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打造教育人工智能大脑_教育数据中台技术实现路径

在智能时代,基于教育数据打造驱动教育不断发展的“教育人工智能大脑”,是一个前沿而紧迫的问题。数据中台的出现为实现教育数据的快速流转与价值发掘,构建最强的教育大脑带来可能。本研究首先分析了教育数据中台之于“教育是什么”“为什么”“将来会怎样”以及“如何应对”等教育应用的前景及 OneData 的核心运行机制;然后从教育数据采集层、数据存储层、数据开发层、数据服务层和数据治理层等方面剖析教育数据中台的技术架构;最后结合当前教育数据中台建设的基本情况,从顶层数据意识引导、基础设施建设和智能服务生态三方面提出教育数据中台的实现路径,以期为教育数据中台的落地做铺设。

  • 2021-06-17
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国家电投集团张婕等|基于合作博弈的需求侧调节响应能力共享模型

传统售电商以售电和提供用电服务为主要业务,是一种基础的公共服务。由于售电商是营利性主体,因此具有充分的理由与动力聚合所服务的合同用户。作为负荷聚合商(load aggregator,LA),利用智能调控技术充分挖掘需求侧潜力以参与需求响应(demand response,DR),不仅能够丰富服务内涵还能够提高市场收益。

  • 2025-07-11
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五凌电力有限公司 吴辉等|基于BiLSTM与自注意力机制生成对抗网络的GSA防护方法

随着现代电网基础设施的不断发展,传统的数据采集与监视控制(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统由于其更新率低、异步采样的缺点已经无法满足智能电网对电力系统实时监控的需求。相比于SCADA系统,相量测量装置(phasor measurement unit,PMU)具有更快的采样率,可以快速、精确采集测量数据(电压、电流的相位信息)。PMU所采集的数据能用于实时监测电力系统的动态稳定性、故障定位、相角稳定性分析等。因此,PMU被广泛地应用于智能电网的各种基础设施中。

  • 2025-06-13
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光模块专题:AI驱动网络变革,光摩尔定律加速

AI推动网络变革,高速光模块受益。历史来看,数据流量的增长驱动光模块发展到当前百亿美元的产值规模。当前阶段,AI成为数据流量增长的弹性来源,大规模A1集群的网络架构和通信能力要求高速光模块加快升级。据Coherent预测,预计未来几年AI相关的800G和1.6T数通光模块将占所有数通光模块市场的近60%,2028年市场规模有望突破90亿美元。

  • 2024-03-21
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蠕墨铸铁切削数据的综合智能推理方法研究

蠕墨铸铁切削数据的综合智能推理方法研究。

  • 2022-05-12
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面向5G移动前传的数字与模拟光纤传输关键技术_李隆胜

面向5G移动前传的数字与模拟光纤传输关键技术

  • 2022-03-07
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双馈异步风力发电机系统电网故障穿越(不间断)运行研究

双馈异步风力发电机系统电网故障穿越(不间断)运行研究.pdf

  • 2022-02-14
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以机器翻译为例分析人工智能技术的应用

以机器翻译为例分析人工智能技术的应用

  • 2021-09-27
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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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