rangkaian dan sistem. Dengan menyambungkan pelbagai penderia dan peralatan, status operasi dan penunjuk prestasi sistem tenaga boleh diperolehi dalam masa nyata, dan pelarasan dan pengoptimuman pintar boleh dilakukan berdasarkan data masa nyata. Dengan cara ini, potensi masalah dan anomali boleh ditemui dalam masa dan kestabilan dan kebolehpercayaan sistem tenaga boleh dipertingkatkan.

Pengambilan keputusan dan pengoptimuman berasaskan data

Sistem tenaga digital boleh mengumpul, menyusun dan menganalisis sejumlah besar data tenaga, termasuk maklumat tentang penggunaan tenaga, pengeluaran dan keadaan pasaran. Melalui analisis data ini, potensi masalah dan ruang pengoptimuman dalam sistem tenaga boleh ditemui, dan keputusan yang sepadan serta rancangan penambahbaikan boleh dirumuskan. Ini meningkatkan kecekapan dan prestasi sistem tenaga serta mengurangkan kos dan risiko tenaga.

Fleksibiliti dan Skalabiliti

Sistem tenaga digital mempunyai fleksibiliti dan kebolehskalaan yang tinggi serta boleh disesuaikan dan dinaik taraf mengikut keperluan. Dengan menggunakan piawaian dan antara muka terbuka, kesalinghubungan dan kebolehoperasian antara peranti dan sistem yang berbeza boleh dicapai, dan perkongsian data dan penyepaduan sumber boleh dicapai. Ini boleh bertindak balas secara fleksibel kepada keperluan dan senario tenaga yang berbeza dan memenuhi keperluan dan keperluan pengguna yang berbeza.

Kecekapan tenaga dan penjimatan tenaga dan pengurangan pelepasan

Sistem tenaga digital boleh mencapai pengoptimuman penggunaan tenaga, penjimatan tenaga dan pengurangan pelepasan melalui pemantauan masa nyata, analisis data dan pengoptimuman pintar. Melalui kawalan dan kawal selia pintar, pembaziran dan kehilangan sistem tenaga boleh dikurangkan dan kecekapan penggunaan tenaga dipertingkatkan. Ini boleh mengurangkan kos tenaga dan pelepasan karbon serta menggalakkan pembangunan industri tenaga ke arah karbon rendah dan mesra alam.

Meningkatkan keselamatan dan kebolehpercayaan

Sistem tenaga digital boleh meningkatkan keselamatan dan kebolehpercayaan sistem tenaga dan mengurangkan berlakunya kemalangan dan kegagalan tenaga. Melalui pemantauan masa nyata dan amaran awal yang bijak, potensi bahaya dan risiko keselamatan boleh ditemui dalam masa, dan langkah yang sepadan boleh diambil untuk mencegah dan menanganinya. Ini boleh memastikan operasi sistem tenaga yang stabil dan meningkatkan kebolehpercayaan dan keselamatan bekalan tenaga.

Menggalakkan inovasi dan pembangunan

Sistem tenaga digital boleh menggalakkan inovasi dan pembangunan dalam industri tenaga dan menggalakkan kemunculan dan aplikasi teknologi baharu, perniagaan baharu dan model baharu. Melalui aplikasi teknologi digital, inovasi dalam pengeluaran tenaga, penggunaan, pengedaran dan perdagangan boleh dicapai, dan transformasi dan peningkatan industri tenaga boleh digalakkan. Ini boleh meningkatkan daya saing dan keupayaan inovasi industri tenaga dan menggalakkan pembangunan industri tenaga ke arah yang lebih pintar, cekap dan mampan.

Cabaran dan Tindakan Balas

Walaupun masa depan tenaga digital dan dinyahkarbon penuh dengan harapan, kami masih menghadapi beberapa cabaran. Contohnya, kos teknologi tinggi, persekitaran dasar yang tidak menentu, isu keselamatan dan privasi, dsb. Untuk mengatasi cabaran ini, kita perlu mengambil beberapa langkah, termasuk meningkatkan sokongan dasar dan pelaburan, mengukuhkan kerjasama antarabangsa, dan mengukuhkan perlindungan keselamatan dan privasi.

Sebagai contoh, jabatan kerajaan boleh mempromosikan industri tenaga untuk mempercepatkan transformasinya kepada pendigitalan dan penyahkarbonan dengan menggubal dasar dan peraturan yang berkaitan, serta menggalakkan syarikat meningkatkan pelaburan dan penyelidikan serta pembangunan dalam tenaga baharu dan teknologi tenaga pintar. Pada masa yang sama, kerajaan juga boleh mengukuhkan penyeliaan keselamatan tenaga dan perlindungan privasi, menggubal undang-undang dan peraturan yang berkaitan, dan melindungi maklumat peribadi pengguna dan keselamatan data.

Ringkasan

Masa depan tenaga digital dan dinyahkarbon ialah salah satu laluan utama untuk mencapai pembangunan mampan dan melindungi planet kita. Dengan menggunakan teknologi seperti kecerdasan buatan, Internet Perkara dan data besar, kami boleh mencapai pengurusan pintar dan pengoptimuman pengeluaran tenaga, penghantaran, penyimpanan dan penggunaan, meningkatkan kecekapan penggunaan tenaga, mengurangkan pelepasan karbon dan mencipta lebih hijau, lebih sihat, dan dunia yang lebih mampan untuk masa depan manusia.

Atas ialah kandungan terperinci Membina masa depan tenaga digital yang dinyahkarbon: Transformasi hijau dipacu teknologi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
2 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Repo: Cara menghidupkan semula rakan sepasukan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Hello Kitty Island Adventure: Cara mendapatkan biji gergasi
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI 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 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 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 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 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 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 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

Era baharu pembangunan bahagian hadapan VSCode: 12 pembantu kod AI yang sangat disyorkan Era baharu pembangunan bahagian hadapan VSCode: 12 pembantu kod AI yang sangat disyorkan Jun 11, 2024 pm 07:47 PM

Dalam dunia pembangunan bahagian hadapan, VSCode telah menjadi alat pilihan untuk banyak pembangun dengan fungsi yang berkuasa dan ekosistem pemalam yang kaya. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dengan perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan, pembantu kod AI pada VSCode telah muncul, meningkatkan kecekapan pengekodan pembangun. Pembantu kod AI pada VSCode telah muncul seperti cendawan selepas hujan, meningkatkan kecekapan pengekodan pembangun. Ia menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk menganalisis kod secara bijak dan menyediakan penyiapan kod yang tepat, pembetulan ralat automatik, semakan tatabahasa dan fungsi lain, yang mengurangkan kesilapan pembangun dan kerja manual yang membosankan semasa proses pengekodan. Hari ini, saya akan mengesyorkan 12 pembantu kod AI pembangunan bahagian hadapan VSCode untuk membantu anda dalam perjalanan pengaturcaraan anda.

See all articles