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新华三李立:AIGC引领保险数智化变革2024

行业数字化转型路径明晰,“IP化-云化-数据化”为主线,智能化贯穿始终 数据平台建设解决了数据使用问题,但没有解决知识沉淀问题 下一阶段,“数据化-知识化-自主化”

  • 2025-02-14
  • 阅读135
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新型储能系统中的储能变流器技术(21页 PPT)

考虑储能电池特性 , 储能变流器的设计应 与储能电池的特性相匹配 , 使储能电池尽 可能运行长时间运行在最优状态 。

  • 2025-02-14
  • 阅读167
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GPT-4.5马上发布,GPT-5要来了,所有人免费

【新智元导读】奥特曼回应一切,OpenAI路线图全曝光。GPT-4.5数周发布,成为GPT系最后一个非推理模型。GPT-5将整合o系和GPT系,打造成一个全能系统。最令人兴奋的是,所有人皆可免费用上GPT-5。

  • 2025-02-14
  • 阅读370

基于相关性分析的电网非同步监测数据场景谐波责任划分

针对传统谐波责任划分方法需采用专门同步设备监测数据,且需基于等值电路模型划分谐波责任,工程应用较为复杂等不足,采用现有谐波监测装置非同步测量数据,提出一种综合考虑了数据非同步性、场景划分和数据相关性的谐波责任划分方法。首先,对原始非同步监测数据集采用分段聚合近似算法进行降噪预处理,利用形状动态时间规整算法(shape dynamic time warping,ShapeDTW)实现数据匹配对齐;然后,利用点排序识别聚类结构的聚类算法(ordering points to identify the clustering structure,OPTICS)划分场景以处理电力系统中因负荷投切和无功补偿装置切换等情况导致的谐波责任变化;最后,基于相关性分析构建场景谐波责任和总谐波责任指标,在指标构建的过程中引入了场景时长占比这一因素以得到更加科学合理的总谐波责任值。通过仿真验证和电网实例验证,该方法能基于现有非同步性监测数据实现各用户合理时间尺度动态谐波责任划分,可为工程上的快速谐波责任划分提供一定的新思路和新方法。

  • 2025-02-14
  • 阅读232
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IEEETRANSACTIONSONCYBERNETICS,基于图的时频双流网络用于工业过程关键性能指标的多步预测

近十年来,基于深度学习的软测量建模方法在工业过程中得到了广泛的研究和应用。然而,现有的软测量模型主要关注实时的当前步长预测,而忽略了提前的多步预测。在实际工业应用中,与当前的步骤预测相比,现场工作人员提前预测一些关键绩效指标更有用。目前,多步预测任务仍然存在两个关键问题:1)过程变量之间的复杂耦合关系和2)长期依赖学习。为了解决这两个问题,本文提出了一种基于图的时频双流网络来实现多步预测。具体而言,提出了一种多图注意层,从图的角度对过程变量之间的动态耦合关系进行建模。然后,在时频双流网络中,使用多GAT分别提取长期依赖性的时域特征和频域特征。此外,我们提出了一种基于最小冗余和最大相关学习范式的安全融合模块,将这两种特征结合起来。最后,在两个现实世界的工业数据集上进行的广泛实验表明,所提出的多步预测模型优于最先进的模型。特别是,与现有的SOTA方法相比,该方法在使用垃圾焚烧数据集的三步预测任务中,RMSE、MAE和MAPE分别提高了12.40%、22.49%和21.98%。

  • 2025-02-24
  • 阅读499

政务智能体发展研究报告(2025 年)

党和国家高度重视政务领域人工智能的应用与治理,《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》和《政务领域人工智能大模型部署应用指引》等文件在明确安全稳妥有序推进人工智能在政务领域应用的同时,也提出要鼓励探索政务智能体、具身智能等创新应用。当前,政务智能体应用探索持续推进,将大模型能力与政务场景深度结合,在任务理解、流程再造、服务优化、决策支持等方面展现出巨大潜力,正成为推动政务智能化发展的重要抓手。

  • 2025-12-15
  • 阅读250
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算法篇——PID入门教程,史上最详细的PID教程,抛弃公式,从本质上真正理解

PID是比例(Proportional)、积分(Integral)、微分(Differential)的缩写PID是一种闭环控制算法,它动态改变施加到被控对象的输出值(Out),使得被控对象某一物理量的实际值(Actual),能够快速、准确、稳定地跟踪到指定的目标值(Target)PID是一种基于误差(Error)调控的算法,其中规定:误差=目标值-实际值PID的任务是使误差始终为0PID对被控对象模型要求低,无需建模,即使被控对象内部运作规律不明确PID也能进行调控

  • 2025-12-28
  • 阅读239

管道及仪表流程图(P&ID)核心信息总结

P&ID(Piping and Instrumentation Diagram)是 EPCC 项目的核心工程文档,核心作用是详细展示工艺系统中管道、设备、仪表、阀门及控制回路的连接关系与操作逻辑,贯穿项目设计、采购、施工、调试全流程。

  • 2025-12-28
  • 阅读196
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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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