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大模型关键技术与未来发展方向———从ChatGPT谈起

大规模预训练模型,也被称为“基座模型”或“大模型”,目前被认为是通用人工智能技术的核心引擎,已经成为了全球科技竞争焦点。本文归纳总结了以聊天生成预训练转换器(ChatGenerative Pre-trained Transformer,ChatGPT)为代表的生成式大模型技术研究现状和发展趋势,从大模型基座、大模型人类偏好对齐、大模型推理与评价、多模态大模型、大模型安全可控五个方面讨论了当前大模型研究的现状和挑战,并结合我国人工智能研究特点,简要分析了大模型未来的重点发展方向。

  • 2024-10-04
  • 阅读1142

打造智能制造“升级版”!工信部印发《智能制造典型场景参考指引(2024年版)》

智能制造典型场景是智能工厂的基本组成单元,面向产品全生命周期、生产制造全过程和供应链全环节核心问题,通过新一代信息技术与先进制造技术的深度融合,部署智能制造装备、工业软件和系统,实现具备协同和自治特征、具有特定功能和实际价值的应用。十余年来,工业和信息化部会同相关部门深入实施智能制造工程,通过新模式应用探索、智能工厂建设、解决方案攻关等,总结形成了一批智能制造典型场景,为制造企业数字化转型、智能化升级提供有益参考。

  • 2024-09-30
  • 阅读1649

杨建高工:基于WT-CNN-BiLSTM模型的日前光伏功率预测

光伏功率的准确预测对于电网的安全稳定和经济运行具有重大意义。为此,提出了一种日前光伏功率预测方法,利用小波变换(wavelet transform,WT)将数值天气预报数据(numerical weather prediction,NWP)和光伏功率数据分解为具有时间信息的频率数据,消除数据信息中随机性和波动性对预测精度的影响,利用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型深度挖掘输入数据的季节性特征和空间关联特性,利用双向长短期记忆网络(bi-directional long-short term memory,BiLSTM)模型获取输入数据序列的时间相关性,构建基于WT-CNN-BiLSTM的日前光伏功率预测模型。以某一光伏电站为计算对象,在不同季节和气候条件下对比分析WT-CNN-BiLSTM模型、CNN-BiLSTM模型、LSTM(long-short term memory)模型、GRU(gated recurrent unit)模型以及PSO-BP(particle swarm optimization-back propagation)模型的预测结果,计算结果表明WT-CNN-BiLSTM模型的预测精度高于其他模型的预测精度。

  • 2024-10-09
  • 阅读1015

2024年中国工业大模型行业发展研究报告

ChatGPT火爆出圈后,市场上掀起一阵“大模型+行业”的讨论与热潮,工业领域也不例外。但当前大模型本身存在着不可解释性与幻觉等不足,这与工业领域“0容错”的特性相悖,大模型落地工业的进展似乎受阻。那么,当前大模型落地工业领域的现状如何?主要玩家有谁?产品形态是什么样的?应用场景有哪些?……诸多问题都将在报告中逐渐展开。

  • 2024-10-09
  • 阅读473

智慧港区综合解决方案

去烟囱:采集(包括下级平台)数据统一接入,规范化集成。积木式公共平台:感知设备采集的数据、统一存储、管理、并对业务提供积木式服务接口、智能分析算法(箱号识别、货箱验残智能算法能力开放)货架式业务平台:无需考虑数据接入、存储、运维管理专注于应用,选择公共平台提供的服务接口、组件、拼装业务应用高可用、可扩展:服务的全集群化设计,为持续稳定服务、扩容提供技术支撑

  • 2024-10-09
  • 阅读193

数据价值化与数据要素市场发展报告

从经济学角度出发分析数据要素市场类型、特征和价值释放路径,梳理数据资源化、资产化、资本化价值释放现状,分析数据要素赋能经济及产业发展路径和能力,为未来加快完善数据要素市场体系,释放数据要素价值提出政策建议。

  • 2024-10-09
  • 阅读245

智慧加油站综合管理平台建设方案

法律要求为油罐车安装卫星定位装置,接入全国重点营运车辆联网联控系统。业务关联度不高,员工相互协调效率低,无法实现对加油站进行综合管理

  • 2024-10-09
  • 阅读227

郝峰杰高工:混合多类型储能的分布式能源系统运行优化方法

对于含多类型混合储能系统的运行优化,通常将所有设备等效为一个整体,并未考虑各储能系统的运行特性差异等因素,最终导致设备利用率低,经济运行能力差。为此,首先以最大可再生能源消纳以及最小电网交换电量为目标,构建了优化函数模型。其次,考虑到多类型储能系统在充放电动态特性、运行成本特征以及SOC设定等方面差异,提出了一种结合能量型储能SOC一致性约束的双层解耦式运行优化方法,以适应分布式能源系统中的多类型储能协同运行。最后,以某个在建的分布式可再生能源系统工业示范园区数据为基础,对所提方法进行了算例验证与分析。结果证明,所提方法在保证分布式能源系统内多个能量型储能系统充放电同步性的同时,能够对具有相同运行特性的储能系统进行聚类,有效了降低计算复杂性,完成多类型储能协调与优化,并最终促进分布式能源系统的新能源消纳。

  • 2024-09-27
  • 阅读480
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