Inteligencia Artificial para la Integración Ecológica de Medios y la Gestión del Conocimiento
Autores: Balaram, Allam; Kannan, K Nattar; epová, Lenka; Kumar M, Kishore; Rani B, Swaroopa; Schindlerova, Vladimira
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Inteligencia Artificial para la Integración Ecológica de Medios y la Gestión del Conocimiento
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Sistemas
Palabras clave
Tecnologías de la información
Gestión del conocimiento
Ecología de los medios
Inteligencia artificial
Estrategia de marketing
Aprendizaje profundo
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 29
Citaciones: Sin citaciones
El desarrollo de la Tecnología de la Información aumenta día a día, facilitando la vida en términos de trabajo y progreso. En estos desarrollos, la gestión del conocimiento se está convirtiendo en un requisito obligatorio en todos los sectores en desarrollo. Sin embargo, el modelo convencional para el análisis de crecimiento en las organizaciones es tedioso, ya que los datos se mantienen en libros contables, lo que hace que el proceso consuma mucho tiempo. La Ecología de los Medios, una nueva tecnología en tendencia, supera este inconveniente al integrarse con la inteligencia artificial. Varios sectores implementan esta tecnología integrada. La estrategia de marketing de Huawei Technologies Co. Ltd. se analiza en esta investigación para examinar las ventajas de la Tecnología de Ecología de los Medios en integración con un Modelo de Gestión del Conocimiento. Este modelo combinado apoya la tecnología de sensores al considerar cada medio, la zona de procesamiento de datos y la ubicación del usuario como nodos. Se implementa una metodología de simulación híbrida Q-R para analizar los datos recopilados a través de la Ecología de los Medios. El método propuesto se compara con el modelo de inventario, y los resultados muestran que el sistema propuesto proporciona un aumento en las ganancias para la organización. Prestar atención completa a la inteligencia artificial sin la ayuda de modelos de aprendizaje profundo ligeros es imposible. Así, se han introducido modelos profundos ligeros en la mayoría de las situaciones, como la gestión de la salud, los sistemas de mantenimiento y el control de algunos dispositivos IoT. Con el apoyo de un alto consumo de energía como energía computacional, se adapta a dispositivos ligeros como teléfonos móviles. Una expectativa común del concepto de aprendizaje profundo es desarrollar una estructura óptima en caso de gestión del tiempo.
Descripción
El desarrollo de la Tecnología de la Información aumenta día a día, facilitando la vida en términos de trabajo y progreso. En estos desarrollos, la gestión del conocimiento se está convirtiendo en un requisito obligatorio en todos los sectores en desarrollo. Sin embargo, el modelo convencional para el análisis de crecimiento en las organizaciones es tedioso, ya que los datos se mantienen en libros contables, lo que hace que el proceso consuma mucho tiempo. La Ecología de los Medios, una nueva tecnología en tendencia, supera este inconveniente al integrarse con la inteligencia artificial. Varios sectores implementan esta tecnología integrada. La estrategia de marketing de Huawei Technologies Co. Ltd. se analiza en esta investigación para examinar las ventajas de la Tecnología de Ecología de los Medios en integración con un Modelo de Gestión del Conocimiento. Este modelo combinado apoya la tecnología de sensores al considerar cada medio, la zona de procesamiento de datos y la ubicación del usuario como nodos. Se implementa una metodología de simulación híbrida Q-R para analizar los datos recopilados a través de la Ecología de los Medios. El método propuesto se compara con el modelo de inventario, y los resultados muestran que el sistema propuesto proporciona un aumento en las ganancias para la organización. Prestar atención completa a la inteligencia artificial sin la ayuda de modelos de aprendizaje profundo ligeros es imposible. Así, se han introducido modelos profundos ligeros en la mayoría de las situaciones, como la gestión de la salud, los sistemas de mantenimiento y el control de algunos dispositivos IoT. Con el apoyo de un alto consumo de energía como energía computacional, se adapta a dispositivos ligeros como teléfonos móviles. Una expectativa común del concepto de aprendizaje profundo es desarrollar una estructura óptima en caso de gestión del tiempo.