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政务大数据平台建设方案24.11

以核心应用为抓手,持续优化平台架构,推动部门数据整合、构建各类主题库、加强数据治理和数据安全、创新融合数据应用。

  • 2024-11-25
  • 阅读260

宋禹飞高工:新型电力系统标准体系架构设计及需求分析

电力系统技术标准体系是能源电力产业基础的核心要素之一。为推动我国新型电力系统建设标准逐步成熟,满足电力系统建设需要,基于新型电力系统发展方向及实际需求,开展了新型电力系统技术标准体系总体框架研究。参考国家和行业关于技术标准体系的编制要求,从战略高度审视新型电力系统所涉及的关键技术领域,并针对现有标准及相关标准体系的适用性进行分析、遴选。提出了新型电力系统技术标准体系的包含基础通用、物理基础、信息支撑和价值提升4部分可灵活扩展的概念模型与4个层次结构、14个技术领域、138个类目、若干项具体标准构成的体系结构图。在此基础上,针对标准体系各领域未来需求进行分析,提出了未来标准布局规划建议。

  • 2024-11-14
  • 阅读481

IEEETII一种可解释的增量随机权重神经网络构造算法及其应用

本文旨在为增量随机权重神经网络(IRWNN)提供一种可解释的学习范式。IRWNNs因其易于部署和快速学习速度而成为神经网络算法的热门研究方向。然而,现有的IRWNN难以解释隐藏节点(参数)如何影响网络残差的收敛。为了解决这一差距,本文提出了一种可解释的构造算法(lCA)。具体来说,我们首先对网络构建过程进行空间几何分析,建立网络残差和隐藏参数之间的空间几何关系,以可视化隐藏参数对网络残差收敛的影响。其次,基于空间几何关系和节点池策略,建立了一种具有空间几何信息的可解释控制策略,以获得有助于网络残差收敛的隐藏参数。此外,为了便于lCA处理大数据的复杂任务,本文提出了一种低复杂度的轻量级ICA,即ICA+。最后,从理论上证明了本文提出的ICA和ICA+具有普遍的逼近性质。在两个真实世界数据集和七个基准数据集上的实验结果表明,所提出的ICA和ICA+在快速学习、良好泛化和网络结构紧凑性方面具有优势。关键词:数据建模、可解释构造算法、神经网络(NN)、随机算法、空间几何信息。

  • 2024-12-16
  • 阅读558

自动驾驶算法——理解强化学习(五)

首先回顾这个系列前几篇文章:自动驾驶算法——理解强化学习(一) 和 自动驾驶算法——理解强化学习(二)和自动驾驶算法——理解强化学习(三)和自动驾驶算法——理解强化学习(四)。

  • 2024-12-19
  • 阅读393

自动驾驶算法——理解强化学习(四)

首先回顾这个系列前几篇文章:自动驾驶算法——理解强化学习(一) 和 自动驾驶算法——理解强化学习(二)和自动驾驶算法——理解强化学习(三)。

  • 2024-12-19
  • 阅读352

自动驾驶算法——理解强化学习(一)

强化学习位于多个领域的交叉点,但其基本理念相同:决策科学。在计算机科学中,它是机器学习;在神经科学中,它是奖励系统。在工程学中,它是最优控制。

  • 2024-12-18
  • 阅读383

康养社区智能化系统整体解决方案

(十九)推动居家、社区和机构养老融合发展。支持养老机构运营社区养老服务设施,上门为居家老年人提供服务。将失能老年人家庭成员照护培训纳入政府购买养老服务目录,组织养老机构、社会组织、社工机构、红十字会等开展养老照护、应急救护知识和技能培训。大力发展政府扶得起、村里办得起、农民用得上、服务可持续的农村幸福院等互助养老设施。探索“物业服务+养老服务”模式,支持物业服务企业开展老年供餐、定期巡访等形式多样的养老服务,。打造“三社联动”机制,以社区为平台、养老服务类社会组织为载体、社会工作者为支撑,大力支持志愿养老服务,积极探索互助养老服务。大力培养养老志愿者队伍,加快建立志愿服务记录制度,积极探索“学生社区志愿服务计学分”、“时间银行”等做法,保护志愿者合法权益。

  • 2025-01-02
  • 阅读237
  • 下载0
  • 39页
  • docx

企业碳资产管理解决方案

企业碳资产管理解决方案,企业碳资产管理解决方案,企业碳资产管理解决方案,企业碳资产管理解决方案,企业碳资产管理解决方案

  • 2025-01-02
  • 阅读232
  • 下载0
  • 18页
  • pdf
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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